JP7411945B2 - プログラム、情報処理装置、および情報処理方法 - Google Patents
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Description
情報処理システムの構成について説明する。図1は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。
クライアント装置10及びサーバ30は、ネットワーク(例えば、インターネット又はイントラネット)NWを介して接続される。
クライアント装置の構成について説明する。図2は、本実施形態のクライアント装置の構成を示すブロック図である。
・OS(Operating System)のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション(例えば、ウェブブラウザ、リハビリアプリ、またはフィットネスアプリ)のプログラム
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ(つまり、情報処理の実行結果)
・CPU(Central Processing Unit)
・GPU(Graphic Processing Unit)
・ASIC(Application Specific Integrated Circuit)
・FPGA(Field Programmable Gate Array)
入力デバイスは、例えば、カメラ16、深度センサ17、マイクロホン、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、センサ、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイ15、スピーカ、又は、それらの組合せである。
具体的には、通信インタフェース14は、サーバ30との通信のためのモジュール(例えば、WiFiモジュール、移動通信モジュール、またはそれらの組み合わせ)を含むことができる。
サーバの構成について説明する。図3は、本実施形態のサーバの構成を示すブロック図である。
・OSのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
・CPU
・GPU
・ASIC
・FPGA
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
本実施形態の概要について説明する。図4は、本実施形態の概要の説明図である。
本実施形態の教師データセットについて説明する。図5は、本実施形態の教師データセットのデータ構造を示す図である。
・累積回転数
・単位時間あたりの回転数(つまり回転速度)
・回転速度の時間微分(つまり回転加速度)
ただし、脚の回転数の指標は、脚の回転(つまり、周期的な動き)を定量的に把握するための任意の指標であってよく、ここに例示した指標に限定されない。脚の回転数の指標は、走行距離(累積回転数(ケイデンス)とペダル1回転あたりの走行距離との積)、運動負荷量のように上記指標に基づいて算出可能な指標を含んでもよい。
・エネルギー(カロリー)消費量
・酸素消費量
・心拍数
サーバ30によって用いられる推定モデルは、教師データセット(図5)を用いた教師あり学習により作成された学習済みモデル、または当該学習済みモデルの派生モデルもしくは蒸留モデルに相当する。
本実施形態の情報処理について説明する。図6は、本実施形態の情報処理のフローチャートである。図7は、本実施形態の情報処理において表示される画面例を示す図である。
・他の処理によって情報処理が呼び出された。
・ユーザが情報処理を呼び出すための操作を行った。
・クライアント装置10が所定の状態(例えば、所定のアプリの起動)になった。
・所定の日時が到来した。
・所定のイベントから所定の時間が経過した。
具体的には、クライアント装置10は、カメラ16の動作を有効にすることで、運動中のユーザの動画(以下、「ユーザ動画」という)の撮影を開始する。ユーザ動画は、典型的には、少なくともユーザの下半身(具体的には、ユーザの脚)が撮影範囲に含まれるように、当該ユーザを撮影した動画である。
具体的には、クライアント装置10は、ステップS110において有効とした各種センサによって生成されたセンシング結果を取得する。例えば、クライアント装置10は、カメラ16からユーザ動画データを取得し、深度センサ17からユーザ深度データを取得する。
具体的には、クライアント装置10は、ステップS111において取得したデータを参照し、リクエストを生成する。クライアント装置10は、生成したリクエストをサーバ30へ送信する。リクエストは、例えば、以下の少なくとも1つを含むことができる。
・ステップS111において取得したデータ(例えば、ユーザ動画データ、またはユーザ深度データ)
・ステップS111において取得したデータを加工したデータ
・ステップS111において取得したユーザ動画データ(或いは、ユーザ動画データおよびユーザ深度データ)を解析することで取得したユーザ骨格データ
具体的には、サーバ30は、クライアント装置10から取得したリクエストに基づいて、推定モデルの入力データを取得する。入力データは、教師データと同様に、ユーザ骨格データを含む。サーバ30は、入力データに推定モデルを適用することで、ユーザの脚の回転数に関する推定を行う。一例として、サーバ30は、ユーザの脚の回転数に関する評価指標の少なくとも1つを推定する。
具体的には、サーバ30は、ステップS130における推定の結果に基づくレスポンスを生成する。サーバ30は、生成したレスポンスをクライアント装置10へ送信する。一例として、レスポンスは以下の少なくとも1つを含むことができる。
・脚の回転数に関する推定の結果に相当するデータ
・脚の回転数に関する推定の結果を加工したデータ(例えば、クライアント装置10のディスプレイ15に表示されるべき画面のデータ、または当該画面を生成するために参照されるデータ)
具体的には、クライアント装置10は、サーバ30から取得したレスポンス(つまり、ユーザの脚の回転数に関する推定の結果)に基づく情報をディスプレイ15に表示させる。
ただし、情報は、ユーザの代わりに、またはユーザに加えて、ユーザの指導者(例えば、医療関係者、またはトレーナー)向けに当該指導者の使用する端末に提示されてもよい。或いは、情報として、ユーザの運動体験を演出するコンテンツ(例えば、脚の回転数に関する推定の結果に応じて制御される風景またはビデオゲームの映像)が提示されてもよい。かかるコンテンツは、ディスプレイ15の代わりに、HMDなどの外部装置のディスプレイ、または他の出力装置を介して提示されてもよい。
操作オブジェクトB10は、表示オブジェクトA10に表示させる脚の回転数に関する評価指標を指定する操作を受け付ける。図7の例では、操作オブジェクトB10は、チェックボックスに相当する。
表示オブジェクトA10は、上記評価指標を推定した結果の経時的変化を表示する。図7の例では、表示オブジェクトA10は、操作オブジェクトB10において指定されている評価指標である回転速度(rpm)を5秒毎に推定した結果の経時的変化を示すグラフを表示する。
操作オブジェクトB10において複数の評価指標が指定されている場合に、表示オブジェクトA10には、複数の評価指標を推定した結果の経時的変化を示すグラフを重畳して表示してもよいし、これらのグラフを個別に表示してもよい。
以上説明したように、実施形態の情報処理システム1は、運動中のユーザの動画に基づいて当該ユーザの脚の回転数に関する推定を行う。これにより、脚の回転数を検知する手段、または検知結果を出力する手段を備えていないトレーニング機器を用いてユーザが運動を行った場合であっても、当該ユーザの脚の回転数を推定することができる。つまり、多様な状況下で人間の脚の回転数に関する推定を行うことができる。
変形例1について説明する。変形例1は、推定モデルに対する入力データを変形する例である。
・年齢
・性別
・身長
・体重
・体脂肪率
・筋肉量
・骨密度
・現病歴
・既往歴
・内服歴
・手術歴
・生活歴(例えば、喫煙歴、飲酒歴、日常生活動作(ADL)、フレイルスコア、など)
・家族歴
・呼吸機能検査の結果
・呼吸機能検査以外の検査結果(例えば、血液検査、尿検査、心電図検査(ホルター心電図検査を含む)、心臓超音波検査、X線検査、CT検査(心臓形態CT・冠動脈CT含む)、MRI検査、核医学検査、PET検査、などの結果)
・心臓リハビリテーション施行中に取得されたデータ(Borg指数含む)
変形例1の教師データセットについて説明する。図8は、変形例1の教師データセットのデータ構造を示す図である。
変形例1において、サーバ30によって用いられる推定モデルは、教師データセット(図8)を用いた教師あり学習により作成された学習済みモデル、または当該学習済みモデルの派生モデルもしくは蒸留モデルに相当する。
変形例1の情報処理について図6を用いて説明する。
具体的には、クライアント装置10は、ステップS110において有効とした各種センサによって生成されたセンシング結果を取得する。例えば、クライアント装置10は、カメラ16からユーザ動画データを取得し、深度センサ17からユーザ深度データを取得する。
具体的には、クライアント装置10は、ステップS111において取得したデータを参照し、リクエストを生成する。クライアント装置10は、生成したリクエストをサーバ30へ送信する。リクエストは、例えば、以下の少なくとも1つを含むことができる。
・ステップS111において取得したデータ(例えば、ユーザ動画データ、ユーザ深度データ、またはユーザ健康状態データ)
・ステップS111において取得したデータを加工したデータ
・ステップS111において取得したユーザ動画データ(或いは、ユーザ動画データおよびユーザ深度データ)を解析することで取得したユーザ骨格データ
具体的には、サーバ30は、クライアント装置10から取得したリクエストに基づいて、推定モデルの入力データを取得する。入力データは、教師データと同様に、ユーザ骨格データ、およびユーザ健康状態データを含む。サーバ30は、入力データに推定モデルを適用することで、脚の回転数に関する推定を行う。一例として、サーバ30は、ユーザの脚の回転数に関する評価指標の少なくとも1つを推定する。
ステップS131の後に、クライアント装置10は図6と同様に、情報提示(S113)を実行する。
以上説明したように、変形例1の情報処理システム1は、ユーザ動画およびユーザの健康状態の双方に基づく入力データに推定モデルを適用することで、当該ユーザの脚の回転数に関する推定を行う。これにより、ユーザの健康状態をさらに考慮して、高精度な推定を行うことができる。例えば、ユーザの健康状態と、教師データの元となった被験者の健康状態との間に差異がある場合であっても、妥当な推定を行うことができる。
記憶装置11は、ネットワークNWを介して、クライアント装置10と接続されてもよい。ディスプレイ15は、クライアント装置10に内蔵されてもよい。記憶装置31は、ネットワークNWを介して、サーバ30と接続されてもよい。
・ユーザに与えられる、ビデオゲームに関する課題(例えば、ステージ、ミッション、クエスト)の質(例えば難易度)、または量
・ユーザに与えられる、ビデオゲームに関する特典(例えば、ゲーム内通貨、アイテム、ボーナス)の質(例えば種類)、または量
・ユーザの脚の回転により発する音波(例えば、ペダル、またはペダルに接続された駆動部から生じる音)
・ユーザの呼吸、または発声に伴って生じる音
10 :クライアント装置
11 :記憶装置
12 :プロセッサ
13 :入出力インタフェース
14 :通信インタフェース
15 :ディスプレイ
16 :カメラ
17 :深度センサ
30 :サーバ
31 :記憶装置
32 :プロセッサ
33 :入出力インタフェース
34 :通信インタフェース
Claims (11)
- コンピュータを、
運動中のユーザの写ったユーザ動画を取得する手段、
前記ユーザ動画に基づいて、前記ユーザの脚の回転数に関する推定を行う手段
として機能させ、
前記ユーザ動画は、ペダルを漕いでいる前記ユーザを撮影した動画であり、
前記脚の回転数に関する推定を行う手段は、前記ユーザ動画に基づく入力データに、推定モデルを適用することで、前記ユーザの脚の回転数に関する推定を行う、
プログラム。 - 前記推定モデルは、運動中の被験者の写った被験者動画に関するデータを含む入力データと、当該入力データの各々に関連付けられた正解データとを含む教師データセットを用いた教師あり学習により作成された学習済みモデル、または当該学習済みモデルの派生モデルもしくは蒸留モデルに相当する、
請求項1に記載のプログラム。 - 前記推定モデルを適用される入力データは、前記ユーザの骨格に関するデータを含む、
請求項1または請求項2に記載のプログラム。 - 前記推定モデルを適用される入力データは、基準点から前記ユーザの各部位までの深度に関するデータにさらに基づく、
請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のプログラム。 - 前記脚の回転数に関する推定を行う手段は、脚の累積回転数、回転速度、回転加速度、または脚の累積回転数から換算した走行距離の少なくとも1つを推定する、
請求項1乃至請求項4のいずれかに記載のプログラム。 - 前記ユーザ動画は、少なくとも前記ユーザの下半身が撮影範囲に含まれるように当該ユーザを撮影した動画である、
請求項1乃至請求項5のいずれかに記載のプログラム。 - 前記コンピュータを、前記ユーザの脚の回転数に関する推定の結果に基づく情報を提示する手段としてさらに機能させる、
請求項1乃至請求項6のいずれかに記載のプログラム。 - 前記脚の回転数に関する推定を行う手段は、脚の回転数に関する評価指標を推定し、
前記提示する手段は、前記評価指標を提示する、
請求項7に記載のプログラム。 - 前記提示する手段は、前記評価指標の経時的変化を提示する、
請求項8に記載のプログラム。 - 運動中のユーザの写ったユーザ動画を取得する手段と、
前記ユーザ動画に基づいて、前記ユーザの脚の回転数に関する推定を行う手段と
を具備し、
前記ユーザ動画は、ペダルを漕いでいる前記ユーザを撮影した動画であり、
前記脚の回転数に関する推定を行う手段は、前記ユーザ動画に基づく入力データに、推定モデルを適用することで、前記ユーザの脚の回転数に関する推定を行う、
情報処理装置。 - コンピュータが、
運動中のユーザの写ったユーザ動画を取得するステップと、
前記ユーザ動画に基づいて、前記ユーザの脚の回転数に関する推定を行うステップと
を具備し、
前記ユーザ動画は、ペダルを漕いでいる前記ユーザを撮影した動画であり、
前記脚の回転数に関する推定を行うステップでは、前記ユーザ動画に基づく入力データに、推定モデルを適用することで、前記ユーザの脚の回転数に関する推定を行う、
方法。
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