JP7343237B2 - 追跡方法 - Google Patents

Description

本発明は、追跡方法、追跡装置、記録媒体に関する。

データに基づいてユーザの歩行分析を行うことが知られている。

人物の歩行分析について記載された文献として、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、デプスセンサから２種類の画像データを取得するデータ取得部と、データ取得部が取得した画像データに基づいて骨格情報を作成する骨格情報作成部と、骨格情報作成部が作成した骨格情報を補正する補正処理部と、補正後の骨格情報を用いてユーザの歩行を分析する分析処理部と、を有する歩行分析装置が記載されている。

国際公開第２０１７／１７０８３２号

特許文献１に記載されている技術では、デプスセンサ（３Ｄセンサ）を用いることが必須となるが、デプスセンサなどの３Ｄセンサを用いずに、カメラが取得した画像データに基づいて歩行分析を行いたいというニーズがある。

ここで、画像データに基づく歩行分析などの分析を行う場合、同一人物の追跡をきちんと行わないと、例えば歩行速度の算出など複数の画像データにまたがる分析を行う際に、精度が落ちることがある。そのため、容易な方法で追跡を行うことが好ましいが、状況によっては、画像データ間で同一人物の追跡を行うことが難しい場合があった。

このように、画像データ間において同一人物の追跡を行うことが難しい場合がある、という課題が生じていた。

そこで、本発明の目的は、画像データ間において同一人物の追跡を行うことが難しい場合がある、という課題を解決する追跡方法、追跡装置、記録媒体を提供することにある。

かかる目的を達成するため本開示の一形態である追跡方法は、
情報処理装置が、
画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得し、
取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う
という構成をとる。

また、本開示の他の形態である追跡装置は、
画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う追跡部と、
を有する
という構成をとる。

また、本開示の他の形態である記録媒体は、
追跡装置に、
画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う追跡部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。

上述したような各構成によると、画像データ間において同一人物の追跡を行うことが可能となる。

本開示の第１の実施形態における歩行姿勢測定システムの構成例を示す図である。 手前奥方向の歩行姿勢を撮影する際の一例を示す図である。 左右方向の歩行姿勢を撮影する際の一例を示す図である。 図１で示すスマートフォンの構成例を示すブロック図である。 図４で示す撮影補助部の構成例を示すブロック図である。 横持ち時の撮影補助表示例を示す図である。 縦持ち時の撮影補助表示例を示す図である。 図５で示す角度調整情報出力部の動作例を示す図である。 図１で示す歩行姿勢測定装置の構成例を示すブロック図である。 図９で示す骨格情報の一例を示す図である。 図９で示す測定結果情報の一例を示す図である。 実測値算出部の処理を説明するための図である。 実測値算出部の処理を説明するための図である。 実測値算出部の処理を説明するための図である。 実測値算出部の処理を説明するための図である。 実測値算出部の処理を説明するための図である。 実測値算出部の処理を説明するための図である。 実測値算出部の処理を説明するための図である。 実測値算出部の処理を説明するための図である。 スマートフォンにおける撮影補助部の動作例を示すフローチャートである。 歩行姿勢測定装置の動作例を示すフローチャートである。 実測値情報を算出する処理の一例を示すフローチャートである。 本開示の第２の実施形態における歩行姿勢測定装置の追跡例を説明するための図である。 本開示の第２の実施形態における歩行姿勢測定装置の構成例を示すブロック図である。 図２４で示す追跡部の構成例を示す図である。 図２５で示す内包図形生成部が生成する図形の一例を示す図である。 図２５で示す内包図形生成部が生成する図形の一例を示す図である。 追跡部の動作例を示すフローチャートである。 本開示の第３の実施形態における撮影装置が有するハードウェア構成の一例を示す図である。 撮影装置の構成例を示すブロック図である。 本開示の第４の実施形態における情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 本開示の第５の実施形態における情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 本開示の第６の実施形態における追跡装置の構成例を示すブロック図である。

［第１の実施形態］
本開示の第１の実施形態について、図１から図２２までを参照して説明する。図１は、歩行姿勢測定システム１００の構成例を示す図である。図２は、手前奥方向の歩行姿勢を撮影する際の一例を示す図である。図３は、左右方向の歩行姿勢を撮影する際の一例を示す図である。図４は、スマートフォン２００の構成例を示すブロック図である。図５は、撮影補助部２１２の構成例を示すブロック図である。図６は、横持ち時の撮影補助表示例を示す図である。図７は、縦持ち時の撮影補助表示例を示す図である。図８は、角度調整情報出力部２１２４の動作例を示す図である。図９は、歩行姿勢測定装置３００の構成例を示すブロック図である。図１０は、骨格情報３３４の一例を示す図である。図１１は、測定結果情報３３６の一例を示す図である。図１２は、実測値算出部３４３の処理を説明するための図である。図１３から図１９までは、実測値算出部３４３の処理を説明するための図である。図２０は、スマートフォン２００における撮影補助部２１２の動作例を示すフローチャートである。図２１は、歩行姿勢測定装置３００の動作例を示すフローチャートである。図２２は、実測値情報３３５を算出する処理の一例を示すフローチャートである。

本開示の第１の実施形態においては、スマートフォン２００などの撮影装置を用いて取得した動画に基づいて、人物の歩行姿勢を測定する歩行姿勢測定システム１００について説明する。歩行姿勢測定システム１００では、スマートフォン２００を用いて、画像の手前奥方向に人物が歩く様子を示す動画（つまり、複数の画像データ）と、画像の左右方向に人物が歩く様子を示す動画と、を撮影する。そして、歩行姿勢測定システム１００は、撮影により取得した動画である複数の画像データに基づいて、歩幅、歩行速度、歩行時の頭などのブレに応じた直進性、などの歩行姿勢を測定する。また、歩行姿勢測定システム１００は、後述するように、スマートフォン２００を用いて画像データを取得する際に撮影条件を出来る限り揃えるための仕組みや画像データから実測値を測定するための仕組みなどを含んでいる。

図１は、歩行姿勢測定システム１００の構成例を示している。図１を参照すると、歩行姿勢測定システム１００は、例えば、スマートフォン２００と、歩行姿勢測定装置３００と、を有している。図１で示すように、スマートフォン２００と歩行姿勢測定装置３００とは、例えば、無線、または、有線により、互いに通信可能なよう接続されている。

スマートフォン２００は、人物が歩く様子を撮影する撮影装置として機能する。スマートフォン２００は、カメラ機能、画面表示を行うタッチパネル２０１、ＧＰＳセンサや加速度センサなどの各種センサ、などの一般的な機能を有するスマートフォンであって構わない。

本実施形態の場合、図２で示すように、スマートフォン２００を縦向きで持った状態（縦持ちした状態）で、画面奥から手前など人物が手前奥方向に歩く様子を撮影者が撮影する。換言すると、矩形形状を有するスマートフォン２００のうち短辺が地面と水平になる縦持ちをした状態で、人物が手前奥方向に歩く様子を撮影者が撮影する。また、図３で示すように、スマートフォン２００を横向きで持った状態（横持ちした状態）で、画面左から右など人物が左右方向に歩く様子を撮影者が撮影する。換言すると、スマートフォン２００のうち長辺が地面と水平になる横持ちをした状態で、人物が手前奥方向に歩く様子を撮影者が撮影する。このように、歩行姿勢測定システム１００においては、スマートフォン２００の向きに応じた種類の動画（複数の画像データ）を撮影者が撮影する。なお、人物が手前奥方向に歩く様子と人物が左右方向に歩く様子とは、例えば、１台のスマートフォン２００を用いて２回に分けて撮影しても構わないし、２台のスマートフォン２００を用いて同時に撮影しても構わない。

図４は、スマートフォン２００の本実施形態において特徴的な構成例を示している。図４を参照すると、スマートフォン２００は、スマートフォン２００の向き（縦向き、横向き）を検出するための加速度センサやジャイロセンサなどのスマートフォンとして一般的な構成に加えて、測定用動作撮影部２１０を有している。また、図４で示すように、測定用動作撮影部２１０は、画像データ撮影部２１１と、撮影補助部２１２と、を含んでいる。

例えば、スマートフォン２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と記憶装置とを有している。スマートフォン２００は、例えば、記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することで、上述した処理部を実現する。

測定用動作撮影部２１０は、撮影者のスマートフォン２００に対する操作に応じて、本実施形態における測定用動作である、人物が歩く様子を撮影する。また、測定用動作撮影部２１０は、撮影を行う際に出来る限り同じ条件で撮影可能なよう、撮影を補助するための機能を含んでいる。例えば、測定用動作撮影部２１０は、人物が歩く様子を撮影するためのカメラ操作機能を有するとともに、人物が歩く様子を撮影する際に、歩く方向、角度、画面に映る大きさ、などの撮影条件を出来る限り揃えるためのガイド機能を有する撮影用アプリである。上述したように、測定用動作撮影部２１０は、画像データ撮影部２１１と、撮影補助部２１２と、を含んでいる。

画像データ撮影部２１１は、スマートフォン２００が有するカメラを利用して人物を撮影することで、動画（複数の画像データ）を取得する。また、画像データ撮影部２１１は、当該画像データ撮影部２１１が撮影した動画（画像データ）に、画像データの取得日時を示す情報や、後述する撮影補助部２１２が取得した情報などを対応づけることが出来る。

撮影補助部２１２は、画像データ撮影部２１１が画像データを取得する際に撮影条件を出来る限り揃えるための補助を行う。図５は、撮影補助部２１２に含まれる構成の一例を示している。図５を参照すると、撮影補助部２１２は、例えば、ガイド線表示部２１２１と、角度情報表示部２１２２と、高さ情報入力部２１２３と、角度調整情報出力部２１２４と、を含んでいる。

ガイド線表示部２１２１は、人物を撮影する際に人物の足の位置など人物が歩く位置の目安となるガイド線２０１１をタッチパネル２０１上に表示する。タッチパネル２０１上に表示されるガイド線２０１１に出来る限り沿うように人物が歩くことで、当該人物が歩く様子を撮影した際に、歩く方向、角度、画面に映る大きさ、などを揃えることが出来る。なお、ガイド線２０１１が示す位置と一致するように、現実世界において目印などを置き、目印を利用して人物が歩くようにしても構わない。

本実施形態の場合、ガイド線表示部２１２１は、スマートフォン２００が縦持ちであるか横持ちであるか否かに応じて、異なるガイド線２０１１をタッチパネル２０１上に表示する。例えば、加速度センサなどから取得した情報に基づいてスマートフォン２００が横持ちであると判断される場合、ガイド線表示部２１２１は、図６で示すように、画面の左右方向に歩く人物を撮影するためのガイド線２０１１をタッチパネル２０１上に表示する。換言すると、ガイド線表示部２１２１は、左右方向に歩く人物をガイドするためのガイド線２０１１をタッチパネル２０１上に表示する。図６を参照すると、スマートフォン２００が有するカメラが撮影している領域である撮影領域がタッチパネル２０１上に表示されているとともに、ガイド線２０１１が表示されていることが分かる。また、加速度センサなどから取得した情報に基づいてスマートフォン２００が縦持ちであると判断される場合、ガイド線表示部２１２１は、図７で示すように、画面の手前奥方向に歩く人物を撮影するためのガイド線２０１１をタッチパネル２０１上に表示する。換言すると、ガイド線表示部２１２１は、手前奥方向に歩く人物をガイドするためのガイド線２０１１をタッチパネル２０１上に表示する。

なお、ガイド線表示部２１２１がガイド線２０１１を表示する位置は、例えば、予め定められている。例えば、スマートフォン２００が横持ちである場合、ガイド線表示部２１２１は、図６で示すように、撮影領域の中央より下方（例えば、下半分の領域の真ん中程度）にガイド線２０１１を表示する。また、例えば、スマートフォン２００が縦持ちである場合、ガイド線表示部２１２１は、図７で示すように、撮影領域の中央にガイド線２０１１を表示する。ガイド線表示部２１２１がガイド線２０１１を表示する位置は、上記例示した以外であっても構わない。

角度情報表示部２１２２は、スマートフォン２００が有する加速度センサやジャイロセンサなどから左右方向の傾きや手前奥方向の傾きなどスマートフォン２００の角度を示す情報を取得する。そして、角度情報表示部２１２２は、取得した情報を、スマートフォン２００の角度を示す角度情報２０１２としてタッチパネル２０１上に表示する。人物が歩行する様子を撮影する際には、スマートフォン２００が出来る限り傾いていない状態で、撮影することが望ましい。角度情報表示部２１２２により角度情報２０１２をタッチパネル２０１上に表示することで、撮影者が人物の歩く様子を撮影する際にスマートフォン２００の角度を修正することが可能となり、スマートフォン２００が傾いていない望ましい状態で人物が歩く様子を撮影することが可能となる。

本実施形態の場合、角度情報表示部２１２２は、左右方向の傾きを示す情報と、手前奥方向の傾きを示す情報と、をタッチパネル２０１上に表示する。換言すると、角度情報表示部２１２２は、水平方向と垂直方向のスマートフォン２００の傾きを示す情報を表示する。例えば、図６、図７で示すように、角度情報表示部２１２２は、角度情報２０１２をタッチパネル２０１上の所定位置に表示する。なお、角度情報表示部２１２２による角度情報２０１２の表示は、スマートフォン２００を縦持ちした際と横持ちした際とで、表示位置が変わるものの表示内容は同様のもの（傾きに応じた表示）であって構わない。

高さ情報入力部２１２３は、スマートフォン２００の地面からの高さｈを示す高さ情報の入力を人物から受け付けて、入力された高さｈを表示する高さ表示部２０１３をタッチパネル２０１上に表示する。高さ情報入力部２１２３により入力を受け付けた高さｈは、歩行姿勢測定装置３００が実測値Ｗを算出する際に活用することが出来る。

図６、図７で示すように、高さ情報入力部２１２３は、タッチパネル２０１上の所定位置に高さ表示部２０１３を表示する。そして、高さ情報入力部２１２３は、例えば、スマートフォン２００を操作する人物が高さ表示部２０１３をタッチすることにより、高さｈを示す情報の入力を人物から受け付ける。その後、高さ情報入力部２１２３は、受け付けた高さｈを示す情報を高さ表示部２０１３に表示する。高さ情報入力部２１２３による高さ表示部２０１３の表示は、スマートフォン２００を縦持ちした際と横持ちした際とで、表示位置が変わるものの表示内容は同様のものであって構わない。

角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００の傾きを調整するための情報を出力する。例えば、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００の傾き方に応じて異なる、スマートフォン２００の傾きに応じた情報を出力する。具体的には、例えば、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００の傾きを調整するための情報として、スマートフォン２００の傾きに応じて調整された音を出力する。

図８は、角度調整情報出力部２１２４による処理の一例を示している。図８を参照すると、例えば、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００の左右方向の傾きに応じて音の長さを調整した音を出力するとともに、スマートフォン２００の手前奥方向の傾きに応じて音程を調整した音を出力する。このように、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００の傾き方に応じて異なる調整を行う。例えば、図８を参照すると、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００が左方向に傾けば傾くほど、１音の長さが短くなるように、音の長さを調整する。また、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００が右方向に傾けば傾くほど、１音の長さが長くなるように、音の長さを調整する。また、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００が手前（例えば、撮影者側）方向に傾けば傾くほど、音程が下がるように、音程を調整する。また、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００が奥（例えば、撮影者とは反対側）方向に傾けば傾くほど、音程が上がるように、音程を調整する。

上記のような構成によると、スマートフォン２００がいずれかの方向に傾いている場合、角度調整情報出力部２１２４は、傾き方に応じて音の長さと音程のうちの少なくとも一方の調整を行うことで、２種類の音を出力する。一方、スマートフォン２００が傾いていない場合、音の長さや音程の調整が行われないため、角度調整情報出力部２１２４は、１種類の音を出力することになる。このように、角度調整情報出力部２１２４が調整した音を出力するよう構成することで、例えば、撮影者がタッチパネル２０１を見ることが難しい状況であったとしても、容易にスマートフォン２００の角度調整を行うことが出来る。

なお、角度調整情報出力部２１２４が出力する、スマートフォン２００の傾きを調整するための情報は、必ずしも音である場合に限定されない。例えば、角度調整情報出力部２１２４は、音の代わりに、ライトを光らせたり、スマートフォン２００を振動させたりしても構わない。例えば、角度調整情報出力部２１２４は、正しい角度である傾きのない角度に近づいた際にライトを光らせる、スマートフォン２００を振動させる、などの処理を行うよう構成しても構わない。なお、角度調整情報出力部２１２４は、左右方向の傾きに応じて音を出力するとともに手前奥方向の傾きに応じてライトを光らせる、左右方向の傾きに応じて音の出力とライトを光らせる処理とを行う、など、様々な組み合わせで、上述した処理を組み合わせても構わない。

以上が、本実施形態に特徴的なスマートフォン２００の構成例である。

歩行姿勢測定装置３００は、スマートフォン２００が撮影した動画（つまり、複数の画像データ）に基づいて、歩幅、歩行速度、直進性、などの歩行姿勢を測定するサーバ装置である。図９は、歩行姿勢測定装置３００の構成例を示している。図９を参照すると、歩行姿勢測定装置３００は、主な構成要素として、例えば、画面表示部３１０と、通信Ｉ／Ｆ部３２０と、記憶部３３０と、演算処理部３４０と、を有している。

画面表示部３１０は、タッチパネルや液晶ディスプレイなどの画面表示装置からなる。画面表示部３１０は、演算処理部３４０からの指示に応じて、画像情報３３３、骨格情報３３４、測定結果情報３３６、画像情報３３３に含まれる画像データに骨格情報３３４が示す骨格の位置の表示を重畳したもの、などを表示することが出来る。

通信Ｉ／Ｆ部３２０は、データ通信回路からなる。通信Ｉ／Ｆ部３２０は、通信回線を介して接続された外部装置やスマートフォン２００などとの間でデータ通信を行う。

記憶部３３０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部３３０は、演算処理部３４０における各種処理に必要な処理情報やプログラム３３７を記憶する。プログラム３３７は、演算処理部３４０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム３３７は、通信Ｉ／Ｆ部３２０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部３３０に保存されている。記憶部３３０で記憶される主な情報としては、例えば、学習済みモデル３３１、カメラ設定情報３３２、画像情報３３３、骨格情報３３４、実測値情報３３５、測定結果情報３３６などがある。

学習済みモデル３３１は、骨格認識部３４２が骨格認識を行う際に用いる、学習済みのモデルである。学習済みモデル３３１は、例えば、外部装置などにおいて、骨格座標が入った画像データなどの教師データを用いた機械学習を行うことにより予め生成されており、通信Ｉ／Ｆ部３２０などを介して外部装置などから取得され、記憶部３３０に格納されている。

なお、学習済みモデル３３１は、追加の教師データを用いた再学習処理などにより更新されても構わない。

カメラ設定情報３３２は、人物の歩行をスマートフォン２００が撮影する際に使用する、スマートフォン２００が有するカメラのパラメータを示す情報を含んでいる。カメラ設定情報３３２には、例えば、カメラの垂直視野角θ、水平視野角ψを示す情報が含まれている。

カメラ設定情報３３２は、例えば、通信Ｉ／Ｆ部３２０などを介してスマートフォン２００などから予め取得され、記憶部３３０に格納されている。カメラ設定情報３３２は、スマートフォン２００から画像データを取得する際に、画像データとともにスマートフォン２００から取得して記憶部３３０に格納されても構わない。

画像情報３３３は、スマートフォン２００が有するカメラが取得した画像データ（動画）を含んでいる。画像情報３３３においては、例えば、動画となる単位ごとに、画像データと、画像データをスマートフォン２００が取得した日時を示す情報と、高さ情報入力部２１２３により入力された高さを示す情報と、などが対応づけられている。また、画像情報３３３においては、人物が左右方向に歩く動画と、人物が手前奥方向に歩く動画と、が対応づけられている。後述するように、測定部３４４は、人物が左右方向に歩く動画と人物が手前奥方向に歩く動画とからそれぞれ対応する歩行姿勢測定を行うことになる。

骨格情報３３４は、骨格認識部３４２により認識された人物の各部位の座標を示す情報を含んでいる。図１０は、骨格情報３３４の一例を示している。図１０を参照すると、骨格情報３３４では、例えば、認識対象となる人物ごとに、時間と、各部位の位置情報と、が対応づけられている。時間は、動画撮影開始からの経過時間や動画を撮影した時刻などを示している。また、各部位の位置情報は、骨盤の位置など、画像データ中における各部位の座標を示す情報を含んでいる。

なお、各部位の位置情報に含まれる部位は、学習済みモデル３３１に応じたものである。例えば、図１０では、骨盤、背骨中央、……、が例示されている。各部位の位置情報には、例えば、右肩、……、左ひじ、……、右ひざ、……、など、３０か所程度の部位を含むことが出来る（例示した以外でも構わない）。各部位の位置情報に含まれる部位は、図１０などで例示した以外であっても構わない。

実測値情報３３５は、実測値算出部３４３により算出される実測値Ｗを示す情報を含んでいる。例えば、実測値情報３３５では、実測値Ｗと、基準線や画像データの識別情報などと、が対応づけられている。実測値情報３３５は、歩幅などを示す情報を含んでいても構わない。実測値算出部３４３の処理についての詳細な説明は、後述する。

測定結果情報３３６は、測定部３４４が測定した歩行姿勢測定の結果を示している。図１１は、測定結果情報３３６の一例を示している。図１１を参照すると、測定結果情報３３６では、測定対象となる人物ごとに、例えば、時間と、歩行速度と、歩幅と、直進性と、……、とが対応づけられている。ここで、時間は、動画撮影開始からの経過時間や動画を撮影した時刻などを示している。また、歩行速度は、人物が歩行する速度を示している。また、歩幅は、人物が歩く際の右足と左足のつまさき間（または、かかと間）の長さを示している。また、直進性は、人物が歩く際の頭やからだの揺れ具合やブレ具合を示している。なお、測定結果情報３３６には、一歩にかかる時間を示すピッチなどを示す情報を含んでも構わない。

ここで、測定結果情報３３６に含まれる各種情報のうち、歩行速度や歩幅は、人物が左右方向に歩く動画（画像データ）に基づいて実測値算出部３４３や測定部３４４が測定する情報である。また、測定結果情報３３６に含まれる各種情報のうち、直進性は、人物が手前奥方向に歩く動画（画像データ）に基づいて測定部３４４が測定する情報である。例えば、以上のように、測定結果情報３３６には、人物が左右方向に歩く動画に基づいて測定部３４４が測定する情報と、人物が手前奥方向に歩く動画に基づいて測定部３４４が測定する情報と、が含まれている。

演算処理部３４０は、ＭＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有する。演算処理部３４０は、記憶部３３０からプログラム３３７を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム３３７とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部３４０で実現される主な処理部としては、例えば、画像取得部３４１と、骨格認識部３４２と、実測値算出部３４３と、測定部３４４と、出力部３４５と、がある。

画像取得部３４１は、通信Ｉ／Ｆ部３２０を介して、スマートフォン２００から当該スマートフォン２００が取得した動画（複数の画像データ）を取得する。そして、画像取得部３４１は、取得した画像データを、例えば画像データの取得日時や高さを示す情報などと対応付けて、画像情報３３３として記憶部３３０に格納する。

本実施形態の場合、画像取得部３４１は、スマートフォン２００から、人物が左右方向に歩く動画（画像データ）と、人物が手前奥方向に歩く動画（画像データ）とを対応付けて、または、対応付けが可能なよう取得する。そして、画像取得部３４１は、取得した２種類の動画を対応付けて、画像情報３３３として記憶部３３０に格納する。

骨格認識部３４２は、学習済みモデル３３１を用いて、画像データ中において歩行姿勢測定の対象となる人物の骨格を認識する。例えば、骨格認識部３４２は、背骨上部、右肩、左肩、右ひじ、左ひじ、右手首、左手首、右手、左手、……、などの各部位を認識する。また、骨格認識部３４２は、認識した各部位の画面データにおける座標を算出する。そして、骨格認識部３４２は、認識・算出した結果を、人物を識別するための識別情報などと対応付けることにより、人物ごとに、骨格情報３３４として記憶部３３０に格納する。

なお、骨格認識部３４２が認識する部位は、学習済みモデル３３１（学習済みモデル３３１を学習する際に用いられた教師データ）に応じたものとなる。そのため、骨格認識部３４２は、学習済みモデル３３１に応じて、上記例示した以外の部位を認識しても構わない。

実測値算出部３４３は、スマートフォン２００が有するカメラの床面からの高さｈ、スマートフォン２００が有するカメラの垂直視野角θ、水平視野角ψ、画面上において任意の高さをとる基準線の画面半分からの割合α、に基づいて、基準線の画面端から端までの実測値Ｗを算出する。また、実測値算出部３４３は、算出した実測値Ｗを用いて、人物の歩幅などを算出することが出来る。そして、実測値算出部３４３は、算出した実測値Ｗなどを実測値情報３３５として記憶部３３０に格納する。なお、実測値算出部３４３は、実測値Ｗを算出する処理を、動画における１フレームごと（つまり、画像データごと）に行うことが出来る。

一般に、スマートフォン２００が有するカメラなど奥行きの値が取得できない画像データからは、画面上の平面位置しか取得できず、現実世界での実際の長さなどが直ちにわかるわけではない。実測値算出部３４３は、上述した各種値を用いることで、実際の長さ（つまり、現実世界での長さ）である実測値Ｗを算出することを可能とする。

図１２は、実測値算出部３４３が実測値Ｗを算出する際に用いる数式を示している。図１２で示すように、実測値算出部３４３は、数１で示す式を解くことで実測値Ｗを算出する。つまり、実測値算出部３４３は、スマートフォン２００が有するカメラの床面からの高さｈと、スマートフォン２００が有するカメラのパラメータと、実測値Ｗを算出する基準線の画面半分からの割合αと、に基づいて、実測値Ｗを算出する。
ここで、実測値Ｗは、例えば、画像データにおける基準線の画面端から端までの実際の長さを示している。また、ｈはカメラ（スマートフォン２００）の床面からの高さである。高さｈの値は、高さ情報入力部２１２３を用いて画像データ取得の際に撮影者により入力されている。また、θは垂直視野角であり、ψは水平視野角である。αは、画面上における任意の高さの基準線の画面半分からの割合である。

以下、図１３から図１８までを参照して、数１についてより詳細に説明する。

例えば、図１３で示すように、高さｈに位置するスマートフォン２００が有するカメラを用いて、画面上における任意の高さである基準線上の人物を撮影したとする。この場合において、図１４で示すように、高さｈに位置するスマートフォン２００の位置を原点Ｏとする。また、スマートフォン２００から垂直に床方向におろした際の床との接点を点Ｇとし、人物の位置を点Ｐとする。また、原点Ｏと点Ｐとを結んだ線と地面（または地面と水平な線）とが形成する角を角度φとする。

上述した場合において、点Ｇから点Ｐまでの距離ｄとすると、図１５で示すように、数２より数３となる。

また、図１６で示すように、角度φは任意の点Ｐの画面上の位置の割合により、垂直視野角θとすると、数４となる。

また、図１４で示す場面を真上からみると図１７で示すようになる。図１７では、点Ｐを通る任意の画面上の高さの線のうちの一方の端部を点Ｑとしている。この場合、図１８で示すように、点Ｐと点Ｑとの間の幅を幅ｗとすると、数５より数６となる。また、数３、数４より数７なので、数７を数６に代入すると、数８となる。

以上より、スマートフォン２００から距離ｄ地点での画面横端いっぱいの長さである実測値Ｗは、２ｗであるため、上述した数８を２倍して、上述した数１となる。以上より、数１を計算することで、実測値Ｗを算出することが出来ることが分かる。

なお、割合αの算出元になる、画面上の任意の高さとなる基準線は、例えば、画像データにおける人物の足の位置などに基づいて特定することが出来る。つまり、実測値算出部３４３は、画像データ中の人物の足の位置に基づいて基準線を特定した後、割合αを算出する処理を行うことが出来る。例えば、実測値算出部３４３は、人物の左右の足のＹ座標の平均値、いずれかの足のＹ座標、などを通る傾き０の線を基準線とすることが出来る（例示した以外であっても構わない）。なお、実測値算出部３４３による上記処理は、例えば、１フレームごと（つまり、画像データごと）に行って構わない。また、基準線の画面上の高さは、ガイド線表示部２１２１が表示するガイド線２０１１の位置などに応じて予め定められていても構わない。

また、実測値算出部３４３は、算出した実測値Ｗに基づいて、歩幅などを算出することが出来る。例えば、図１９で示すような、人物が左右方向に歩く動画に含まれる、歩いている最中の前後に足が開いている画像データと、算出した実測値Ｗと、画像データの解像度と、に基づいて、実測値算出部３４３は、歩幅を算出することが出来る。具体的には、例えば、画像データの解像度を1920×1080とすると、基準線上の１ピクセル当たりの実測値ｋは、ｋ＝Ｗ／1920となる。そのため、例えば、図１９で示す画像データ中の左右の足の（例えば骨格認識部３４２が認識したつまさき部分の）ｘ座標の値の差が１００ピクセルであった場合、実測値算出部３４３は、１００×ｋを算出することで実際の歩幅を算出することが出来る。このように、実測値算出部３４３は、算出した実測値Ｗと解像度とピクセル数とに基づいて、歩幅を算出することが出来る。

例えば、以上のように、実測値算出部３４３は、基準線の画面端から端までの長さ実測値Ｗを算出したり、実測値Ｗに基づいて人物の歩幅を算出したりすることが出来る。

測定部３４４は、実測値算出部３４３による算出結果と、骨格認識部３４２による認識の結果となどを用いて、人物の歩行姿勢を測定する。そして、測定部３４４は、測定した結果などを測定結果情報３３６として記憶部３３０に格納する。

上述したように、測定部３４４は、人物が左右方向に歩く動画に基づく測定と、人物が手前奥方向に歩く動画に基づく測定と、を行うことが出来る。例えば、測定部３４４は、人物が左右方向に歩く動画（画像データ）に基づいて、歩行速度やピッチなどを算出することが出来る。例えば、測定部３４４は、骨格認識部３４２が認識した部位のフレーム間の移動距離などを算出するとともに、算出した移動距離と各フレーム（画像データ）の時間とに基づいて歩行速度を算出することが出来る。測定部３４４は、歩行速度を算出する際、歩幅などの実測値算出部３４３による算出結果を用いても構わない。また、測定部３４４は、人物が手前奥方向に歩く動画（画像データ）に基づいて、直進性などを算出することが出来る。例えば、測定部３４４は、骨格認識部３４２が認識した頭部の座標の揺れなどに基づいて、直進性を算出することが出来る。

なお、測定部３４４は、上記例示した以外の測定を行うよう構成しても構わない。

出力部３４５は、骨格情報３３４、実測値情報３３５、測定結果情報３３６、画像情報３３３に含まれる動画に骨格情報３３４を重畳したもの、などを出力することが出来る。例えば、出力部３４５による出力は、上記各情報を画面表示部３１０に表示したり、通信Ｉ／Ｆ部３２０を介して接続された外部装置に対して送信したりすることで行われる。

以上が、歩行姿勢測定装置３００の構成例である。

続いて、図２０から図２２までを参照して、歩行姿勢測定システム１００の動作例について説明する。まず、図２０を参照して、角度調整情報出力部２１２４の動作例について説明する。

図２０は、角度調整情報出力部２１２４の動作例を示している。図２０を参照すると、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００が手前奥方向に傾いている場合（ステップＳ１０１、Ｙｅｓ）、傾きに応じて音程を補正する（ステップＳ１０２）。つまり、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００が手前または奥方向に傾けば傾くほど、音程をより大きく補正する。そして、角度調整情報出力部２１２４は、補正後の音を出力する（ステップＳ１０３）。

また、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００が左右方向に傾いている場合（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、傾きに応じて音の長さを補正する（ステップＳ１０２）。つまり、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００が左または右方向に傾けば傾くほど、音の長さをより大きく補正する。そして、角度調整情報出力部２１２４は、補正後の音を出力する（ステップＳ１０３）。

角度調整情報出力部２１２４による音の出力は、終了の条件を満たすことにより(ステップＳ１０７、Ｙｅｓ)、終了する。なお、終了の条件は、例えば、動画の撮影が始まった、動画の撮影が終了した、スマートフォン２００の傾きがなくなり音が一致してから所定時間経過した、人物により出力停止処理が行われた、などがありうる。終了の条件は上記例示した以外であっても構わない。

以上が、角度調整情報出力部２１２４の動作例である。続いて、図２１を参照して、歩行姿勢測定装置３００の全体的な動作の一例について説明する。図２１は、歩行姿勢測定装置３００の全体的な動作例を示している。図２１を参照すると、画像取得部３４１は、通信Ｉ／Ｆ部３２０を介して、スマートフォン２００から当該スマートフォン２００が取得した動画（複数の画像データ）を取得する（ステップＳ２０１）。本実施形態の場合、画像取得部３４１は、スマートフォン２００から、人物が左右方向に歩く動画（画像データ）と、人物が手前奥方向に歩く動画（画像データ）とを対応付けて、または、対応付けが可能なよう取得する。

骨格認識部３４２は、学習済みモデル３３１を用いて、画像データ中において歩行姿勢測定の対象となる人物の骨格を認識する（ステップＳ２０２）。

測定部３４４は、実測値情報３３５が示す実測値Ｗなどを取得する（ステップＳ２０３）。なお、実測値情報３３５が示す実測値Ｗは、例えば、実測値算出部３４３により予め算出されていても構わないし、例えば、骨格認識部３４２により骨格認識処理と並行して、または、骨格認識部３４２による認識処理の後に、実測値算出部３４３により算出されても構わない。

測定部３４４は、実測値算出部３４３による算出結果などを用いて、人物の歩行姿勢を測定する（ステップＳ２０４）。例えば、測定部３４４は、人物が左右方向に歩く動画に基づく測定と、人物が手前奥方向に歩く動画に基づく測定と、を行う。

出力部３４５は、骨格情報３３４、実測値情報３３５、測定結果情報３３６、画像情報３３３に含まれる動画に骨格情報３３４を重畳したもの、などを出力する（ステップＳ２０５）。

以上が、歩行姿勢測定装置３００の全体的な動作の一例である。続いて、図２２を参照して、実測値算出部３４３が実測値Ｗを算出する処理の一例について説明する。

図２２を参照すると、実測値算出部３４３は、画像情報３３３に含まれる、高さ情報入力部２１２３により入力された高さを示す情報を取得する。また、実測値算出部３４３は、カメラ設定情報３３２を参照して、カメラの垂直視野角θや水平視野角ψを示す情報を取得する（ステップＳ３０１）。

実測値算出部３４３は、実測値Ｗを算出する基準線を決定するとともに、割合αを算出する（ステップＳ３０２）。例えば、実測値算出部３４３は、画像データにおける人物の足の位置などに基づいて基準線を特定する。また、実測値算出部３４３は、特定した基準線に基づいて、基準線の画面半分からの割合αを算出する。

実測値算出部３４３は、高さｈ、垂直視野角θ、水平視野角ψ、割合α、に基づいて、実測値Ｗを算出する（ステップＳ３０３）。例えば、実測値算出部３４３は、上述した数１で示す式を解くことで、実測値Ｗを算出する。そして、実測値算出部３４３は、算出した実測値Ｗを実測値情報３３５として記憶部３３０に格納する。

また、実測値算出部３４３は、画像データ中の左右の足の（例えばつまさきの）ｘ座標の値の差をとる。そして、ｘ座標の値の差と、実測値Ｗと、解像度と、に基づいて、歩幅を算出する（ステップＳ３０４）。

以上が、実測値算出部３４３の処理例である。

以上のように、歩行姿勢測定装置３００は、骨格認識部３４２と、測定部３４４と、を有している。このような構成によると、測定部３４４は、骨格認識部３４２による骨格認識の結果に基づいて、歩行姿勢を測定することが出来る。その結果、デプスセンサなどを用いなくても、スマートフォン２００が有するカメラなどを用いて取得した画像データに基づいて、測定部３４４は、歩行姿勢を測定することが出来る。

また、歩行姿勢測定装置３００は、画像の手前奥方向に人物が歩く様子を示す動画と、画像の左右方向に人物が歩く様子を示す動画と、を取得するよう構成されている。このような構成によると、測定部３４４は、画像の手前奥方向に人物が歩く様子を示す動画に基づく測定を行うとともに、画像の左右方向に人物が歩く様子を示す動画に基づく測定を行うことが出来る。その結果、デプスセンサなどを用いなくても、スマートフォン２００が有するカメラなどを用いて取得した画像データに基づいて、測定部３４４は、１つの動画からでは難しい様々な歩行姿勢を測定することが出来る。

また、歩行姿勢測定装置３００は、実測値算出部３４３を有している。このような構成によると、実測値算出部３４３は、実測値を算出することが出来る。その結果、スマートフォン２００が有するカメラを用いて撮影した動画に基づいて歩幅などを算出することが可能となる。これにより、歩行姿勢測定装置３００は、スマートフォン２００が有するカメラを用いて撮影した動画に基づいて、正確な歩行姿勢を測定することが出来る。

また、スマートフォン２００は、撮影補助部２１２を有している。このような構成によると、スマートフォン２００は、撮影補助部２１２による補助のもと、画像の手前奥方向に人物が歩く様子を示す動画と、画像の左右方向に人物が歩く様子を示す動画と、を取得することが出来る。その結果、スマートフォン２００は、撮影条件を出来る限り近づけた状態で、上記２種類の動画を取得することが出来る。これにより、２種類の動画を用いた測定を行う場合に、測定部３４４による測定の精度を向上させることが出来る。また、上記のような構成によると、異なるタイミングで動画を取得する際の撮影条件も揃えることが出来る。つまり、様々なタイミングで取得した同方向の画像データを撮影する際の撮影条件も揃えることが出来る。その結果、同方向の画像データ同士を精度よく比較することが可能となり、分析の精度を上げることが可能となる。

また、撮影補助部２１２は、角度調整情報出力部２１２４を有している。このような構成によると、角度調整情報出力部２１２４は、スマートフォン２００の傾きを調整するための音などの情報を出力することが出来る。その結果、スマートフォン２００の画面を見ることが難しい状態などにおいても、容易にスマートフォン２００の角度調整を行うことが出来る。これにより、撮影条件を揃えることが容易となり、測定部３４４による測定の精度を容易に向上させることが出来る。

なお、本実施形態においては、撮影装置としてスマートフォン２００を使用する場合について例示した。しかしながら、スマートフォン２００以外の撮影装置を用いて動画を取得しても構わない。つまり、歩行姿勢測定システム１００が有する撮影装置は、スマートフォン２００である場合に限定されない。

また、本実施形態においては、歩行姿勢測定装置３００としての機能を１台の情報処理装置により実現する場合について例示した。しかしながら、歩行姿勢測定装置３００としての機能は、例えば、ネットワークを介して接続された複数台の情報処理装置により実現されても構わない。換言すると、歩行姿勢測定装置３００としての機能は、１台の情報処理装置で実現される場合に限定されず、例えば、クラウド上などで実現されても構わない。

また、撮影補助部２１２は、図５で例示した複数の機能すべてを有しても構わないし、図５で例示した機能のうちのいくつか（少なくとも１つ）を有しても構わない。例えば、撮影補助部２１２は、角度情報表示部２１２２による角度情報２０１２の表示を行わずに、角度調整情報出力部２１２４としての機能のみを有しても構わない。

また、本実施形態で説明した撮影補助部２１２による補助機能は、歩行姿勢測定システム１００以外のシステムに適用されても構わない。撮影補助部２１２による補助機能は、画像データを取得する際に撮影条件を出来る限り揃えることが必要な様々な場面に適用されて構わない。同様に、実測値算出部３４３による実測値Ｗの算出処理も、歩行姿勢測定システム１００以外のシステムに適用されても構わない。実測値算出部３４３による実測値Ｗの算出処理は、画像データに基づいて実測値を算出する様々な場面に適用することが出来る。

［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について、図２３から図２８までを参照して説明する。図２３は、歩行姿勢測定装置３００の追跡例を説明するための図である。図２４は、第２の実施形態における歩行姿勢測定装置３００の構成例を示すブロック図である。図２５は、追跡部３４６の構成例を示す図である。図２６、図２７は、内包図形生成部３４６１が生成する図形の一例を示す図である。図２８は、追跡部３４６の動作例を示すフローチャートである。

本開示の第２の実施形態においては、第１の実施形態で説明した歩行姿勢測定装置３００の変形例について説明する。例えば、図２３で示すように、画像データ内において複数の人物が存在する場合、フレーム間で同一人物の追跡をきちんと行わないと、フレーム間の移動距離を使用する歩行速度の算出などを正確に行うことが出来なくなる。そこで、本実施形態の場合、第１の実施形態で説明した歩行姿勢測定装置３００が有する構成に加えて、追跡部３４６を有している。追跡部３４６は、骨格認識部３４２による認識の結果に基づく追跡を行うよう構成されている。

図２４は、第２の実施形態における歩行姿勢測定装置３００の構成例を示している。図２４を参照すると、歩行姿勢測定装置３００は、第１の実施形態で説明した構成に加えて、追跡部３４６を有している。以下、本実施形態に特徴的な構成について説明する。

追跡部３４６は、骨格認識部３４２による認識の結果に基づく、人物の追跡を行う。例えば、追跡部３４６は、認識した人物に対して認識番号を割り振ることで人物の追跡を行う。つまり、追跡部３４６は、１フレーム前の画像データと現フレームの画像データとで、同一であると判断した人物に対して同一の認識番号を振り分けることで、人物の追跡を行う。図２５は、追跡部３４６のより詳細な構成例を示している。図２５を参照すると、追跡部３４６は、例えば、内包図形生成部３４６１と、平均骨格座標算出部３４６２と、比較追跡部３４６３と、を含んでいる。

内包図形生成部３４６１は、骨格認識部３４２が認識したすべての部位の座標（骨格情報３３４に含まれる座標）を内包する図形を人物ごとに生成する。例えば、内包図形生成部３４６１は、すべての座標を内包する、最小の、凸包、矩形、円のうちのいずれかを生成する。また、内包図形生成部３４６１は、生成した図形の面積を算出する。

例えば、内包図形生成部３４６１は、内包図形の生成、面積の算出処理を、各フレームの画像データに対して行う。また、１フレームの画像データ内に複数の人物が含まれる場合、内包図形生成部３４６１は、内包図形の生成、面積の算出処理を、画像データ内に含まれる複数の人物それぞれに対して行う。

図２６は、画面手前奥方向に歩く人の座標を内包する図形の一例を示している。図２６で示すように、内包図形生成部３４６１は、すべての座標を内包する、最小の凸包、矩形、円のうちのいずれかを生成することが出来る。また、図２７は、画面左右方向に歩く人の座標を内包する図形の一例を示している。図２７で示す場合も図２６で示す場合と同様に、内包図形生成部３４６１は、すべての座標を内包する、最小の凸包、矩形、円のうちのいずれかを生成することが出来る。

なお、内包図形生成部３４６１が凸包、矩形、円のうちのいずれの図形を生成するかは、例えば、予め定められている。例えば、内包図形生成部３４６１は、座標を内包する図形として、円を生成するよう定められている。

平均骨格座標算出部３４６２は、骨格認識部３４２が認識したすべての部位の座標（骨格情報３３４に含まれる座標）の平均値を人物ごとに算出する。これにより、平均骨格座標算出部３４６２は、骨格認識部３４２が認識した人物の各部位の座標に基づいて、平均骨格座標を算出する。

内包図形生成部３４６１の場合と同様に、平均骨格座標算出部３４６２は、平均骨格座標の算出処理を、各フレームの画像データに対して行う。また、１フレームの画像データ内に複数の人物が含まれる場合、平均骨格座標算出部３４６２は、平均骨格座標の算出処理を、画像データ内に含まれる複数の人物それぞれに対して行う。

比較追跡部３４６３は、内包図形生成部３４６１が算出した内包図形の面積と平均骨格座標算出部３４６２が算出した平均骨格座標とに基づいて、人物の追跡を行う。例えば、比較追跡部３４６３は、現フレームにおいて算出した追跡対象の人物に対応する面積と、１フレーム前において算出した面積と、の間で比較を行う。また、比較追跡部３４６３は、上記比較の結果に応じて、追跡対象の人物に対応する平均骨格座標と、１フレーム前において算出した平均骨格座標と、の間の比較を行う。

具体的には、例えば、１フレーム前における各人に対応する面積のうち、現フレームにおける追跡対象の人物に対応する面積との差が第１許容値以内に属する面積が１つである場合、比較追跡部３４６３は、面積の差が第１許容値以内に属する１フレーム前の人物と現フレームの人物とが同一人物であると判断する。その結果、比較追跡部３４６３は、例えば、同一であると判断した１フレーム前の人物に対応する認識番号を今フレームの人物に対応する認識番号とする。

また、追跡対象の面積との差が第１許容値以内である面積が１フレーム前において複数算出されていた場合、比較追跡部３４６３は、追跡対象の人物における平均骨格座標と、面積の差が第１許容値以内であった１フレーム前の人物における平均骨格座標と、の比較を行う。そして、比較追跡部３４６３は、平均骨格座標の差が第２許容値以内に属する１フレーム前の人物と現フレームの人物とが同一人物であると判断する。その結果、比較追跡部３４６３は、例えば、同一人物であると判断した１フレーム前の人物に対応する認識番号を今フレームの人物に対応する認識番号とする。なお、平均骨格座標の差が第２許容値以内に属する人物が複数存在する場合、比較追跡部３４６３は、平均骨格座標の差が第２許容値に最も近い人物を同一の人物と判断することが出来る。平均骨格座標の差が第２許容値以内に属する人物が複数存在する場合、比較追跡部３４６３は、エラーと判断するなど上記例示した以外の処理を行うよう構成しても構わない。

また、追跡対象の面積との差が第１許容値以内である面積が１フレーム前において一つも算出されていなかった場合、また、平均骨格座標の差が第２許容値以内に属する１フレーム前の人物が存在しなかった場合、比較追跡部３４６３は、追跡対象の人物を新規に認識した人物であると判断する。この場合、比較追跡部３４６３は、新たに認識した人物に対して新たな認識番号を割り振ることになる。

なお、比較追跡部３４６３は、第１許容値として、過去数フレームにおいて同一人物であると判断された人物に対応する面積の増減速度などに基づいて推定される推定面積値などを用いることが出来る。第１許容値は、予め定められたものであっても構わない。

また、比較追跡部３４６３は、第２許容値として、過去数フレームにおいて同一人物であると判断された人物に対応する平均骨格座標の移動速度から推測される推測座標値などを用いることが出来る。第２許容値は、第１許容値と同様に、予め定められたものであっても構わない。

以上が、追跡部３４６の構成例である。続いて、図２８を参照して、追跡部３４６の動作例について説明する。

図２８を参照すると、内包図形生成部３４６１は、骨格認識部３４２が認識したすべての部位の座標（骨格情報３３４に含まれる座標）を内包する図形を人物ごとに生成する。また、内包図形生成部３４６１は、生成した図形の面積を算出する（ステップＳ４０１）。

平均骨格座標算出部３４６２は、骨格認識部３４２が認識したすべての部位の座標（骨格情報３３４に含まれる座標）の平均値を人物ごとに算出することで、平均骨格座標を算出する（ステップＳ４０２）。

比較追跡部３４６３は、現フレームにおいて算出した追跡対象の人物に対応する面積と、１フレーム前において算出した面積と、の間で比較を行う（ステップＳ４０３）。

１フレーム前における各人の面積のうち、現フレームにおける追跡対象の人物に対応する面積との差が第１許容値以内に属する面積が１つである場合（ステップＳ４０３、１）、比較追跡部３４６３は、面積の差が第１許容値以内に属する１フレーム前の人物と現フレームの人物とが同一人物であると判断する（ステップＳ４０４）。その結果、比較追跡部３４６３は、例えば、１フレーム前の人物に対応する認識番号を今フレームの認識番号とする。

また、追跡対象の面積との差が第１許容値以内である面積が１フレーム前において複数算出されていた場合（ステップＳ４０３、複数）、比較追跡部３４６３は、追跡対象の人物における平均骨格座標と、面積の差が第１許容値以内であった１フレーム前の人物における平均骨格座標と、の比較を行う（ステップＳ４０５）。そして、追跡対象の平均骨格座標との差が第２許容値以内である人物が１フレーム前に存在する場合（ステップＳ４０５、Ｙｅｓ）、比較追跡部３４６３は、１フレーム前の人物と追跡対象の人物とが同一人物であると判断する（ステップＳ４０４）。なお、追跡対象の平均骨格座標との差が第２許容値以内である人物が１フレーム前に複数存在する場合、比較追跡部３４６３は、例えば、差が第２許容値に最も近い人物を同一人物であると判断することが出来る。また、追跡対象の平均骨格座標との差が第２許容値以内である人物が１フレーム前に存在しない場合（ステップＳ４０５、Ｎｏ）、比較追跡部３４６３は、追跡対象の人物を新規に認識した人物であると判断する（ステップＳ４０６）。この場合、比較追跡部３４６３は、新たに認識した人物に対して新たな認識番号を割り振ることになる。

また、追跡対象の面積との差が第１許容値以内である面積が１フレーム前において１つも算出されていなかった場合（ステップＳ４０３、０）、比較追跡部３４６３は、追跡対象の人物を新規に認識した人物であると判断する（ステップＳ４０６）。この場合、比較追跡部３４６３は、新たに認識した人物に対して新たな認識番号を割り振ることになる。

以上が追跡部３４６の動作例である。

以上のように、本実施形態における歩行姿勢測定装置３００の場合、追跡部３４６を有している。このような構成により、追跡部３４６は、骨格認識部３４２による認識の結果に基づいて、同一人物の追跡を行うことが出来る。その結果、歩行速度を誤って算出することなどを抑制することが可能となり、歩行姿勢測定の精度を向上させることが可能となる。

なお、本実施形態においては、内包図形生成部３４６１が生成した内包図形の面積を算出する場合について例示した。しかしながら、内包図形生成部３４６１は、生成した内包図形に基づく面積以外の値を算出するよう構成しても構わない。例えば、内包図形生成部３４６１は、生成した内包図形の高さや直径などを面積の代わりに算出しても構わない。この場合、比較追跡部３４６３は、内包図形生成部３４６１が生成した図形に基づいて算出した高さなどの値を、面積の代わりに比較することになる。

また、内包図形生成部３４６１は、すべての座標に内包する図形を生成するとした。しかしながら、内包図形生成部３４６１は、例えば、人物の上半身に相当する座標に内包する図形を生成するなど、骨格認識部３４２が認識した座標の一部を内包する図形を生成するよう構成しても構わない。また、平均骨格座標算出部３４６２も、人物の上半身に相当する座標の平均座標など、骨格認識部３４２が認識した座標の一部に基づいて平均座標を算出しても構わない。

また、比較追跡部３４６３は、内包図形生成部３４６１が生成した内包図形に基づく値の比較と、平均骨格座標の比較と、のうちのいずれか一方のみを行うよう構成しても構わない。

また、本実施形態で説明した骨格認識部３４２による認識の結果を用いた追跡は、歩行姿勢を測定する場面以外において人物の追跡を行う場合に適用しても構わない。つまり、追跡部３４６としての機能は、歩行姿勢測定装置３００以外の人物追跡が必要な装置に適用されても構わない。このように、本実施形態で説明した、骨格情報を用いた人物の追跡方法は、歩行姿勢の測定を行う場合に限定されず様々な場面に活用することが出来る。

そのほか、本実施形態の場合も、第１の実施形態と同様に、様々な変形例を採用して構わない。

［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について、図２９、図３０を参照して説明する。図２９、図３０は、撮影装置４００の構成例を示している。

撮影装置４００は、人物が歩行する様子を撮影する。図２９は、撮影装置４００のハードウェア構成例を示している。図２９を参照すると、撮影装置４００は、撮影を行うためのカメラなどの他、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４０３（記憶装置）
・ＲＡＭ４０３にロードされるプログラム群４０４
・プログラム群４０４を格納する記憶装置４０５
・情報処理装置外部の記録媒体４１０の読み書きを行うドライブ装置４０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク４１１と接続する通信インタフェース４０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース４０８
・各構成要素を接続するバス４０９

また、撮影装置４００は、プログラム群４０４をＣＰＵ４０１が取得して当該ＣＰＵ４０１が実行することで、図３０に示す検出部４２１、表示部４２２としての機能を実現することが出来る。なお、プログラム群４０４は、例えば、予め記憶装置４０５やＲＯＭ４０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ４０１がＲＡＭ４０３などにロードして実行する。また、プログラム群４０４は、通信ネットワーク４１１を介してＣＰＵ４０１に供給されてもよいし、予め記録媒体４１０に格納されており、ドライブ装置４０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ４０１に供給してもよい。

なお、図２９は、撮影装置４００のハードウェア構成例を示している。撮影装置４００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、撮影装置４００は、ドライブ装置４０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。

検出部４２１は、撮影装置４００の向きを検出する。例えば、検出部４２１は、撮影装置４００が縦向きであるか、または、横向きであるかを検出する。

表示部４２２は、人物が歩く位置を示すガイド線を画面表示部上に表示する。例えば、表示部４２２は、検出部４２１が検出した撮影装置４００の向きに応じて異なるガイド線を表示する。

このように、撮影装置４００は、検出部４２１と、表示部４２２と、を有している。このような構成により、表示部４２２は、検出部４２１が検出した撮影装置４００の向きに応じて異なるガイド線を表示することが出来る。その結果、撮影装置４００の向きに応じた画像データを取得する際に、それぞれに応じた適切な補助を行うことが可能となる。その結果、複数の画像データを取得する際に、撮影条件を出来る限り揃えることが可能となる。

なお、上述した撮影装置４００は、当該撮影装置４００に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、撮影装置４００に、撮影装置の向きを検出する検出部４２１と、人物が歩く位置を示すガイド線を画面表示部上に表示する表示部４２２と、を実現させ、表示部４２２は、検出部４２１が検出した撮影装置の向きに応じて異なる前記ガイド線を表示するプログラムである。

また、上述した撮影装置４００により実行されるガイド方法は、人物が歩行する様子を撮影する撮影装置４００が、撮影装置の向きを検出し、人物が歩く位置を示すガイド線を画面表示部上に表示し、ガイド線を画面表示部上に表示する際には、検出した撮影装置の向きに応じて異なるガイド線を表示する、という方法である。

上述した構成を有する、プログラム、又は、ガイド方法、の発明であっても、上述した撮影装置４００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。

［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について、図３１を参照して説明する。図３１は、
情報処理装置５００の構成例を示している。

情報処理装置５００は、例えば、図２９を参照して説明した撮影装置４００のハードウェア構成と同様の構成を有している。また、情報処理装置５００は、当該情報処理装置５００が有するプログラム群をＣＰＵが取得して当該ＣＰＵが実行することで、図３１に示す算出部５２１としての機能を実現することが出来る。

算出部５２１は、画像データを取得する撮影装置のパラメータと、画像データを取得する際の撮影装置の高さを示す情報と、に基づいて、画像データ中の所定位置における実際の長さを算出する。

このように、情報処理装置５００は、算出部５２１を有している。このような構成により、算出部５２１は、各種情報に基づいて、画像データ中の所定位置における実際の長さを算出することが出来る。その結果、スマートフォンなどの撮影装置が取得した画像データに基づいて、実際の長さを用いた分析などを行うことが可能となる。

なお、上述した情報処理装置５００は、当該情報処理装置５００に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置５００に、画像データを取得する撮影装置のパラメータと、画像データを取得する際の撮影装置の高さを示す情報と、に基づいて、画像データ中の所定位置における実際の長さを算出する算出部５２１を実現するためのプログラムである。

また、上述した情報処理装置５００により実行される算出方法は、情報処理装置５００が、画像データを取得する撮影装置のパラメータと、画像データを取得する際の撮影装置の高さを示す情報とを取得し、取得した情報に基づいて、画像データ中の所定位置における実際の長さを算出する、という方法である。

上述した構成を有する、プログラム、又は、算出方法、の発明であっても、上述した情報処理装置５００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。

［第５の実施形態］
次に、本発明の第５の実施形態について、図３２を参照して説明する。図３２は、情報処理装置６００の構成例を示している。

情報処理装置６００は、例えば、図２９を参照して説明した撮影装置４００のハードウェア構成と同様の構成を有している。また、情報処理装置６００は、当該情報処理装置６００が有するプログラム群をＣＰＵが取得して当該ＣＰＵが実行することで、図３２に示す検出部６２１、出力部６２２としての機能を実現することが出来る。

検出部６２１は、情報処理装置の傾きを検出する。

出力部６２２は、情報処理装置の傾き方に応じて異なる、検出部６２１が検出した情報処理装置の傾きに応じた情報を出力する。

このように、情報処理装置６００は、検出部６２１と出力部６２２とを有している。このような構成によると、出力部６２２は、検出部６２１が検出した情報処理装置の傾きに応じた情報を出力することが出来る。その結果、情報処理装置６００を操作する操作者が出力された情報に応じて傾きの修正を行うことが可能となる。

なお、上述した情報処理装置６００は、当該情報処理装置６００に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置６００に、情報処理装置６００の傾きを検出する検出部６２１と、情報処理装置６００の傾き方に応じて異なる、検出部６２１が検出した情報処理装置６００の傾きに応じた情報を出力する出力部６２２と、を実現するためのプログラムである。

また、上述した情報処理装置６００により実行される算出方法は、情報処理装置６００が、情報処理装置６００の傾きを検出し、情報処理装置の傾き方に応じて異なる、検出した情報処理装置の傾きに応じた情報を出力する、という方法である。

上述した構成を有する、プログラム、又は、出力方法、の発明であっても、上述した情報処理装置６００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。

［第６の実施形態］
次に、本発明の第６の実施形態について、図３３を参照して説明する。図３３は、追跡装置７００の構成例を示している。

追跡装置７００は、例えば、図２９を参照して説明した撮影装置４００のハードウェア構成と同様の構成を有している。また、追跡装置７００は、当該追跡装置７００が有するプログラム群をＣＰＵが取得して当該ＣＰＵが実行することで、図３３に示す取得部７２１、追跡部７２２としての機能を実現することが出来る。

取得部７２１は、画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得する。

追跡部７２２は、取得部７２１が取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う。

このように、追跡装置７００は、取得部７２１と追跡部７２２とを有している。このような構成により、追跡部７２２は、取得部７２１が取得した部位を示す情報に基づく追跡を行うことが出来る。これにより、容易な追跡を実現することが可能となる。

なお、上述した追跡装置７００は、当該追跡装置７００に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、追跡装置７００に、画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得する取得部７２１と、取得部７２１が取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う追跡部７２２と、を実現するためのプログラムである。

また、上述した追跡装置７００により実行される追跡方法は、追跡装置７００が、画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う、という方法である。

上述した構成を有する、プログラム、又は、追跡方法、の発明であっても、上述した追跡装置７００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明におけるガイド方法などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。

（付記１）
人物が歩行する様子を撮影する撮影装置が、
撮影装置の向きを検出し、
人物が歩く位置を示すガイド線を画面表示部上に表示し、
前記ガイド線を画面表示部上に表示する際には、検出した撮影装置の向きに応じて異なる前記ガイド線を表示する
ガイド方法。
（付記２）
付記１に記載のガイド方法であって、
撮影装置が縦向きであるか、または、横向きであるかに応じて、異なる前記ガイド線を表示する
ガイド方法。
（付記３）
付記１または付記２に記載のガイド方法であって、
撮影装置が縦向きである場合、画面手前奥方向に歩く人物をガイドするための前記ガイド線を表示する
ガイド方法。
（付記４）
付記１から付記３までのいずれか１項に記載のガイド方法であって、
撮影装置が横向きである場合、画面左右方向に歩く人物をガイドするためのガイド線を表示する
ガイド方法。
（付記５）
付記１から付記４までのいずれか１項に記載のガイド方法であって、
撮影装置の傾きを検出して、検出した傾きを示す情報を画面表示部上に表示する
ガイド方法。
（付記６）
付記１から付記５までのいずれか１項に記載のガイド方法であって、
撮影装置の傾きを検出して、検出した傾きに応じた情報を出力する
ガイド方法。
（付記７）
付記６に記載のガイド方法であって、
左右方向の傾きと、手前奥方向の傾きと、を検出して、左右方向の傾きを検出した際と手前奥方向の傾きを検出した際とで異なる情報を出力する
ガイド方法。
（付記８）
付記６または付記７に記載のガイド方法であって、
左右方向の傾きを検出した際と手前奥方向の傾きを検出した際とで異なる方法で調整した音を出力する
ガイド方法。
（付記９）
人物が歩行する様子を撮影する撮影装置であって、
撮影装置の向きを検出する検出部と、
人物が歩く位置を示すガイド線を画面表示部上に表示する表示部と、
を有し、
前記表示部は、前記検出部が検出した撮影装置の向きに応じて異なる前記ガイド線を表示する
撮影装置。
（付記１０）
人物が歩行する様子を撮影する撮影装置に、
撮影装置の向きを検出する検出部と、
人物が歩く位置を示すガイド線を画面表示部上に表示する表示部と、
を実現させ、
前記表示部は、前記検出部が検出した撮影装置の向きに応じて異なる前記ガイド線を表示する
プログラム。
（付記１１）
情報処理装置が、
画像データを取得する撮影装置のパラメータと、画像データを取得する際の撮影装置の高さを示す情報とを取得し、取得した情報に基づいて、画像データ中の所定位置における実際の長さを算出する
算出方法。
（付記１２）
付記１１に記載の算出方法であって、
所定の基準に基づいて長さを算出する基準線を決定し、決定した基準線の画像データ端から端までの実際の長さを算出する
算出方法。
（付記１３）
付記１２に記載の算出方法であって、
画像データ中の人物の足の位置に基づいて前記基準線を決定する
算出方法。
（付記１４）
付記１２または付記１３に記載の算出方法であって、
画像データが示す画面上における前記基準線の位置の画面半分からの割合を算出し、算出した割合と、前記パラメータと、前記高さと、に基づいて、前記基準線の実際の長さを算出する
算出方法。
（付記１５）
付記１１から付記１４までのいずれか１項に記載の算出方法であって、
前記パラメータは、撮影装置の垂直視野角と水平視野角を示す情報を含んでいる
算出方法。
（付記１６）
付記１１から付記１５までのいずれか１項に記載の算出方法であって、
撮影装置の垂直視野角θと、水平視野角ψと、画面上において定められる基準線の位置の画面半分からの割合αと、高さｈと、を用いる数式１に基づいて、実際の長さＷを算出する
算出方法。
（付記１７）
付記１１から付記１６までのいずれか１項に記載の算出方法であって、
算出した長さと、画像データの解像度と、に基づいて、人物の歩幅を算出する
算出方法。
（付記１８）
付記１７に記載の算出方法であって、
画像データにおける人物の左右の足の間のピクセル数を取得し、
算出した長さと、画像データの解像度と、取得したピクセル数と、に基づいて、人物の歩幅を算出する
算出方法。
（付記１９）
画像データを取得する撮影装置のパラメータと、画像データを取得する際の撮影装置の高さを示す情報と、に基づいて、画像データ中の所定位置における実際の長さを算出する算出部を有する
情報処理装置。
（付記２０）
情報処理装置に、
画像データを取得する撮影装置のパラメータと、画像データを取得する際の撮影装置の高さを示す情報と、に基づいて、画像データ中の所定位置における実際の長さを算出する算出部を実現するためのプログラム。
（付記２１）
情報処理装置が、
情報処理装置の傾きを検出し、
情報処理装置の傾き方に応じて異なる、情報処理装置の傾きに応じた情報を出力する
出力方法。
（付記２２）
付記２１に記載の出力方法であって、
情報処理装置の左右方向の傾きと、手前奥方向の傾きと、を検出し、
左右方向の傾きを検出した際と手前奥方向の傾きを検出した際とで異なる情報を出力する
出力方法。
（付記２３）
付記２１または付記２２に記載の出力方法であって、
左右方向の傾きを検出した際と手前奥方向の傾きを検出した際とで異なる方法で調整した音を出力する
出力方法。
（付記２４）
付記２３に記載の出力方法であって、
左右方向の傾きを検出した際に音程と音の長さのうちのいずれかを調整した音を出力し、手前奥方向の傾きを検出した際に音程と音の長さのうち左右方向の傾きを検出した際とは異なる方法で調整した音を出力する
出力方法。
（付記２５）
付記２１から付記２４までのいずれか１項に記載の出力方法であって、
情報処理装置が傾いている場合に２種類の音を出力し、
情報処理装置が傾いていない場合に１種類の音を出力する
出力方法。
（付記２６）
付記１から付記２５までのいずれか１項に記載の出力方法であって、
情報処理装置の傾きを示す情報を画面表示部に表示する
出力方法。
（付記２７）
情報処理装置の傾きを検出する検出部と、
情報処理装置の傾き方に応じて異なる、前記検出部が検出した情報処理装置の傾きに応じた情報を出力する出力部と、
を有する
情報処理装置。
（付記２８）
付記２７に記載の情報処理装置であって、
前記検出部は、情報処理装置の左右方向の傾きと、手前奥方向の傾きと、を検出し、
前記出力部は、前記検出部が左右方向の傾きを検出した際と手前奥方向の傾きを検出した際とで異なる情報を出力する
情報処理装置。
（付記２９）
情報処理装置に、
情報処理装置の傾きを検出する検出部と、
情報処理装置の傾き方に応じて異なる、前記検出部が検出した情報処理装置の傾きに応じた情報を出力する出力部と、
を実現するためのプログラム。
（付記３０）
付記２９に記載のプログラムであって、
前記検出部は、情報処理装置の左右方向の傾きと、手前奥方向の傾きと、を検出し、
前記出力部は、前記検出部が左右方向の傾きを検出した際と手前奥方向の傾きを検出した際とで異なる情報を出力する
プログラム。
（付記３１）
情報処理装置が、
画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得し、
取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う
追跡方法。
（付記３２）
付記３１に記載の追跡方法であって、
認識した部位のうちの少なくとも一部を内包する内包図形を生成し、
生成した前記内包図形に応じた値に基づいて同一人物の追跡を行う
追跡方法。
（付記３３）
付記３２に記載の追跡方法であって、
画像データ間における、前記内包図形に応じた値の差に基づいて、同一人物の追跡を行う
追跡方法。
（付記３４）
付記３３に記載の追跡方法であって、
追跡対象の前記内包図形に応じた値と、追跡対象が属する画像データとは異なる画像データに含まれる人物に対応する前記内包図形に応じた値と、の間の差が所定値以内となる数が１つであった場合、差が所定値以内となる人物を追跡対象の人物と同一人物であると判断する
追跡方法。
（付記３５）
付記３４に記載の追跡方法であって、
前記所定値は、複数の画像データ間における前記内包図形に応じた値の変化具合に応じて定められる
追跡方法。
（付記３６）
付記３１から付記３５までのいずれか１項に記載の追跡方法であって、
認識した部位の座標のうちの少なくとも一部の部位の座標の平均値を算出し、
算出した結果に基づいて同一人物の追跡を行う
追跡方法。
（付記３７）
付記３６に記載の追跡方法であって、
画像データ間における、前記平均値の差に基づいて、同一人物の追跡を行う
追跡方法。
（付記３８）
付記３６または付記３７に記載の追跡方法であって、
追跡対象の前記平均値と、追跡対象が属する画像データとは異なる画像データに含まれる人物に対応する前記平均値と、の間の差に基づいて同一人物の追跡を行う
追跡方法。
（付記３９）
画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う追跡部と、
を有する
追跡装置。
（付記４０）
追跡装置に、
画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した情報に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う追跡部と、
を実現するためのプログラム。

なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。

以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることが出来る。

なお、本発明は、日本国にて２０２０年３月２５日に特許出願された特願２０２０－０５３９７７の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。

１００ 歩行姿勢測定システム
２００ スマートフォン
２１０ 測定用動作撮影部
２１１ 画像データ撮影部
２１２ 撮影補助部
２１２１ ガイド線表示部
２１２２ 角度情報表示部
２１２３ 高さ情報入力部
２１２４ 角度調整情報出力部
２０１ タッチパネル
２０１１ ガイド線
２０１２ 角度情報
２０１３ 高さ表示部
３００ 歩行姿勢測定装置
３１０ 画面表示部
３２０ 通信Ｉ／Ｆ部
３３０ 記憶部
３３１ 学習済みモデル
３３２ カメラ設定情報
３３３ 画像情報
３３４ 骨格情報
３３５ 実測値情報
３３６ 測定結果情報
３３７ プログラム
３４０ 演算処理部
３４１ 画像取得部
３４２ 骨格認識部
３４３ 実測値算出部
３４４ 測定部
３４５ 出力部
３４６ 追跡部
３４６１ 内包図形生成部
３４６２ 平均骨格座標算出部
３４６３ 比較追跡部
４００ 撮影装置
４０１ ＣＰＵ
４０２ ＲＯＭ
４０３ ＲＡＭ
４０４ プログラム群
４０５ 記憶装置
４０６ ドライブ装置
４０７ 通信インタフェース
４０８ 入出力インタフェース
４０９ バス
４１０ 記録媒体
４１１ 通信ネットワーク
４２１ 検出部
４２２ 表示部
５００ 情報処理装置
５２１ 算出部
６００ 情報処理装置
６２１ 検出部
６２２ 出力部
７００ 追跡装置
７２１ 取得部
７２２ 追跡部

Claims (7)

1. 情報処理装置が、
   画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得し、
   認識した部位のうちの少なくとも一部を内包する内包図形を生成し、
   認識した部位の平均値を算出し、
   生成した前記内包図形に応じた値と、算出した前記平均値と、に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う
   追跡方法。
2. 請求項１に記載の追跡方法であって、
   画像データ間における、前記内包図形に応じた値の差に基づいて、同一人物の追跡を行う
   追跡方法。
3. 請求項２に記載の追跡方法であって、
   追跡対象の前記内包図形に応じた値と、追跡対象が属する画像データとは異なる画像データに含まれる人物に対応する前記内包図形に応じた値と、の間の差が所定値以内となる数が１つであった場合、差が所定値以内となる人物を追跡対象の人物と同一人物であると判断する
   追跡方法。
4. 請求項３に記載の追跡方法であって、
   前記所定値は、複数の画像データ間における前記内包図形に応じた値の変化具合に応じて定められる
   追跡方法。
5. 請求項３に記載の追跡方法であって、
   追跡対象の前記内包図形に応じた値と、追跡対象が属する画像データとは異なる画像データに含まれる人物に対応する前記内包図形に応じた値と、の間の差が所定値以内となる数が複数であった場合に、前記平均値に基づいて同一人物の追跡を行う
   追跡方法。
6. 画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得する取得部と、
   認識した部位のうちの少なくとも一部を内包する内包図形を生成する生成部と、
   認識した部位の平均値を算出する算出部と、
   前記生成部が生成した前記内包図形に応じた値と、前記算出部が算出した前記平均値と、に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う追跡部と、
   を有する
   追跡装置。
7. 追跡装置に、
   画像データ中の人物の骨格を認識することにより認識した人物の複数の部位を示す情報を取得する取得部と、
   認識した部位のうちの少なくとも一部を内包する内包図形を生成する生成部と、
   認識した部位の平均値を算出する算出部と、
   前記生成部が生成した前記内包図形に応じた値と、前記算出部が算出した前記平均値と、に基づいて、複数の画像データ間における同一人物の追跡を行う追跡部と、
   を実現するためのプログラム。

Images