JPS6379684A - 肉体的運動熟達教育用システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 本発明は肉体運動の熟達を教育するシステムに関係し、
且つ、より特別には時間、身体の部分位置、および必要
とされる器具の動きの共同作用が要求される肉体運動を
解析するシステムに関係する。該システムはスポーツお
よびゲームのような数多くの活動における参加者の熟達
を改善する使用に関して、他の可能なる応用の中で、適
用され、ゴルフに特に利用可能である。

論考の背景 歴史を通して、生徒は肉体運動の熟達１；先生を見守り
、且つ、まねをすることで遂行することを学んでいる。

例えばゴルフに関しては、プレーヤーは指導に関するｒ
−ムの最良演技者を観察する。

職業人および素人−様に彼等のｒ−ムを助長するために
選抜されたゴルフ演技者のスイングを適当に解析する。

しかしコ９ルファーが職業的先生から直接指導を受けて
も、彼自身の演技を実際に見ることの演技者の不能はし
ばしば緩慢に低下し、限られた改善を作用する。

フィルム、ビデオ機器、および瞬間現像写真術の使用で
この問題を克服する試みが生徒の努力を先生と比較する
影像の如きを生産するためのシステムを考案する写真術
の到来以来、なされて来之。

幾つかのシステムが記述された影像を生産するために提
案された。これらは米国特許のマコロフ（ＭｅＣｏｌｌ
ｏｕｐｈ　）等の第３．！ｌ０１ｉ７！；０．スニード
（５ｎｅｎｄ　）の第３．　、？　５３．．２　ｇ　２
およびロパートソン（Ｒｏｂ＠ｒｔｓｏｎ　）の第２ｔ
ｔｑｔ、ｔ、ｏｏθ等を含む。これらのシステムは有用
であるがある欠点を有する。マコロフは生徒の運動をマ
スターイメージと比較するための適当なる位置に姿勢を
とった生徒によって作られたマスターイメージの投射を
必要とする。

スニードは生徒の運動を比較するための鏡上の先生の影
像の投射を必要とする。ロパートソンは生徒の運動を比
較するための職業的ゴルファの影像を表示する。

三重大問題はこれらのシステムの型式を常に悩まして来
た。第１問題は影像提供がなされた媒体を含む。代表的
なビデオカメラ又はフィルムカメラは肉体運動の熟達を
遂行中の参加者による高速運動が視覚的説明を不可能に
する絵の忙じみを生ずるような長い露出時間を有する。

第ｕＫは１重ね合わせ又はビデオ影俊上の重ね書き情報
に対する不能がこの提供の型式を苛酷に制限した。第３
は、生徒と先生のモデルの異った身体特徴に基く不適当
な比較である。例えば、身長３′３“の生徒と身長６′
３＃の先生を比較することである。ゴルフのスイングは
生徒と先生間で肉体的に相違し、生徒にその熟達習得の
ため該相違を補償するべき原因となる。これはその熟達
の習得に複雑性を増加する。

技術の進歩は第１および第コの問題を解決した。

新規の固体化技術いわゆるソリッドステート技術は今や
ビデオテープ上に高速運動を捕捉して見受けられるにじ
みの問題を除去する高速シャッタービデオカメラを提供
する。新規のコンピュータ影像発生機器は今やビデオ重
ね合わせに利用可能となった。

しかし、最も重大な問題は提供される結果の型式に関係
した。先のシステムは演技者のビデオの動きに情報を重
ね合わせる試みをなしたが、その情報は満足な結果を成
し遂げるために演技者に対して固有なものでなければな
らない。用いられた重ね合わせ情報システムの通常の型
式は、先生によって一連の位置が記録される一方、その
位置に設定される生徒、又は要求された熟達を演技する
先生と自身を比較する生徒のいずれかで構成された。両
方の場合は生徒よりの不満足な演技の結果になつ九。一
つの問題は生徒が自分の形１重量、およびサイズではな
い先生の影像と比較せねばならないことである。生徒と
先生間の異る肉体的寸法は異ったスイングの結果となる
。かくて、生徒はシんごとオレンジとが異っているはず
のスイングの比較を余儀なくされる。別の問題は先生は
必ずしも肉体運動の熟達をすぐれて演技する能力を有し
ていないことにある。生徒が先生と同じ肉体的特徴を有
するであろうことと先生が完全なスイングを有し次こと
とは非常にあシ得べきことではないので先のシステムは
効果的でないと見なされた。

この問題は高速汎用コンピュータの到来および最近の生
体力す科学の進歩で解決された。生体力学トコンピュー
タの結合は人間の運動のコンヒユータモデル作成に対し
て近年道を開いた。

多部分骨格系よシ全人間化モデルにわたる複雑なモデル
が今や可能である。コンピュータモデルで人間の運動を
表現する念めの制限はモデルを描くに必要とされる時間
とコンピュータの力に存在する。主なる生体力学問題は
演技比較のために適切なコンピュータモデルを発生する
ことに関する。

いずれの価値ある比較がなされるべきであるか重大なコ
必要事項が存在する。第１の必要事項はコンピュータ発
生のモデルは比較されるべき人間の演技に対してより優
位であらねばならない。第二の必要事項はコンピュータ
発生の演技は人間能力の到達範囲内であることである。

コンピュータは人間の身体の肉体的制限でしばられない
から１人間の匹敵出来ない離れ業を演する創造を有する
ことが出来る。左０フイート長のジャンプ、３０フィー
ト高さのジャンプ、何でも、コンピュータ発生の演技は
制限が設定されなければ、可能である。

この問題に関する解決は生徒と同じ肉体的特徴の演技者
を、優位の運動姿態を持九せ、しかし。

人間の能力範囲に抑制して、発生することである。

これをなすに堆−の処理はコンピュータとグラフィック
技術を用いてこのモデル演技者を創造することである。

この手段を用いることは数多くの問題の解決を要する。

先づ、簡単化された身体の表現は効果的に比較するため
真実の身体位置を充分に描くことが出来ないのでコンピ
ュータ発生の演技の視覚品質が関連する。この問題は次
第に度を増して複雑化する人体表現能力の発達で解決さ
れる。

発明の概要 本発明の幾つかの目的の中で関係者の特有な肉体的特徴
を有するモデルを提供することによって肉体的運動の熟
達を生徒に教育するシステムの用意であることは注目さ
れる：このようなシステムにおいては生徒がコンピュー
タ発生の優れ次演技者と自分の運動を比較出来るように
生徒の実際の運動の上にコンピュータ発生のモデルが重
ね合わされる。

この発明の別の目的は肉体運動の熟達のより優位の演技
能力のコンピュータ発生モデルを人間の運動能力内に抑
制して提供することである。

また他に本発明の目的としては生徒の肉体運動の活動位
置をコンピュータ発生の優位演技と、実時間で適宜比較
して、オンライン教育工程を提供することである。

肉体運動の熟達を遂行する活動を通して、生徒の実際の
ビデオ演技上にコンピュータ発生の優位モデル演技を重
ね合わせるビデオ演技重ね合わせ処理を提供することは
本発明の別の一目的である。

この発明の別の目的は他人による評価および審査の念め
に、生徒のハードコピーのビデオ演技全提供することで
ある。その他、同様に１本発明の他の目的や利点特徴の
いろいろがこれから先とそれぞれ明かにされます。

一般的Ｋ、生徒に肉体的運動の熟達を教育する発明の一
形態はその熟達をなすべく切望する生徒の生徒代表の活
動の動く絵をビデオ表示上に投射することを含む。同様
な熟達をなすモデルの活動は同じビデオ表示上に同時に
投射され、且つ、生徒の影像上に重ね合わされる。モデ
ルは生徒のサイズや形状の如き、正確な肉体的特徴を含
む。生徒はモデルの活動上生徒の影像とを、生徒に肉体
運動の熟達を教育するモデルの動作に一致するべく生徒
の動作を訂正するために、比較する。モデルはコンピュ
ータで発生され、且つ、該熟達の重要な演技姿態の統計
的認識を用いて強調された。

該熟達を演技する演技者の多数の複合平均運動を含む。

演技者の多数は該熟達の優位演技の能力のある選抜され
た演技者の−揃いを含む。

コンピュータ発生のモデルは肉体的運動の熟達を演技す
る各々の選抜され九演技者の三元運動姿態の位置的フレ
ームの多数を発生することによって決定される。位置的
フレームの数は各々のフレームが各々の選抜され九演技
者に関する等価運動位置に対応するようなものとして標
準化される。

等価フレームに関する運動姿態は平均モデルの平均運動
姿態を生ずることに関して共に平均化される。選抜され
た演技者の元の三元運動姿態はそれから平均モデルに適
寸法される。選抜された演技者の適寸法された運動姿態
はそれから選抜されたモデルを生ずるために共に平均化
される。肉体的運動の熟達を優位に演技する傾向はそれ
から選抜された演技者の運動姿態中で統計的に識別され
る。

該傾向は優位の選抜されたモデルを発生するために選抜
されたモデルの運動姿態中に強調される。

該優位演技モデルは個別化され次優位演技モデルを創造
する友めに生徒へ適寸法される。個別化された優位演技
モデルはそれからこれと生徒の結果を比較するために生
徒のビデオ活動上に重ね合わされる。

本発明はモデルの表示された肉体活動と同時に先生によ
って与えられる口頭的指導を、よシ広い応用面として、
許容する。モデルは生徒にモデルの位置と二重なるよう
定位置に姿勢をとらされる。

本発明のシステムにおける処理工程はま友、複雑な３７
部分の骨格構造よシ、肉、骨、および衣服を含む全姿態
モデルまですべてＫわ友るコンピュータ発生のモデルを
使用する能力を提供する。

応用者はコンピュータ発生のモデルを構築する次めに優
秀な演技者の多数を用いるべきであることを又、理解す
る。この手段で％優秀な演技を生ずる選抜された演技者
の統計的多数によって用いられる共通傾向が認識される
。

本発明の一型式で一般的に又、−システムが生徒の影像
上に重ね合わされたコンピュータ発生のモデルを生産し
、且つ１表示することに関して。

提供される。このシステムでは、少くとも一台のビテオ
カメラが生徒の様々な景観を供給するため。

および該熟達を演技するべく試みる生徒の運動を表現す
るビデオ信号を発生するために設定される。

デコードする手段は影像処理手段に入力をもたらすため
、該ビデオ信号をコンピュータ発生の画素影像表現に変
換する。コンピュータ手段はモデルを発生し、且つ、ｆ
位演技モデルの影像による影像処理を提供する。影像処
理手段は該熟達をなす優位演技モデルに生徒の運動を同
時に適合させる。

影像処理手段は生徒の運動をモデルの運動に比較するた
めに、生徒の運動姿態上に重ね合わされた優位演技モデ
ルの運動の画素影像表現を発生する。

Ａ、概説 一般的に図面を参照して、熟達を完遂するべく熱望する
生徒の一生徒代表の行動に関する第１運行画像をビデオ
表示に投射する本発明の一形式のシステムが図解されて
いる。同様な熟達を完遂する優位演技モデルであって、
コンピュータで発生された演技が、同一ビデオ表示上に
同時に第コ運行画像が投射される。先生の助力で、該モ
デルの運動と関連して同時に生徒の運動が訂正されるよ
う、生徒は自分の演技とモデルの演技とを比較する。

一方においてさらに広範な応用面が考えられ。

コンピュータで発生されたモデル即ち優位演技モデルは
選抜された演技の多数よシなる平均運動姿態から生産さ
れる。該モデルはさらに優位演技を生産すべき統計的傾
向を用いて増位される。モデルはそれから生徒の正確な
物理的寸法に対して分類される。

一方において本発明はここにプル７に関する特殊引用で
説明されているが、本発明によるシステムがゴルフのみ
ならず数多くの他の筋肉運動やあるいは物理的熟達を生
徒に教えるために使用されることが本説明のもとに理解
される。これらはランニング、野球ピッチング、野球打
撃、トラックとフィールドイベント及び数多くの他のス
ポーツ演技を含むが、これらのみではない。

先生は生徒が筋肉運動熟達を遂行するための欠点を注意
し訂正する熟練を有する人物であらねばならない。たと
えば先生は生徒のより良き成績に効果あらしむるべくス
イングを訂正し、且つ、生徒のスイングを吟味するべく
能力のあるゴルフのプロであシ得る。

生徒なる語は筋肉運動又は物理的教護を遂行してその熟
達を改良し又は成就するべく設定された個人について引
用する。

筋肉運動教護は、野球バット又はゴルフクラブをスイン
グするようなかかる器具を用いる複合運動を含み得る。

選抜された演技酒なる語は筋肉運動熟達を卓越して遂行
の出来る演技者に対して用いる。選抜された演技者の多
数はコンピュータ発生モデルの運動姿態を計算するため
に用いられる０選抜された演技者の多数は個々の選抜さ
れ念演技者が表示する貧弱な姿態の少数を除去するに役
立つ。何故表らばエラー分散と同様にエラーが少数・９
−セントなる理由による。たとえば優位ゴルフモデルを
決定するに当っては、　ＰＧＡゴルフ職業人の画定され
た数が優位がルフモデルを決定するために用いられる。

応用者は！；　ＯＰＧＡゴルフ職業人が許容出来る選抜
されたモデルを発生することが解る。たとえばゴルフモ
デルに含まれた！ｒ　ＯＰＧＡゴルフ職業人で、そのグ
ループの多数はバックスイングの間。

適当なる手姿態を例示する。従って、この運動に関する
代表的傾向として該手段を許諾することによって、適当
なる運動姿態の多数が少数貧弱姿態を克服するだろう。

規準化された演技モデル即ち選抜されたモデルは１選抜
された演技者の画定された数より決定されたコンピュー
タ発生モデルを参照する。選抜されたモデルは各々の選
抜された演技者の運動姿態から発生される。選抜された
モデルはより少い競合演技を有する者と同様にお互いに
選抜された演技者の運動姿態を比較することによって改
良される。この有意義な演技傾向に対するアプローチは
優秀な選抜され九演技者はよシ優れた結果を成就する傾
向へ移動する方針と同様に有意義に識別される。簡単な
例は優秀なゴルファ−がゴールイン／４クトでよシ劣る
熟練ゴルファ−に比較してよシ高いクラブスピードを生
ずる傾向である。より少い証拠となる例は優秀なコ９ル
７アーがより劣る熟練成績者に比較してボールインノダ
クトでより低い半速度を生ずる傾向である。これらの両
傾向は生体機構的に正当化されるが、しかし、より重要
なることは、これらの傾向は選抜されたモデル内へ構築
されることである。終局生産品は人間限界を有するが、
しかし、各々の運動姿態中の優秀演技者のすべての最善
に関する限界を押し進める選抜されたモデルである。

個々の演技モデルは生徒と比較されるべき、コンピュー
タ発生優秀演技モデルであって、生徒の正確な仕様に対
して構築され友ものである。この必要事項はタフイード
７７インチ、ｉｂｏポンドのゴルフモデルと３フイ一ト
／インチ、２’／−０ポンドの生徒とを比較する場合、
明かＫなる。ビデオ上で１選抜されたモデルは生徒の広
いフレームの中側に容易におさまって、すべて生産的比
較を不可能にし、よシ高く位置する。生徒はどの大きい
等級に対しても物理的に変えられないから、該選抜され
たモデルは該演技者の正確な仕様に対して適合される。

この個々の成績モデルは特殊運動に対してよシネ完全な
身体のタイプで与えられる可能なる最高レベルにおいて
モデルが遂行出来るよう、器具を適用し、モデルのバラ
ンスを維持スることを含む。

本システムは第１〜１９図に説明される如く。

個々の演技モデルの発生とオンライン教育及び演技のビ
デオ重ね合わせ表示を含む。個々の演技モデルの発生は
個人即ち生徒の３次元身体位置を入力することで開始す
る。映像は本例においてはビデオカメラノコと／ｌＩの
２台によって提供され。

これらのカメラは生徒ｇの必要なる３直交軸、即ち各々
の身体部分に関する高さ、巾及び奥行を供給するべく位
置されている。たとえ只コ台のカメラが図示されていて
も、カメラの数は如何様にも変えることが出来る。生徒
は生徒ざの身体部分のすべてが見えるようにカメラの前
に立つ。各々の映像はビデオレコーダー１６と７ｇに各
々記憶され、即座に処理するか又は１箋刻に処置するよ
う使用される。応用者は最小２９部分骨格構成が成績者
の身体の正確な描出をなすことが判る。身体部分は、つ
ま先、かかと１足首、膝、尻、腸骨、肩。

ひぢ１手首１手、耳、鼻及びを椎部分を含む。特別熟練
は補足的身体部分即ち器具識別の追加を必要とする。

個々の演技モデルが構築されると、生徒ざのビデオデー
タがｌレコーダにコンピュータ２０のビデオ部分中の時
間で入力される。この実行のために複合ビデオ信号（Ｎ
ＴＳＣ又は等価）が標準ＮＴＳＣ−ＲＧＢ変換器ココを
用いてコンピュータ発生様式（ＲＧＢ　）の主色彩成分
に変換される。ビデオ映像はコンピュータモニタ２ダに
設定され生徒ｇｑ身体部分の部位が指示器即ちカーソル
を用いてイメージプロセッサー３を上にディジタル化さ
れることを許容する。結果はコンピュータマスストレー
ジ３６へ送られる。両方の画像処理されると個々の演技
モデルはコンピュータ２０によって発生され次コンピュ
ータとなる。

かつて個々の演技モデルが発生されると、２教育処理工
程は物理的熟練を生徒に教える次めに用いられる。シス
テムはオンライン器具又はビデオ（ハードコピー）表示
器具としていずれかに用いることが出来る。

オンライン教育処理は教育に必要とされる最良位置へビ
デオカメラを設定することで開始する。

只／台のカメラが必要とされるが、しかし、２又はそれ
以外の如何なる台数でも可能である。カメラはコンピュ
ータの表示プログラムがいずれの景観の結果となるモデ
ルを回転出来るので、どこでも設定することが出来る。

生徒の演技と個々の演技モデルを即刻比較を許容するべ
く選択され念カメラからのビデオはコンピュータ使用可
能の様式に変換されてコンピュータモニタλ３とモニタ
２４を上に表示される。コンピュータはそれから前に生
成された個々のモデルを召集し個々の演技モデルを生徒
の上辺に重ね合わせる。

他のいずれの位置又は個々のモデルの運動は演技中の相
違又は類似性を示すために重ね合わすことが出来る。静
止している位置で、セットアツプ即ちゴルフの開始位置
の如きにおいては、生徒又は先生は相違を見、且つ、即
座に変化をすることが出来る。動いている間、到達され
る位置に生徒はその位置の６知覚”をあられに示す静止
している位置に設定されることが出来る。この点に関す
る知覚は精神的印象又は筋肉運動の画像として限定され
得る。又、生徒は先生が選んだ位置へ到達したか否かを
決定するため、コンピュータモニターを見ている間、そ
の活動演技を遂行出来る。いずれの時でもビデオ映像は
モデルが同時刻に適当なる位置へスイッチする間、他の
景観へスイッチすることが出来る。

運動が余りにも早く又は教育課程が記憶される場合は、
コンピュータからの結果はテープ上に記憶される。これ
は映像をビデオ様式（ＲＧＢ−ＮＴＳＣ）に変換するこ
と及び映倫を記録することを含む。

その結果はそれからビデオ重ね合わせ処理され即刻見ら
れ又は後刻検査のための記憶処理がなされる。

オンライン教育処理は授業のゴールへの適合性の即刻照
査に関する附加された利点で現存する正常教育状況を許
容する。

この発明の実際の演習では、この処理は効果的且つ能率
的であると立証される。

第２処理は生徒の成績のハードコピーを重ね合わされた
個々の演技モデルで生産することを含む。

この処理は活動を遂行する生徒についてビデオレコーダ
（１６又は１ｇ）の内の１台でビデオレコードすること
で開始される。ゴルフの例では生徒はクラブをゴールを
打つべく意図してスイングするであろう。各々の景観は
それから別個にコンピュータ様式（ＮＴＳＣ−ＲＧＢ　
）へ変換され、且つ、コンピュータモニタコク上に表示
される。活動のスタート（又はどこでもよい）から始ま
って、テープは低速で録画再生され、同一運動を遂行す
る間トップに重ね合わせられた個々の演技モデルと共に
プレイパックされる。かくてモデルは単純な課程の活動
中のいずれの点でも比較をなし、生徒と共に演技する。

この課程を完成する友めに、コンピュータは個々の演技
モデルを採用し、且つ、生徒の同様相対位置を有するモ
デル位置に整合する。これは生徒の活動のタイミングを
入力することによってなされる。コンピュータはそれか
らモデルタイミングを生徒のタイミングに整合させ、正
しい時間にその演技に関するビデオレコードのトップに
適切なるモデル位置を重ね合わせる。この結果を記憶す
ルタめに、コンピュータビデオ結果はビデオ様式（ＲＧ
Ｂ−ＮＴＳＣ）に変換戻されて記録される。この成績の
追加的景観、ビデオ重ね合わせ応用の繰返し応用もしく
は他の演技、又はオンライン教育応用の使用は可能であ
る。

Ｂ、ハードウェアの説明 第１図をよシ特別に参照して、そこには動作し得る位置
に配置されたゴルフ教育システムの構成要素が示されて
いる。このシステムはクラブ３２を持つ生徒ｇによって
打撃されるように位置されたコ０ルフざ−ル２ｇをティ
ー３ｇ上に保持するためのドライビングプラットホーム
を含む。ビデオカメラ／４はドライビングプラットホー
ム上に立っている生徒ざの正面鎖部分をレコードする。

カメラ／ｌは生徒ｇの正面像を記録するビデオテープレ
コーダ／ｇへ電気的パルスを通過させる。他のビデオカ
メラｆ２は生徒がドライビングプラットホーム２６上に
立っている時のその側面像をレコードする。カメラ１２
はゴルフ生徒ｇの側面像を記録するビデオテープレコー
ダ１６へｔｆｉ的パルスを通過させる。多数のカメラを
用いることが可能であるが、しかしながら生徒はゴルフ
スイングを適当に解析するには２台のカメラで充分であ
ることが判る。

生徒どの身体部分を３次元にディジタル化するためには
、高さ、巾および奥行の必要なる三直変軸を供給するべ
く設定された２台のビデオカメラが必要となる。生徒が
次々ｌＩＣ２瞬間位置をとるとすると７台のカメラが使
用され得る。かつて、生徒ｇの身体及びその部分がイメ
ージプロセッサー３４ｔのポインターを用いてディジタ
ル化された結果においては１台のカメラのみがオンライ
ン教育又はビデオ演技重ね合わせのために必要とされる
。

単一のカメラは教育用モニタ３２又はモニタ２３を見る
先生及び生徒によって希望されるいずれの景観に対して
も位置設定出来る。

本発明の実施に用いられるビデオカメラは長時間露出の
標準管球型式ビデオカメラの有する問題を避けるために
ソリッド不テートのシャッターされたビデオカメラを使
用している。前の管球型式ビデオカメラは生徒ｇのいず
れの高速運動に対しても画偉にじみを発生する。ゴルフ
スイングによって生ぜられる高速運動は代表的ビデオカ
メラで見られる該にじみ問題なしにビデオテープ上に高
速運動を捕捉することが出来るビデオカメラを必要とす
る。のぞましくは、ビデオカメラはゴルファ−の運動を
７秒間に６０像捕捉出来るものが良い。追加的には、使
用されるビデオカメラは、のぞましくは管球型式ビデオ
カメラのおくれ特性を示さないものがよい。本発明の実
施に使用されるビデオカメラはカラーであって、キシピ
オン（ＸＩＢＩＯＮ　）電子株式会社製シャッターされ
たビデオカメラのモデルｓｖｃ　−ｏｑである。ソリッ
ドステートビデオカメラは当該技術でよく知られている
少く共／／！００秒露出時間でシャッターされる。

シャッターされたビデオカメラ／２及び／ｑからの出力
はいずれのビデオ出力もデコーダ、２２の入力へ加えら
れることが出来るように入力の多数を有するビデオスイ
ッチ３コへ与えられる。ビデオスイッチ３コは生徒どの
正面像又は側面像間を切シ替える。ビデオスイッチ３２
は只／台のカメラしかない時は不要であるが、もしも２
景観が希望されるならばその一台のカメラは正面像用に
位置設定され、且つ、それから側面像用位置設定されね
ばならない。デコーダ手段２コはＮＴＳＣ−ＲＧＢ変換
器である。本発明の実施では、応用者はレンフ（Ｌｅｎ
ｅｏ　）会社裂モデルＰＣＤ　−ｌＩ６．３クロマデコ
ーダがＮＴＳＣビデオ信号をイメージプロセッサ３グ用
ＲＧＢ入力に必要なる変換を提供することが判る。

デコーダ２２からの出力はイメージプロセッサ３ダの７
入力に加えられる。イメージプロセッサ３ダはデコーダ
２−からのビデオ影像とコンピュータ２０からのコンピ
ュータ発生モデルとを組み合わせて、その結果をモニタ
２ダと２．Ｉ−に表示する。第１図に主として見られる
イメージプロセッサ３ダはグリネル（Ｇｒｉｎｎａｌｌ
　）会社製モデルＧＭＲ−＝７０シリーズのイメージプ
ロセッサの型式を図解的に採用し得る。

イメージプロセッサはトラックざ−ルユニットｌｌｔり
をインターフェイスする。トラックボールユニット４４
はモニタ２グ上に影像をディジタル化するカーソルの移
動用に必要なる入力命令を提供する。イメージプロセッ
サ３弘はイメージデータを処理し、影像をディジタル化
し、且つ、当該技術でよく知られている方法で影像を表
示する友めに必要なるソフトウェアを含む。トラックボ
ールユニット４ｔ＜２はキーが−ドで置き換えられるこ
とが可能であって、当該技術でよく知られている方法の
ディジタル化処理のコンピュータねずみ即ちコンピュー
タ指示棒が使用される。

コンピュータ２０はコンピュータ発生モデルを決定する
データの処理用メモリを含む必須のノ・−ドウエアとロ
ジックを含む。コンピュータシステムはマスストレージ
メディア３６．出力用プリンタ３ｇ、接続端子ｌＩ０と
プロッタ４１２を含む。本発明の実施上の応用によって
利用されるコンピュータはディジタル機器会社製モデル
ＶＡＸ　／　／／７！；０である。従って本発明の実施
用に作られたプログラムは本コンピュータに適した語で
ある。

当該技術分野の熟練者のいずれＫも容易に理解される如
く、同様能力の他のプログラムも可能なる一般目的のコ
ンピュータでＶＡＸ　／　ｉ　／　７！；０は置き換え
可能である。又、他の語も本プログラム用に他のかかる
機械において使用可能である。ここに述べられるプログ
ラムはＶＡＸ　／　／／７！；０用に書かれたホートラ
ンプログラムよりのマシーンコード語の状態を有する。

これはＶＡＸモデルコンピュータのすべてに関して利用
されるディジタル機器会社の語である。

そこには、基本的には本発明の実施における応用者によ
って使用される／、２プログラムが存在する。選抜され
たモデルを発生し１個々の演技モデ／Ｌ／ヲ発生し、且
つ、ビデオモニタ上にそれらの結果を表示し、ディジタ
ル化するプログラムが存在する。これに加えて、購入さ
れたノ１−ドウエアに関して１種々なるタイプのプログ
ラムがディジタル機器会社、グ・リネル（ＱｒｉＢｎｅ
ｌｌ　）会社及びＩＭＳＬ会社によって供給されたが本
発明に関するプログラムを記述するにとどめり、モデル
発生グログラムは対象コード中にリストされ、同封のア
シンディクス中に述べられておシ、且つ、第５〜１ｇ図
を通じて含まれたフローチャートで説明される。

提供され次プログラムを使用するためにはアインデッド
コードがアセンブルされ、且つ類似システムでランされ
ることのみが必要となる。

コンピュータ２０はイメージプロセッサ３’ｌにモデル
のビデオ影像を発生するために必要なるデータを供給す
る。イメージプロセッサはデコーダ２２からの入力とコ
ンピュータ２０とを組合わせ、且つ、モニタコグと一！
上の表示を発生する。発生された表示は生徒の影像上に
重ね合わされた個々のよシ優位演技モデルを有する生徒
どのビデオ影像を含む。イメージプロセッサ３’ｌの出
力は。

又、　ＲＧＢ　−ＮＴＳＣ変換器４を乙の入力へ加えら
れる。

本発明の実施においては、応用者はレンフ（Ｌｅｎｃｏ
）会社裂モデルＣＣＥ−ｇ！；０カラーエンコーダ’ｔ
　利用する。エンコーダ４ｔ６からの出力はビデオスイ
ッチｌ１ｇへ加えられる。ビデオスイッチグｇは該入力
を個々に、又は、同時に出力の多数へ加える。

代表的には、ｌ出力は生徒ざがそのスイングの結果を容
易に見ることが出来るような近辺に設置された教育モニ
タ３２の入力へ加えられるだろう。

さらにビデオスイッチからの出力はビデオレコーダ！ｒ
Ｏ１追加のモニタタコと他のモニタ３弘へ加えることが
出来る。

Ｃ９操作 広く全般を考えるに当って、第二図は生徒を肉体的運動
の熟達なさしむるべく教育する該教育システムを操作す
る一般フローチャートを図解するものである。基本的な
全般処理は個々の演技モデルを発生し、オンラインで生
徒を教育し、且つ。

生徒影像上に個々の演技モデルを重ね合わせる工程を含
む。第一図を参照して、ブロック１００中で個々の演技
モデルが利用出来るか否かが決定される。オンライン教
育、又は、ビデオ演技重ね合わせ処理が企てられる前に
１個々の演技モデルは関連した生徒に対して利用されね
ばならない。簡単には、個々の演技モデルは生徒の個々
の身体部分に対してスケールされた優位演技モデルであ
る。

もし仮に個々の演技モデルが利用可能ならばオンライン
教育が開始され又はブロック／２０と／２コに示される
ようにビデオ演技重ね合わせが完成される。

もしも個々の演技モデルが利用不可能ならは積重化され
た演技モデルから発生されねばならない。

もし選抜された演技者が優位演技モデルへ附加される場
合にあっては、その運動姿態はディジタル化される次の
処理に従わねばならない。明瞭にする目的のため９個人
の動作姿態をディジタル化する処理は選抜された演技者
にとっては生徒のものと同様であるから、下記の説明は
その生徒のものに対してのみ引用する。しかし選抜され
次演技者に対して同様な処理がなされることは重要なる
指摘である。

該処理は生徒の３元身体位置に関する入力で開始される
。影像は必要なる三直交軸、高さ、巾と奥行を提供する
べく、２台のビデオカメラの設定によって供給される。

必要とされるすべては、あらゆる身体部分が見え、且つ
、ブロック／１０と／／２でスケールされるようにカメ
ラの正面に立つことである。個々の影像は即刻処理用ビ
デオレコーダに記憶されるか、又は、后刻においてはブ
ロック１ｉｉｉ−と／／ｌ、で処理される。生徒にとっ
ては手さばきの熟練を遂行に関する行為は必要とされな
いことに注目して下さい。この処理は個々の成績モデル
が発生されるに当って個人の身体部分をディジタル化す
る上で利益がある。しかし、選抜された演技者にとって
はその全演技はディジタル化されねばならない。

生徒の両景観は同時にビデオレコーダーに記ｆｉされる
。ブロック／／ｇでは、ビデオ景観の一個が処理される
よう選択される。もし、第２カメラの景観が選択される
ならば、第コレコーダはイメージプロセッサ、ブロック
／２’１．／、２１．と１２ｇにデコーダを介して録画
再生される。コンピュータのイメージプロセッサのディ
ジタル化能力を用いて、生徒の身体と器具位置はディジ
タル化されコンピュータ処理用に記憶される６選抜され
た演技者にとっては、その熟練を完成する活動を示すビ
デオフレームのすべてがディジタル化されることに注目
して下さい。該ディジタル化された情報は手から足への
関心を有する身体部分のすべての運動姿態よシなる変位
データと使用されるいずれの器具のデータを含む。

簡単罠は、ディジタル化処理は直接線状変換法又はｑｏ
′ｅ補償法かいずれかを用いる。上述のディジタル化法
のさらに解り易い説明のために、ディジタル化法の詳細
が図解されている第６及び１３図が注目される。

もしｌ景観のみがディジタル化されるならば。

その残余の景観はブロック／３．！で処理される。

このようにして、生徒の３元ディジタル化姿態が得られ
る。各々の選抜された演技者のディジタル化では、身体
部分の変位データ対時間が得られる。

その景観がディジタル化された后、三元個別演技モデル
がブロック／３４ｔで発生される。該個別演技モデルは
優位演技モデルよりブロック／３６で計算される。ｆ！
１位演技モデルは選抜された演技者からの運動姿態の多
数含有する生産物である。該優位演技モデルは、又、優
位演技の傾向をも含む。

個別の演技モデルは優位演技モデルを個人の正確な身体
寸法に整合するべぐ変えることによって該優位演技モデ
ルから進歩開発される。加うるに。

個人の身体部分と優位演技モデルのものとの差によって
１個人が生じねばならないすべての運動変化は計算され
、且つ１個人演技モデル中に含まれる。簡単に上述され
た個別の演技モデルの発生に関するよりよき理解のため
には、その個別演技モデルの発生が詳しく述べられてい
る第１３〜１ｇ図に注意する必要がある。希望するなら
ばモデルはブロック／３ｇで表示される。個別演技モデ
ルが発生された后、オンライン教育、又は、ビデオ演技
重ね合わせが開始される。

すべての個別演技モデルの基本は選抜された演技モデル
である。このモデルはモデル化される運動中の優秀な演
技の多数を有する演技の編集である。このモデルはモデ
ルを生産するに使われるいずれの演技者に対してもよシ
優れている究極モデルを生ずるグループとして演技者の
臨界運動姿態を識別するモデル化法を用いて構築される
。臨界状態は異った運動では異っており、例えばがルフ
スイングは短距離競争とは異っているがその臨界姿態を
識別するに用いられる処理に関してはやはシ同様である
。臨界運動の識別に関する７例は一杯曲げ友上部脚位置
は低位の競争者のその位置よシも大きいことを第１級競
争者即ち、カール　リュース（Ｃｕｒｌ　Ｌｅｖｉｇ　
）　、エペリン　アシホールド（Ｅｖ台１ｙｎ　Ａｓｈ
ｆｏｒｄ　）　、カルビン　スミス（ＣａｌｖｉｎＳｍ
ｉｔｈ　）　、等が示す短距離競争のコンピュータ検査
である。この傾向は優位演技モデルの運動姿態に協調使
用される。その上さらに、この傾向はモデル化される特
定運動中の最良成績の限界に対して進歩される。かくて
１選抜演技者がすべての運動姿態に優れている（決して
発生しないが）ことなしに、その優位演技モデルはモデ
ルを発生するに使われるすべての演技に対して、よシ優
れている。

明かに示された如く１個々の活動はそれの成功に関して
それぞれ異った概念を有し１個々の場合のモデル開発の
必要状態の結果を生ずる。明かにゴルフに関する成功的
運動姿態は、ランニングの場合における成功姿態とは同
様ではない。幸いにも優位演技モデルを生産するモデル
化のアプローチは活動の主たる概念が選抜された成績の
グループにて識別される限シにおいて個々の状況に使用
されることが出来る。かくて、短距離競争において、そ
の主たる概念は最大前進速度であり、トップの、２０人
の競争者の運動姿態でコンピュータは第１級成績者が用
いている傾向を識別してその概念を生産する。同時にゴ
ルフの主たる概念が＆　−ルの方向をコントロールする
一方、その距離を最大にすることであると仮定すると、
コンピュータは５０人のＰＧＡプレーヤーのその運動姿
態中の傾向をゴルフに関する臨界概念を成し遂げるため
に識別するべく同様な処理を使用する。

該モデル化アプローチの主たる長所は、各々の活動内に
おいて′、その優位演技モデルは特別化された関心に従
って変えられる。かくて、もし最大が一ル距離がゴルフ
の関心事の唯一の概念であるならば、最大距離に対する
標準成績モデルがこれを単純に只唯−の成功の要因なら
しむることによって発生される。

（以下余白） Ｄ、オンライン教育処理 広く全般を考えるに当って、オンライン教育処理は生徒
にその生徒の位置又は運動を類似もしくは異った演技で
示すための重ね合わせされた個人演技モデルと比較する
ことを許容する。オンライン教育は静止位置で使われ、
即ち、ゴルフのセットアツプ、開始位置であって、先生
は個々の演技モデルと生徒との差を識別し且つ即刻変化
させる。

運動して到着される位置では、その生徒はその位置の知
覚を誇示する静止位置に設定されることが出来るか、又
は生徒はその選ばれた位置が到達されているか否かを決
定するため先生がモニタを見ている間に活動を遂行する
ことが出来る。いつまでも教育現場で発生されたビデオ
影像は、同時に正しい位置へ切シ替える個別化された成
績モデルで他の景観に切シ替えられることが可能である
。

オンライン教育処理は先生と生徒間に存在する通常教育
状態を許容する。附加的な一利点として課程の目標への
整合を即刻照査出来ることである。

もしその運動が余シにも早く発生したシ、又は、教育課
程が記憶される場合には、コンピュータからのビデオ結
果はテープ上に記憶される。

第３図を参照し、オンライン教育処理のフローダイアグ
ラムを示す。オンライン教育処理はビデオカメラを教育
に必要とされる最良位置へ設定することで始められる。

多数のカメラが用いられるが通常２台である。カメラは
コンピュータの表示プログラムが個別化された成績モデ
ルの結果をいずれの景観に対しても回転出来るので、ど
こでも設置することが出来る。図解的実施例に関しては
２台のカメラが先生がその熟達を強訴したい景観を表示
する位置にブロック／３０と／夕２で設定された状態が
示されている。ゴルフではこれらの景観は通常正面像お
よび側面像である。

生徒の演技と個々の演技モデルとの即刻比較を許容する
ために、選ばれたカメラからのビデオはＮＴＳＣ−ＲＧ
Ｂ　ｆコーグを介してブロック／！弘と／！乙でコンピ
ュータ使用可能様式に変換される。

影像処理およびコンピュータの重ね合わせ能力を用いて
教育目的のため必要とされ選ばれた個々のモデル位置は
ブロック／！ｒで生徒の影像上に重ね合わされる。個人
モデル位置はその生徒の正確な身体寸法に対して前取っ
て個別化された時点において生産された優位演技モデル
からブロック／乙Ｏで決定される。その処理された景観
はＲＧＢ−ＮＴＳＣエンコーダを介してコンピュータ使
用可能様式をビデオ様式にブロック／乙２で変えるよう
処理される。教育課程はビデオレコーダに記録され、且
つ、教育現場に設置されたモニタにブロック／Ｉ）≠、
／乙乙と／乙ｔでオンライン表示される。もし追加的景
観又は位置がオンライン教育処理を用いて必要とされる
ならばその処理は処理されるビデオ景観を選択すること
によってブロック／７０でその開始よシ反復される。オ
ンライン教育処理が完成されるとビデオ演技重ね合わせ
処理が使用されるか否かブロック／♂Ｏで決定される。

オンライン教育処理は生徒の物理的熟達の教育上、効果
的且つ能率的であることを実鐙している。

特に応用者は生徒ゴルファ−がオンライン教育処理でＰ
ＧＡゴルフ職業人が生徒のゴルフゲームを強化し、且つ
、改善する如く先生からの指示命令に結合された処理を
用いて有意義に改善されたことを理解する。

Ｅ、ビデオ重ね合わせ演技の処理 徒の演技のハードコピービデオレコードを生産すること
を含む。例えばゴルフではこの処理は生徒がは−ルを目
標に向けて打つことを完成する場合の生徒の通常スイン
グをビデオ記録することを含む。個別の優位演技は生徒
のためにモデルスイングと比較するよう生徒の上に重ね
合わせられる。

本処理はその活動を遂行する生徒のビデオ記録で開始す
る。例えばゴルフでは生徒がゴールを通常打つスイング
の時である。各々の景観はそれから別々にＮＴＳＣ−Ｒ
ＧＢエンコーダを介してコンピュータ様式に変換され、
且つ、コンピュータスクリーン上に表示される。第弘図
を参照して、２台のカメラが通常のスイングの生徒を記
録するためブロック２００と２０．２で設定される。プ
ロック２０４１と、２０乙では各々の関連のカメラはビ
デオテ−プで収録される。処理されるべきビデオ景観は
ブロック、２７ｔで決定される。もしカメラコが選択さ
れると、レコーダ２がＮＴＳＣ−ＲＧＢエンコーダを介
してイメージプロセッサへビデオをグレイパックするビ
デオブレイノぐツクモードブロック２２０と２２２で入
力される。活動の出発から始まって、又は、その他のど
こにおいても、ビデオテープは一方において同様運動を
遂行している間に生徒の影像上に重ね合わされた個々の
演技モデルのスローモーションでグレイバックさレル。

かくてモデルは、単一課程を活動上のいずれの点におい
ても個人の比較と共に、ブロック、２．２＆と２．２ど
で遂行することになる。

この処理を完成するには、コンピュータは演技者の同様
相対位置で個々の演技モデルを採用し、且つ、モデル位
置に整合する。これは生徒の演技の重要な位置へ個々の
演技モデルを整合することによってなされる。コンピュ
ータはモア″ルタイミングを適切なるモデル位置を該演
技者のタイミングに関して、正しい時間で生徒の演技の
ビデオ記録のトップに重ね合わせることによって整合す
る。

例えばゴルフでは応用者は個々の成績モデル位置へ生徒
の演技を整合する重要な位置の多数を決定している。こ
れらの重要なる７０位置はスイングスタートの場所、ク
ラブの水平バックスイング、クラブの垂直バックスイン
グ、スイングのトップ、クラブの垂直ダウンスイング、
クラブの水平ダウンスイング、打撃、クラブのスルース
イング、タップの垂直スルースイング及びそのフィニツ
シユである。

第１′Ｆ図に通常プル７スイングを遂行する生徒影像≠
上に重ね合わされた個々の演技モデル乙が示される。重
要な１０位置の各々において、モデル位置は生徒の位置
に一致するべく調節される。

かくて生徒が第２重要位置へ到達すると、モデルはこの
重要位置に対して調節される。重要位置は生徒のスイン
グで容易１１ＣＲ別出来、且つモデルはこの位置へ容易
に調節される。これはその７０重要位置の残シを通じて
継続する。かくてモデルは容易に識別される生徒のスイ
ング中の／θ重要位置に一致するべく強制される。これ
は個人の演技モデルが生徒のスイングに対して正確にタ
イミングされる状態の結果を生ずる。

生徒は７０重要位置を通じて非常にゆりくシスイングす
ることが出来、そして生徒に合わせて影像はゆつくシス
イングすることに注目して下さい。

しかし、ビデオ演技重ね合わせ処理中の生徒は目標に対
して？−ルを正常に打つスイングをするべく奨励される
。生徒によるゆつくシとしたスイングはそのフオームを
改善し得るが実際上、そのが−ルは遠く迄飛ばないだろ
う。従って、ビデオ成績重ね合わせでは、生徒の影像は
生徒のコ°ルアスイングで最大距離と方向を完成するべ
く正常にスイングする如くビデオテープされる。生徒と
モデルの位置は重要位置に対応するが、その重要位置間
のすべてのビデオ位置が表示されることに注目されねば
ならない。

最終結果を記憶するためにコンピュータビデオ結果Ｕ　
ＲＧＢ　−ＮＴＳＣエンコーダを介してビデオ様式ヘブ
ロックコ３０で変換戻される。その結果はモニタ表示２
３２へ表示されるか、又は、生徒のスイングの結果を集
録するレコーダ２３４Ｌへ表示される。他のカメラの第
２景観、例えば側面像がもし必要ならば、他の景観は第
１景観と同様方法でブロック２３６で処理される。ビデ
オ成績重ね合わせ処理片、生徒はオンライン教育処理へ
進むか、又は、その軟線を以ってブロック２３ｔと２Ｉ
ｌｔＯで終了される。明かなる如く、ビデオテープは保
存され、且つそのスーーツの他の参加者へ見せることが
出来る。例えばもしビデオ重ね合わせがジャック−二：
ｘ　＃　ｙ、　（Ｊａｃｋ　Ｎ１ｅｋｌａｕｓ　）のよ
うな卓越した選抜された演技者によって作成されるなら
ば、その演技は他の生徒達によって彼等のゴルフスイン
グの改善の助けとなるよう歓察される。加うるＫ、卓越
した演技者のスイングのビデオ重ね合わせ演技は他の関
心分野の専門家で、例えば生体機構学上、４刻解析され
るため保存される。又、ピークの成績中の演技者のビデ
オ演技重ね合わせは負傷から立ち直るべく努力している
演技者の復詞を助ける。

本発明の本長所及び他の長所は次に詳説される説明とそ
の図面を参照することによって明瞭になるだろう。

Ｆ、ソフトワエア 広範なる考察において、第ｊ〜／♂図は選抜された演技
者の演技を処理する工程を説明するフローダイアダラム
であ）、優位演技モアｈルを発生し、個別演技モデルを
決定し、且つ教育目的のために適当なる形式の結果を表
示する工程を説明している。フローダイアダラムは附録
中に含まれたプログラムの操作を説明したものである。

／、　優位演技モデルを発生する工程 第５図を参照し、所定数の選抜された演技者よシ優位演
技モデルを発生する工程を説明する。基本的には、その
熟達又は学ばれる活動を完成するに優位演技能力の選抜
された演技者の多数はブロック２！０でビデオチーブ、
フィルム上に集録される。例えばゴルフでは、選抜され
た演技者は職業的ゴルフ協会旅行で最高金額収入者を含
み得る。

他の例では短距離競争であって、選ばれた成績者はその
競技の最高タイム保持者から選ばれ得る。

その選ばれた演技モデルを発生する工程はプログラムＡ
よシブログラムＤに至って、標記され九≠プログラムを
含む。各々のグログラムはコンピュータに入力された適
当なマスメディア、又は、ファイルからデータを読み、
そして次のプログラムで使用される出力のファイルを発
生する。そのデータはコンピュータ様式化され、且つ、
各々のファイルが選抜された演技データを代表する、そ
れらのファイル中に含まれる。第２フアイルは選抜され
た演技者のデータに関するファイル名を含む。

第２フアイルを読むことによって、コンピュータは優位
成績モデルを発生するための選抜された演技者の数を認
識する。

プログラム人では、各々の選抜された演技者の三元運動
が処理される。その三元運動姿態はその熟達を完成する
選抜された演技者のビデオ又はフィルム影像をディジタ
ル化することによって発生される。例えば、ビデオ又は
フィルム影像はそのクラブをスイングしている各々のＰ
ＧＡゴルファ−よりａｂ立つ。その活動が器具を含む場
合は、その器具部分はディジタル比処理工程に含まれる
。

このプログラムはビデオチーブ又はフィルム上に集録さ
れる各々の選抜された演技者の個別モデルを発生する。

その出力はプロックコ！コでコンピュータのマスストレ
ージファイルに書き込まれる。

プログラムＢはプログラムＡの出力ファイルを用いて選
抜された演技者の平均的モデルを生産するためにグロダ
ラムＡ中に発生された個別モデルのすべてを平均する。

かくして、その平均モデルはその熟達を完成する各々の
選抜された演技者の平均運動姿態を含む。プログラムＢ
はブロック、２ｊ≠で平均モデルデータを含むデータフ
ァイルを出力する。

プログラムＣはプログラムＢの出力ファイルから平均モ
デ、１１／７’−夕を読み、プログラムＢの平均モデル
へプログラムＡに発生された各々の個別モデルを適寸法
化する。例えば、グログラムＢの平均モデルが身長！フ
ィート／／インチを有するならば、！ログラムＣは身長
！フィート／／インチに対して各々の選抜された演技者
の各々の個別モデルを適寸法化するだろう。例えば、ジ
ャックニコルス（Ｊａｃｋ　Ｎ１ｅｋｌａｕｓ　）のモ
デルがプログラムＡで！フィート１０インチならば、プ
ログラムＣはそのモデルを！フィート／／インチに適寸
法化する。

プログラムＣは適寸法化された、選抜されたモデルデー
タを含む出力ファイルをブロック２．５″乙で生産する
。プログラムＤは適寸法化された個別モデルを平均の選
抜されたモデルを生産するために組合わせる。その平均
の選抜されたモデルはプログラムＡの適寸法化された個
別モデルの運動姿態である。

プログラムＤはそれから選抜された演技者が優位成績を
生産するに用いる特徴を識別する。例えば、ゴルフボー
ルをよ）遥かに打つために、選抜された演技者はよシ優
れたドライブを生ずるためにクラブヘッド速度を増加し
たことが理解される。

第２に、プログラムＤは選抜された演技者が非選抜の演
技中には存在しないものを用いる傾向又は特徴を識別す
る。これらの傾向又は特徴は数多くの非選抜演技者を検
査し、且つ、それらを平均の選ばれたモデルと比較して
生産される。従って本システムに用いる非選抜演技者の
数としては、よル多ぐの傾向が識別され、且つ、最終モ
デル結果に含まれる。識別された特徴はそれから優位演
技モデルを生産するためにその平均モデルに併合される
。例えば、選抜されたゴルファ−は、クラブヘッド速度
を増加する一方、打撃における手速度を実際に減じたこ
とが理解されている。この傾向は優位演技モデルを生産
するのに平均の選抜されたモデルに併合される。優位演
技モデルは往々にして生徒の物理的熟達をブロック２Ｊ
″♂で優位演技モデルの活動の結果に対して比較される
。

ａ、プログラムＡ プログラムＡはモデル化されるべき活動中の選抜された
演技者のグループの三元運動姿態を採用して優位モア″
ルを発生する処理を開始する。例えばゴルフでは、トッ
プクラスのＰＧＡ　ｆルフ職業人０３０人がその選抜さ
れたモデルを発生するために用いられる。第６図を参照
し、プログラムの制御データはブロック３００でコンピ
ュータに読まれる。このデータは選抜された演技結果を
処理するために必要なすべての情報を含む。これは比例
尺データ、実際ｒ−夕のビデオフレーム、フレーム間の
時間、標準化された結果中に希望されるフレーム、関心
事の重要位置、カメラ位置データ、スムースインブレペ
ル及び器具データを含む。次の工程はいずれの器具をそ
の活動に用いるかをブロック３０２で決定することであ
る。代表的には、ゴルファ−はゴルフクラブを用いるが
、しかし、他のスポーツや活動では、例えばランニング
では器具は関与しない。器具が関与する場合は、実際の
器具変位位置はあらゆるフレームに関して、ブロック３
０４ｔで決定されねばならない。もし器具が関与しなけ
ればその器具に関する変位位置は必要とされない。変位
位置は空間内にその器具が発見される単なる場所である
。

変位位置情報はビデオ又はフィルムに生体力学の技術で
よく知られる標準ディジタル化技術を用いてディジタル
化される。あらゆる変位位置データは高速フィルム又は
該演技者のビデオのいずれかよシ、ディジタル化装置を
用いて発見される。

関心の点はフレーム毎に発見され、且つ、コンピュータ
メモリに記憶される。この変位位置情報は尻及び足元に
至る下半身と頭を含む上半身から手に至る関心を有する
身体の点のすべての運動姿態を含み、必要とされるいず
れの器具も含まれる。

身体構造を識別するに用いられる点は左及び右手（第３
掌骨）、手首（中央と側面）、肘（中央と側面）、肩、
腸骨、尻、膝（中央と側面）、足首、かかと、つま先、
耳及び鼻等の２２身体関接又は境界標を代表的に含む。

特別の場合には追加的関心の点が加えられる。

次の工程は選抜された該演技者のすべてのフレームの変
位位置結果を実際にブロック３０乙で読むことである。

３元変位位置情報をディジタル化するよく知られている
コ方法が主として存在する。

直接線型変換（ＤＬＴ法）及び７００カメラ補償法であ
る。

第１直接線型変換（ＤＬＴ　）法は生体力学の技術でよ
く知られ、且つその結果の精密なる故に推奨される。Ｄ
ＬＴ法が用いられると、その結果は３元の結果を生ずる
べく処理されねばならない。ＤＬＴ法はブロック３０♂
で客月に用いられない場合も存在する。これらの場合に
は、りＯ０カメラ補償法が用いられる。りＯ０カメラ補
償法を用いるとそのカメラは主要なる軸を見るべく位置
され、／カメラは高さと巾、一方２カメラはオフセット
２０°でその高さと巾を見る。両カメラ間の共通因子と
して高さを用いると、ある点の３元座標は容易に決定さ
れる。ＤＬＴ法が利用されると３元変位位置データがブ
ロック３１０で計算される。

ＤＬＴ法は写真測量法の共線条件を解く直接線型変換法
である。カメラのステレオ対を用いて、景観界内の既知
の点の多数よ）なる座標を入力し、−連の式が景観界内
のいずれの点の実際（非パララックス）３元座標を識別
するために発生される。

加うるに、この処理は定常的なフィルム歪曲及びレンズ
の歪みを訂正する。座標を得るために使われる方法に関
係なしに、３元変位データが計算された后Ｋ、その結果
は生体力学の技術でよく知られている方法の立方を柱機
能を用いて平滑化される。あらゆる平滑化は立方を柱機
能を実際のデータへ装着し、それから必要とされる平滑
化レベルのデータを発生することによってなしとげられ
る。

立方を柱機能はＩＭＳＬ会社製のＩＭＳＬソフトウェア
を用いてブロック３／２で発生される。変位位置は基本
的には、ディジタル化され、平滑化され、且つ、選抜さ
れた演技者による連続平滑活動を成就するのに再生され
る。

次の工程は、各々の活動に関して識別された主なる重要
位置間の変位位置の、所定の又は標準化された数をブロ
ック３７≠で発生することである。

ゴルフの場合は例えば１０重要位置（第１り図に示され
る）が存在する。仮にある研究される運動姿態が５秒又
は７７１０秒かかるとすると、情報は実際の運動活動に
よるｊＯから７０００フレ一ム間からいずれの場合でも
収集される。この工程は個々の演技者が同一数の情報フ
レームを有するように情報フレーム数を標準化する。た
とえばゴルフではゴルファにとってはゴルフクラブをス
イングするのに大体２秒かかる。−秒車ｈｚｏｏフレー
ムで、そのスイングは情報の１０００フレームを発生す
る。その工程は各々の演技者に関する特有のフレーム数
を必要とする。ある演技者はスイングするのｒｔｃｉｉ
ｏｏフレーム、一方においては他の演技者はｒＯＯフレ
ームを必要とするかも知れない。運動姿態が后に組合わ
されるようにフレーム数は標準化される必要がある。こ
の工程において、フレームの正確な数は研究下の個々の
特別な運動のために発生される。例えばゴルフの場合は
／♂０位置又はフレームが各々の演技者に選ばれる。従
ってスイングするのにあるゴルファ−に必要とされた１
０００フレームは／♂Ｏ位置に標準化される。ゴルフで
は識別された１０重要位置が存在するので、そのグロダ
ラムは各々の重要な位置間で２０位置を発生する。とれ
はゴルファ−のスイングの、合計／１０位置に対応する
。

主たる位置間の変位位置の標準数の発生后、その処理工
程は主たる位置間の時間値の標準数をブロック３／乙で
発生する。この時間値は演技者が所定の位置へ到達する
時に基いて、主たる位置へ演技者が到達した時間に対応
する。他の表現では。

仮に該所定の位置かが−ルの打撃とするならばすべての
時間値はその基点として？−ルの打撃を用いて発生され
るだろう。従って水平ダウンスイングは打撃前、２５秒
で発生し、又は、垂直ブタンスイングは打撃前、５秒で
発生し得る。その重要な位置間の位置は時間の等間隔が
割当てられるだろう。例えば、仮にクラブ垂直ダウンス
イングからクラブ水平ダウンスイングへ行くのに、２ｊ
秒かかるとすると、その１０位置間は、０２！秒の微増
分を有するだろう。−遍、その微増分時間が計算される
と各々の位置の絶対時間を計算することは非常に容易で
ある。このようにして、活動のタイミングは適切に解析
される。

実際の結果はビデオに表示されることになるのでナララ
ックスはその結果の中に含まれねばならない。ＤＬＴ法
は／ナララックスを移ａする＋７）テ、制御データとし
て入力されたカメラ位置データを用い置換されねばなら
ない。それ故Ｋ、本工程はＤＬＴ法がブロック３／Ｉで
用いられるかを決定せねばならない。もしＤＬＴ法が用
いられると、ノぐララツクスは実際のビデオ結果にブロ
ック３．２０で導入される。ノ々ララツクスはモデルを
発生するに使われる標準化された結果の中で要求されな
いので、このらの結果はブロック３．．２２で変えられ
ない。りＯ０カメラ補償法は・９ララツクスを含むので
、それは標準結果から除去されねばならない。

パララックスは実際結果で要求されるので、これらの結
果はブロック３２２で変えられる必要はな（１゜ 次の工程は所定の身体部分上に実際及び、積重変位位着
の結果を中心化することである。軸の基点はモデルと演
技者との両方に共通なるように選ばれることに注目して
下さい。ゴルフでは、軸の基点は左脚の中心である。し
かし、あるスポーツでは例えばランニングのように固定
された基点岐役立たない。この場合には、活動の反復特
徴が選ばれる。たとえばランニングでは、地表に当るか
かとが軸の基点である。何故ならばこれはステツブ周期
毎に反復されるからである。

次の工程は標準化されたデータのために重力の身体中心
をブロック３２乙で発生することである。

重心データは人の重心の水平成分はバランスが維持され
るならば同一に存続せねばならないので非常に重要であ
る。個別の演技モデルが該演技者のサイズに対して優位
演技モデルを分類配列することによって発生される場合
、重心は個別の演技モデル上に調節されねばならない。

すべての時間の分類配列はプログラム中で始まシ、その
モデルの重心は前のモデルの重心と一致するように調節
されねばならない。身体重心の結果はダブリニー。

ティー、デングスター（Ｗ、Ｔ、　Ｄｓｍｐｍｔｅｒ　
）　、座った操作者の空間必要条件、Ｗ、Ａ、Ｄ、Ｃ，
技術報告、ライトーパターソン（Ｗｒｉｇｈｔ　−Ｐａ
ｔｔｅｒｓｏｎ　）空車基地、オハイオ（０ｈｉｏ　）
、／り！！に説明されているデンプスタ−の身体パラメ
ータデータを用いる部分的運動処理によって計算される
。例えば、モデルの腰を短くしなければならないとする
と、それは重心が活力に移シ、そのモデルのかかと上に
位置する原因となる。

次の工程は標準化されたデータのために関心のある追加
的身体の点を発生することである。関心のある追加点は
頭の中心、肩の中心、尻の中心等である。本工程は適切
なるデータをファイル上に、他のプログラムによる層側
処理のために、書き込むことで終了する。そのファイル
に書き込まれたデータはブロック３３０−３１Ａ２の制
御データ、実際の変位位置データ、あらゆる器具の変位
データ、標準化された器具の変位位置データ、標準化さ
れた変位位置結果及び該時間結果である。

ｂ、グログラムＢ 第１図を参照して、グログラムＢはプログラムＡからの
選抜された演技者の標準化された結果を入力し、且つ、
活動に関する平均の運動姿態を決定する。プログラムＢ
は選抜された演技者のすべての標準化された平均モデル
を発生するためプロダラム人から発生されたすべての標
準化された運動姿態を基本的には平均する。

この工程を始めるには、カクンターが標準化された平均
のモデルを形成すると共に平均される選抜された演技者
の数を決定するためＫｆロック３３０で零とされる。ブ
ロック３３−２で、制御ファイルは各々の選抜された演
技者データファイルに関するファイル名を有して読まれ
る。ファイルの終シが制御ファイル中に到達されると、
これは選抜された演技データのすべてが処理されて、且
つ、そのデータの平均が決定されることをブロック３よ
≠で表明する。各々の活動に対して器具が関与されてい
るか否かをブロック３Ｊ″乙で決定されねばならない。

もし器具が関与しているならば、標準化器具変位位置デ
ータがブロック３Ｊ″♂ですべてのフレーム中で読まれ
る。活動が器具を含まないならばこの工程はパイノ４ス
される。次には、ある選抜された演技者のすべてのフレ
ームに関する標準化部分変位位置がコンピュータによっ
て、ブロックＥｌ、０で選抜された演技者データファイ
ルから読まれる。次Ｋ、ブロック３１，２ですべてのフ
レームに関する標準化された時間値が読まれる。更に引
き続いて、非屈曲身体部分のすべてに関する部分長がブ
ロック３乙≠で決定される。誤差を最小にするためＫ、
全体活動の演技者の平均の部分長が長さ上一定に存続す
るこれらの部分の実際の長さであると仮定される。しか
し、胴や頭は大きさにおいて、屈曲し得るものと考えら
れる。

その変位位置結果はブロック３乙乙で前の選抜された演
技者の前の変位位置データのすべての合計に加えられる
。時間結果はブロック３乙ざで先に処理された時間デー
タのすべてへ加算のため、加えられる。部分長結果はブ
ロック３７０で処理された選抜された演技者の前の部分
長結果のすべてに加えられる。カクンターは／選抜され
た演技者からのデータが処理されたことを表示するため
に、ブロック３７２で／だけ増分される。該工程はそれ
からブロック３！にループバックされ、他の選抜された
演技者のデータを処理する。結果的にすべての選抜され
た演技者のデータは処理され、該処理は加算されたデー
タの平均を決定するだろう。

第一の決定される平均は選抜された演技者のデータから
加算されたデータを用いて、ブロック３７弘ですべての
変位位置の複合平均である。次はすべての時間結果の複
合平均がブロック３７６で計算される。最后に、部分長
データの平均のすべてはブロック３７ｇで計算される。

この点で基本的には、すべての変位位置と、時間結果と
部分長の平均が決定される。該工程はそれからブロック
３♂０でノーマライズ−／と称せられる他の処理を求め
る。基本的に、該ノーマライズ工程はモデル変位位置デ
ータをモデル自身の平均身体部分サイズに整合するため
に規準化するものである。

従って、該モデル成績は個別フレームと平均部分サイズ
間の部分サイズ誤差を訂正するためＫのみ変えられる。

簡単に上述された該ノーマライズー／工程ルーチンのさ
らＫよシ良き理解のためには、ノーマライズ工程がよシ
詳細に図解されている図された変位位置データはブロッ
ク３♂コで平滑化される。速度及び加速結果発生の規準
化されたデータを平滑化するためにキューピックスゲラ
イン（ｅｕｂｌｃ　５ｐｌｉｎｅ　）函数が変位位置デ
ータへ適合される。次に速度及び加速度結果はブロック
３１４’ですべての位置に関して決定される。変位位置
は知られ、且つ、時間値は知られる故に速度及び加速度
は容易に決定される。変位データはキューピックスプラ
イン函数に適合されるので、該キューピックスプライン
函数の第−導函数は速度であシ、第二溝函数は加速度で
ある。

該工程はそれから他の工程のファイルへ計算結果を書き
込むことによって終了する。もし器具が含まれるならば
、器具変位位置速度と加速度は！ロック３♂６と３７０
で書き出される。次に平均モア＃ル変位位置、速度、加
速度、結果はブロック３７２でファイルに書き込まれる
。最后にモデル時間結果はブロック３２≠でファイルへ
書き込まれる。

Ｃ，プログラムＣ グログラムＣはグロダラムＡ中に発生された各各の選抜
された演技者の標準化された変位結果を採用して該選抜
された演技者のサイズをプログ２ムＢよ）発生された平
均モデルのサイズに整合するために変える。従って、も
し、５０人の選抜された演技者が優位演技モデルを発生
するために使われるならば、プログラムＡで発生された
該優位変位結果はプログラムＢよ）発生された平均モデ
ルに分類される。例として、もし、標準ゴルフモデルが
！フィート／／インチならば、プログラムＡからの該選
抜された演技者のすべての標準化された変位結果は！フ
ィート／／インチの高さに分類される。

第ｒ図を参照して、該工程はプログラム人で発生された
各々の演技者に関する標準変位位置に読むことによって
ブロック４Ｌ００で開始する。次にプログラム人から発
生された各々の選抜された成績者に関する標準化された
時間データが！ロック４ｔＯ，２で読まれる。もし、こ
の活動中にゴルフタップの如き器具が使われるならば、
各々の選抜された演技者の器具に関する標準変位位置デ
ータがブロック１ＡＯ１ｌｔと弘０６で読まれる。次に
グログラムＢで発生された平均モデルに関する標準変位
位置データはブロックｌ／ｌｏｒで読まれる。次に平均
モデルに関する標準化された時間データはブロック４ｔ
ｉｏで読まれる。もしいずれの器具が含まれるならば、
平均モデルに関する該標準化された変位データはブロッ
クｌＡｌ２と弘／ｌＪｔで読まれる。

該工程はそれから各々の演技者及びモデルの変位位置デ
ータをノーマライズ−２と称せられる他の工程を関係す
ることによって規準化する。簡単には、ノーマライズ−
２ルーチンは演技者変位位置データをモデルの身体サイ
ズに整合するように規準化する。

該演技者変位位置データをモデル変位位置データに分類
することによってこのプログラムは該選抜された演技を
モデルとして使用し、且つ、その演技を通じて、該演技
者の部分長を標準化する。これは選抜された演技をモデ
ルのサイズに、サイズ変更の供給を除いて、演技を変更
することなく標準化する。基本的には該サブルーチンは
各々の選抜された演技者に関するデータを平均モデルへ
規準化する。ノーマライズ−λルーチンのより良き理解
のために該ルーチンの詳述されたフローチャートが図解
された第１／Ａ−Ｃ図が参照される。

次に規準化された演技者データに関する重力結果の中心
がブロック弘／♂で前述の如く計算される。関心のある
追加的な身体の点はブロック’！−，２０で規準化され
たデータから発生される。これは頭の中心、肩の中心、
尻の中心等を含む。いずれかの器具が用いられる場合に
は、規準化された器具変位位置はブロック≠２２と≠２
≠でさらに処理するためのファイルへ書き込まれる。次
に規準化された変位位置結果はブロック！Ａ２乙で適当
なファイルに１１き込まれ、且つ、各々の演技者に関す
る標準時間結果がゾロツク４ｔ、、２Ｊ’でファイルへ
書き込まれる。今や選抜された演技モデルのすべては同
一サイズであシ、次の工程は選抜された演技モデルを発
生するためにすべての規準化された演技者モデルを組合
わせることである。

ｄ、プログラムＤ プログラムＤはプログラムＣからの選抜された演技者の
標準化され、且つ、（重要位置に対して）、規栖された
（サイズに対して）変位結果を採用し活動に関する選抜
された運動姿態を決定する。それから、それは選抜され
た演技者が優位演技を生ずるに用い、且つ、それらを最
終モデル結果へ併合するこれらの有意義な特性傾向を採
用する。最終モデル結果は優位演技モデルである。グロ
グラムＤは平均モデルを計算するグログラムＢＫ非常に
類似する。！ログラムＤの開始は標準化された選抜され
た演技者モデルのプログラムＣからの結果を平均し、且
つ、平均選抜された演技者モデルを計算するために標準
選抜された演技モデルを平均する。

開始するために第！；’Ａ−Ｂ図を参照して、カクンタ
ーが平均を計算するために用いられる選抜された演技者
の全数を決定するために用いられる。

このカワンターはブロックグル♂で初めにゼロとされる
。制御ファイルは標準化された選抜された演技モデルに
関するすべてのデータのファイルのデータを含むファイ
ルをコンピュータをして開示せしめる。もし標準化され
た選抜演技者データのすべての名を含むファイルの目的
が読まれるならば、これは平均されるすべてのデータが
処理され、且つ、ブロック４ｔＪ″２で平均する工程が
開始出来ることを表示する。

該プログラムは第１フアイルからのデータに読むことに
よって開始する。該データは第１選抜された演技者に関
するプログラムＣよシ発生された標準化された選抜され
た演技者モデルデータを含む。もし器具が含まれるなら
ば、標準化された器具変位データはブロックｌ／ＬＪ″
≠と４ｔＪ″乙です５−のフレームに関し′て読まれる
。同様にすべてのフレームに関する標準化された部分変
位位置及びすべてのフレームに関する標準化された時間
値はブロック４ｔｊ♂と弘乙Ｏで各々の７フイルされた
演技者に読まれる。次にすべての非屈曲身体部分に関す
る部分長がブロック４Ｌ乙２で決定される。変位位置結
果はブロック４Ｌ乙弘で先に読まれた先の変位位置デー
タへ加えられる。時間結果はブロック１Ｊｔｔ６で先に
読まれた標準すべての標準化された選抜されたモデルデ
ータの先のタイムデータに加えられる。部分長結果はブ
ロック≠乙ｇで先の部分長データに加えられる。ブロッ
ク’１−７０では、カクンターは／選抜された演技者モ
デルが処理されたことを表示するために／だけ増位され
る。該工程は次の標準化された選抜されたデータファイ
ルに関するファイル名を読むことＫよってブロック４ｔ
ｒｏにおいて再び継続される。制御ファイルの端が読ま
れるとこれはすべての標準化された選抜された演技デー
タが読まれて、且つ、平均工程が開始出来ることをブロ
ック弘７２で表示する。

最初の決定される平均はすべての標準化された選抜され
た演技者モデルの、変位位置、ブロック４ｔ７．２であ
る。次に平均時間結果はブロック４ｔ７４で計算される
。そして液層に部分長データの平均がブロック４ｔ７乙
で計算される。この点において基本的には、標準化され
た選抜演技モデルのすぺてに関する平均演技モデルが決
定される。次の工程は優位演技の演技傾向を識別し、且
つ、これらの優位演技傾向を平均標準化された演技モデ
ルに併合することである。重要なる傾向は２方法で標準
比較統計を用いることによって識別される。第一に、グ
ループ比較内、即ち選抜された演技者グループ内に識別
される成功を指令する重要表傾向はフラグされ、且つ、
平均の標準化された演技者モデル中に含まれる。たとえ
ばプル７では、識別されるグループ傾向内の重要さは打
撃におけるよシ速いクラブヘッド速度を発生することに
よってゴルフが一ルのドライブを発生することである。

識別する重要な傾向の第二の方法は選抜された演技者と
非選抜演技者間の活動を選択された臨界演技概念を用い
るグループ比較内である。たとえば、ゴルフでは、識別
されたグループ傾向間の重要さは打撃におけるよシ低い
手速度を生ずることによって、ゴルフぎ一ルをドライブ
するＫ、よシ遥かなる距離が発生されることである。両
源から、変位位置に関する重要な傾向はコンピューター
システム、ブロック４ｔ７ｒで読まれる。モデル結果に
関する各々の重要な傾向の標準偏差はブロック弘♂Ｏで
計算される。重要な位置結果は優位演技を発生するため
二標準偏差によシ、ブロックｑλで偏移される。

プログラムはそれからブロック≠ｇ≠で、不変更の結果
よ）も低い平滑化レベルが与えられる変更された結果の
中ニーピックスゲライ／平滑化処理を用いてすべての該
変更された変位位置データは平滑化される。すべての変
更された姿態は平滑化され、且つ、変更された結果の方
へ偏移される。

次はブロック弘ざ乙で時間中の統計的重要表傾向が読ま
れる。変位位置に類似して、モデル結果に関する各々の
重要な傾向の時間結果の標準偏差は２０ツク４Ｌ♂♂で
計算される。モデルの時間値はブロック弘りＯで優位成
績の方向の二標準偏差へ偏移される。

次は速度に関する統計的重要な傾向がブロック弘タコで
読まれる。変更されたモデルに関する６各の重要な傾向
の速度結果はブロックｌ／Ｌり弘で計算される。しかし
変位位置と時間結果を変更することはモデル中のすべて
の必要とされた変化を説明せねばならないが、速度結果
を用いて照査がなされる。位置及び時間結果と同様な方
法で識別される重要な速度結果はブロック≠７？で、変
更されたモデルの対応する速度値と比較される。モデル
結果が元のモデル上の二標準偏差に等しいか、又は超過
する場合においては、含まれた変位位置はブロック！Ｏ
Ｏとよ０／で必要とされた結果を生ずるべく変更される
。もし該値のすべてが処理されなければ該処理はブロッ
ク≠り♂において変更されたモデル速度と元のモデル速
度及び二標準偏差の合計を比較することによって再び開
始する。

もし、すべての値が処理されるならば、該処理は！ロッ
ク３０２とｔｏ４ｔで変更された変位位置データのすべ
てを平滑するべく進行する。キュービックスプライン平
滑化処理を不変更結果よ〕低い平滑化レベルを与える変
更された結果で用いると、すべての変更された変位位置
姿態は平滑化され、且つ、ブロック５Ｏ１１ｔで変更さ
れた結果の方へ偏移される。

次は変位位置と部分長データがブロックｊＯ乙で変位位
置と部分長を規準化するためにノーマライズ−／ルーチ
ンへ通過される。ノーマライズ−／ルーチンの詳述のた
め第１０１−Ｃ図が参照される。次に該規準化されたデ
ータはブロック！Ｏ♂とｊＩＯで該変位位置データに適
合したキューピックスプライン（ｃｕｂｉｃ　５ｐｌｉ
ｎｅ　）函数を用いることによって速度及び加速度結果
を発生するために平滑化される。該結果はすべての選抜
された演技者を反映し、且つ、優位演技の方向に識別さ
れる重要な傾向によって変化された優位演技モデルであ
る。優位演技モデルはそれからブロック！／、２よジブ
ロック３１１ｒを通じてデータファイル中に記憶される
。

ｅ、ノーマライズ−／プログラム このプログラムはモデル変位位置ｆ−夕をモデルそれ自
身の平均身体部分サイズに整合するために規準化する。

従って、モデル成績は個別フレームと平均部分サイズ間
の部分サイズ誤差を訂正するためにのみ変更される。

第１ｏｈ−ｃ図を参照し、そデル変位位置データは演技
変位位置データ中に設置される。これは該長さの案内と
しての標準化されたモデル部分長を用いて、その演技を
通じてモデルの部分長を標準化する。これは一定に残存
する部分長に小さい変化を生ずるディジタル化誤差のす
べてをブロックｊＪ″Ｏで除去する。次にブロックＪ″
ｊ２で、すべてのフレームに関する元のモデルの重心が
決定される。もし器具がその活動に含まれるならば、ブ
ロックＪ″Ｊ″≠と３３１．で元の器具仕様が記憶され
る。又、ブロックよりｒで該器具と接触する元のモデル
部分位置が記憶される。例えば、ゴルフクラブを保持す
る手位置部分が記憶される。次に元のモデルの左足中心
位置がブロックｊ乙Ｏで記憶される。左足中心はプルフ
においてすべての変位測定に関する基準点として用いら
れる。従って、最終モデルは元のモデルと同一足位置に
再設定される。次にブロックタ１２で該元のモデル変位
位置結果は記憶される。元のモデル位置は新モデルを構
築するに必要とされるので、それ等はその結果が変更さ
れた后、復活されるように記憶される。

次にこのフレームに関する元のモデルの部分長はブロッ
クよ６弘で計算される。ブロックｊ乙乙で各々の演技者
の平均部分長とフレームの部分長の比が決定される。標
準演技者部分長結果はこのルーチンへ通過される。この
比はモデル部分長を該成績者のものに標準化する。次に
頭と銅比部分長がブロックＪ″乙♂で／に対して設定さ
れる。頭と胴の部分長は屈曲するを椎柱によ）変化する
ので、これらの長さは標準化された長さに強制されない
。

このルーチンでは、長さ変化はを椎屈曲性によると仮定
され、従って頭と胴の長さは無関係に残される。

元のモデルの左つま先と足中心の距離はブロックｊ７０
で、該演技者と同一サイズに対して規準化される。左足
中心原点から始めて、該％デルに関するその原点からつ
ま先の距離は演技者の中心からつま先への同一距離に等
しく変えられる。これはブロックＪ″乙６で決定された
該部分比を乗算及びこの距離に関するモデル長によって
なされる。

次に、Ｆｒ規の変更されたつま光位置はブロック！７２
で変更された左つま先と足の距離を元のモデル足中心位
置に加えるととくよって発見される。

このようにして、左足中心は変更されたモデルに関して
同様に残存する。次に、元のモデルの左かかとと足中心
の距離及び左かかとと足中心の距離はブロックｊ７４Ｌ
で該成績者と同一サイズに対して規準化される。新規の
変更されたかかとと足首位置はブロックタフ弘で発見さ
れた距離をブロックｊ７Ａで元のモデルの足中心位置へ
加えることによって見出だされる。該工程は元のモデル
の左足首とひざ中心距離をブロックタフ？で該演技者と
同一サイズに対して規準化することによって継続する。

新規の変更されたひざの位置はブロック３７１の距離を
ブロックｚｒｏで新規の七デル足首位置へ加えることＫ
よって見出される。すべての残存する部分長変化に関し
て、つま先やかかと及び足首におけるが如き同様処理が
用いられる。

この例外は左足中心を除いて、すべての残余部分がその
変更された結果に沿って構築されることである。従って
新規の足首とひざの距離は新規の足首位置にブロック！
♂Ｏよジブロックｔ／乙を通して、完全な変更されたモ
デル部分位置を生ずるべく加えられる。

小さい誤差によって、右足垂直位置は元のモデル垂直位
置から幾分偏移されるかも知れない。従って、該新規の
モデルはブロック６７？でつマ先、かかと及び足首に関
し元の垂直位置へ強制される。

小さい垂直誤差はブロック６２０で脚部分（左と右上部
及び下部脚）へ寄与する間に等しく分割される。

最終の小さい誤差のいずれも除くために、新規のモデル
結果がブロック乙２２で左足中心周囲に再中心される。

次に重心補償の水平及び側面身体中心がブロック２２μ
でゼロ設定される。元のモデルの腸骨中心と層中心の距
離はブロック乙２乙で該演技者と同様サイズに対して規
準化される。

新規の層中心位置はブロック乙２乙の距離を新規のモデ
ル腸骨中心位置へ加えることによってプロツク６．２♂
で見出される。腸骨尻、右ひざおよび左ひざの新規中心
はブロック１．３０ですべての変更された下部身体結果
よシ見出される。足（足中心）、肩、腸骨、尻およびひ
ざの中心点距離はブロック乙３２で発生される。該処理
はそれから元および変更されたモデル間の重力差の水平
および側部身体中心が例えば、　ＯＯに−インチの如き
所定距離よシ少いか否かを決定する。該処理は反復処理
である。第一に、重力差の水平及び側部身体中心はブロ
ック乙３２で決定された中心を重力補償の中心、（初期
状態はゼロである）、中心と足中心の距離、および中心
と足中心の距離と肩中心と足中心の距離の積だけ、ブロ
ック乙３４ｔで偏移することによって計算される。新規
の中心位置周辺に、該中心を補償するこれらの点は！ロ
ック乙３乙で同量偏移される。該処理は元および変更さ
れたモデルデータに関する腕の位置を計算する腕プログ
ラムを求めることになってブロック６３ｒで継続する。

該処理はブロック乙≠Ｏで変更されたモデルに関する身
体重心を計算し、且つ、ブロック乙４ｔ、２で、元およ
び変更されたモデル間の水平および側部身体の重心差を
決定する。もしこれらの差が、００！インチよ）少なけ
れば該工程はブロック乙！１ｔ４Ｌで停止する。もしこ
の差が、ｏｏｒよシ大きければ水平および側部補償はブ
ロック６≠２で発見された差に設定され、且つ、該処理
はその中心を重心補償、中心と足中心の距離、および中
心と足中心の距離と肩中心と足中心の距離の比の積だけ
ブロック６弘６で変移するととＫよって継続する。液層
Ｋ、水平および側部方向中の元および変更されたモデル
間の身体の重心差は、ＯＯＳインチよシ少く、且つ、反
復処理は停止する。

該工程はそれから元のモデルの肩中心と右耳の距離、該
中心と左耳の距離、および中心と鼻の距離をブロック乙
ｊＯで該成績者と同様サイズに規準化することＫよって
継続する。新規の耳と鼻の位置はブロック乙！Ｏの距離
をブロック乙！２で新規モデルの肩の中心とされた位置
に加えることによって見出される。もし器具が含まれる
ならば、ブロック６ｊ４ｔでその器具位置はブロック乙
ｓｌＰで該器具と接融する部分と同一の数量変乃される
。

もしすべてのフレームが完成されるならば、その処理は
リターンする。もしよシ多いフレームが処理されるべく
必要とされるならば、そのフレーム中心は−だけ増位さ
れ、且つ、該工程はブロック！ｌ、４ｔ、ブロック乙！
♂及びｔ乙Ｏにおける新規フレームに関して再び開始す
る。

（工又丁　余白） ｆ、ノーマライズ−λプログラム ノーマライズ−７およびノーマライズ−２プログラムは
非常に類似する。ノーマライズ−／は演技者に対してモ
デルを適寸法化し、ノーマライズ−２はモデルに対して
演技者を適寸法化する。ノーマライズ−２プログラムは
一演技者をモデルの身体サイズに対して元の演技中の重
要な変更なしに変更する。このプログラムは該演技者変
位位置データをモデルの身体サイズに整合するべく規準
化する。該演技はモデルと該演技者間のサイズ変化を許
容するのみに変更される。

このプログラムは該演技者の部分長を元の案内として標
準化されたモデル部分長を用い、該成績を通じて標準化
する。これは該選抜された演技をモデルのサイズにサイ
ズ変更を供給することを除いた該演技を変更することな
しに標準化する。

第１／Ａ−Ｃ図を参照して、初めの工程はすべてのフレ
ームに関する元の演技者の重心位置を決定することであ
る。バランスを維持する念めに該変更された演技者はブ
ロック７００で元の重心位置に整合するべく水平および
側面的に再位置されねばならない。もしブロック７０２
と７０１Ａで器具が含まれるならば、元の器具仕様は記
憶される。

該器具と接触する元の演技者部分位置はブロック７０乙
で引き続いて記憶される。元の演技者の左足中心位置は
ブロック７０！で記憶される。左足中心はすべての変位
測定に関する基点として用いられ、従って、最終成績は
元の演技者と同じ足中心に再位置される。元の演技者に
関する元の変位位置結果はブロック７１０でそれから記
憶される。

元の演技者位置は新規の演技者を構築するべく必要とさ
れるので、それらはその結果が変更された后、復活出来
るように記憶される。

引き続いて、モデルの平均部分長はブロック７／、！で
すべてのフレームに関して計算される。

すべてのフレームにわたる成績者の屈曲出来る部分の平
均部分長はブロック７／４ｔで計算される。

演技中のモデルと該演技者の最大を椎長はブロック７／
乙で計算される。を椎を含むすべての屈曲出来る部分の
部分長間の比はブロック７／７で決定される。該を椎比
は最大を椎長を用いて発生される。その他のすべては平
均長を用いて計算される。

該処理はそれからブロック７／Ｉで現在のフレームに関
して元の演技者の部分長を計算する。該ルーチンは各々
のフレームに関するすべてのデータが計算されるまで各
々のフレームに関する次の情報を計算するため！ロック
７７♂へループバックする。次にフレームの部分長とモ
デルの平均部分長との比はブロック７２０で決定される
。標準モデル部分結果はこのプログラムへ通過される。

これらの比は該演技者部分長をモデルのものに標準化す
るべく用いられる。ノーマライズ−／ルーチンで、元の
演技者の左つま先と足中心の距離はブロック７２コでモ
デルと同じサイズに規準化される。該新規の変更された
つま光位置は変更された左つま先と足の距離にブロック
７２≠で元の成績者の足の距離位置へ加えることによっ
て見出される。元の成績者の左かかとと足の中心距離お
よび左足首と足の中心の距離はモデルと同じサイズに規
準化される。新規の変更されたかかとと足首位置はブロ
ック７２６で計算された距離をブロック７２ｇで元の演
技者の足の中心位置に加えることによって見出される。

元の演技者の左足首とひざ中心の距離はモデルと同じサ
イズにブロック７３０で規準化される。新規の変更され
たひざ位置はブロック７３０より変更された距離をブロ
ック７３２で新規の演技者の足首位置へ加えることによ
って見出される。元の成績者の中間と中心の距離および
側部とひざの中心の距離はブロック７３弘でモデルと同
じサイズに規準化される。新規のモデルおよび側部のひ
ざ位置はブロック７３１Ａよりの距離をブロック７３乙
で新規のひざ中心位置へ加えることによって見出される
。元の左ひざと尻の距離はブロック７３ｇで演技者に関
するモデルと同じサイズに規準化される。新規の尻の位
置はブロック７３Ｉｒからの距離をブロック７≠Ｏで新
規演技者ひざの中心位置へ加えるととくよって見出され
る。

元の左尻と腸骨の距離はブロック７≠２でモデルと同じ
サイズに規準化される。新規の腸骨位置はその距離を新
規の演技者の頭位置へブロック７１Ａ４’で加えること
によって見出される。元の左腸骨と右腸骨の距離はブロ
ック７４を乙でモデルと同じサイズに規準化される。新
規の腸骨位置はブロック７≠６からの距離を新規の演技
者の左腸骨位置にブロック７弘♂で加えることによって
見出される。元の右腸骨と右尻の距離はブロック７ｊＯ
でモデルと同じサイズに規準化される。新規の尻の位置
はその距離をブロック７ｊ２で新規の演技者の右腸骨位
置に加えることＫよって見出される。

元の右尻と右ひざの中心距離はブロック７６１Ａでモデ
ルと同じサイズに規準化される。新規のひざ中心位置は
ブロック７ｊ４ｔからの距離を新規の演技者の右尻位置
へブロック７タ乙で加えることによって見出される。元
の演技者の中間とひざの中心の距離と側部とひざの中心
の距離はブロック７５ｇでモデルのものと同じサイズと
して規準化される。新規の中間および側部ひざ位置はブ
ロック７！♂からの距離を新規のひざ中心位置へ加える
ことによって見出される。元の演技者の右ひざ中心と右
足首距離はブロック７乙λでモデルと同じサイズに規準
化される。新規の足首位置はブロック７乙コからの距離
を新規の成績者の右ひざ中心位置へブロック７６ＩＡで
加えることによって見出される。元の成績者の右足首と
つま先の距離および右足首とかかとの距離はモデルと同
じサイズにブロック７乙乙で規準化される。新規のかか
ととつま先の位置はブロック７乙乙からの距離を新規の
右足首位置へ加えることによって見出される。

小誤差圧より、右足の垂直位置は元の演技者の垂直位置
から幾分偏移されるかも知れない。従って新規の演技者
はブロック７７０でつま先、かかと、及び足首に関して
元の垂直位置へ強制される。小なる垂直誤差は左部分（
左と右の上部および下部の足）寄与する間にブロック７
７２で均等に分割される。いずれの最終小誤差を除くた
めに、新規の演技者結果はブロック７７≠で左足中心周
辺に再中心される。

水平および側部身体重心補償は元および変更された成績
者の水平および側部身体重心差が所定の値よシ少いか否
かを決定する念めにループへエンターする前にブロック
７７乙でゼロ設定される。

元の演技者の腸骨中心と層中心距離はブロック７７１で
モデル演技者と同じサイズに規準化される。新規の距離
位置はブロック７７１からの距離をブロック７１０で新
規の演技者の腸骨の中心とされた位置へ加えることによ
って見出される。腸骨、尻、および右ひざおよび左ひざ
の新規の中心位置はブロック７♂コで変更された身体下
部の結果よシ見出される。足（足中心）および肩、腸骨
、尻、およびひざの中心間の中心点からの距離はブロッ
ク７ｇ≠で発生される。

その中心は重心補償（これは初期的にはゼロである）の
中心、中心と足中心の距離、および該中心と足中心の距
離と足中心の距離の層中心の比の積によってブロック７
♂乙で偏移される。新規の中心位置周辺に、その中心を
補償するこれらの点が同数量偏移される。かくしてその
部分はブロック７！ｒざで新規の中心位置周辺に再位置
される。

モデルの腕サイズに整合するべき該演技者の変位位置デ
ータの規準化に関するプログラムはブロック７り０で求
められる。次に身体重心がブロック７７２で変更され友
演技者のために計算される。

元および変更され九演技考量の水平および側部身体の重
心差はブロック７り≠で決定される。水平および側部差
が例えば、００！インチの如き所定の許容出来る数値の
誤差より少いならば、元および変更された演技者の重心
は整合され、且つ、そのループはブロックｇＯＯに続く
。もし水平および側部差が、００５インチよシ大きけれ
ば、その水平および側部補償はそれらのそれぞれの距離
に対して均等に設定され、且つ、その中心はブロック７
♂乙に記述されたように再び偏移される。この処理は先
に記述された水平および側部差が、ＯＯＳインチより少
くなるまで、続く。液層に、誤差は、ＯＯＳインチより
少くなるだろうし、且つ、元の演技者の層中心と右耳、
中心と左耳および中心と鼻をブロックｒＯＯでモデルと
同じサイズに規準化することによって、その処理は継続
する。新規の耳と鼻の位置はプロン、り♂００からの距
離をブロック１０２で新規の演技者の肩の中心位置へ加
えることＫよって見出される。もし器具が含まれるなら
ば該器具位置データがブロックｒ０≠とざＯ乙で該器具
と接触する部分と同じ数量偏移される。たとえば、もし
器具の特別固有の使用が、例えば特別固有の点における
ゴールと接触するが如く、要求されるならば、これらの
位置は到達されねばならない。この処理で、可能な誤差
は器具位置に小誤差をこのゴール達成の演技者に無変更
でなすに充分なる程度に小さい。最終的に、゛すべての
フレームは計算され次か否か決定される。もしそうでな
ければ、次のフレームは引込められ、且つ、その７レー
ムに関する該演技者の変位位置はブロック１０ｇとｔＩ
Ｏでモデルの身体サイズに対して整合される。

ｇ、腕−ｌプログラム このプログラムはモデルアーム変位位置データをいずれ
の演技者の腕サイズに整合するように規準化する。モデ
ル演技はモデルと該成績考量のサイズ変化を許容するた
めにのみ変更される。第１２図を参照して、プログラム
はブロックｒｓ。

で元のモデルに関する肩変位位置の中心を発見すること
によってスタートする。次に変更されたモデルに関する
肩変位位置の中心、該中心は演技者の部分長を有してお
夛、ブロック！ｒｊ″λで発見される。手首変位位置の
中心はブロックｔｒｔｔで元のモデルに関して計算され
る。元の肩中心と手首中心位置のスロープはブロック♂
ｊ乙で計算される。次に元のモデルの手首間距離はブロ
ックｒｓｒで計算される。

元のモデルに関する左と右の肩と肘中心の距離はブロッ
ク♂６０で計算される。それから左と右肩と肘中心の距
離がブロック１６・コで変更され次モデルに関して計算
される。元のモデルと同じ線に沿って肩と肘の距離がブ
ロックｇ乙弘で変更され次モデルに関する距離に整合す
るために変更される。新規の肘中心位置は元のモデルに
関して計算された肩と肘の距離を変更された肩の位置に
ブロックｇ乙６で加えることによって見出される。

元のモデルにおける左と布材の中心と手首の中心距離は
ブロックＩｒ６ｇで計算される。左と布材の中心と手首
中心の距離は変更されたモデルに関して、ブロック♂７
０で計算される。元のモデルの同様なる線に沿う手首と
肘の距離は変更されたモデルに関する距離に整合する九
めにブロック♂７２で変更される。新規の手首中心位置
は元のモデルに計算された肘と手首の距離に変更された
肩位置をブロック♂７！！−で加えることによって見出
される。変更された腕はそれから元のモデルと同じ相対
距離にブロック１ｒ７Ａで移動される。

計算され次スロープの線に沿って、腕は手首が該線から
同じ相対距離に位置されるまで移動される。該相対距離
は活動間で異シ、元の手首巾（器具が手に保持される場
合）と同じ中距離になるか、あるいは元の層中と変更さ
れた層中の比に元の手首巾（器具が手によって保持され
ない場合）を乗算し念ものとなるだろう。次に左と右の
中間と側部肩位置がブロック♂７ざで最終の肘中心位置
から計算される。

規準化されたプログラム中の如く、中心基点から始まり
、該基点から該モデルの問題としている点への距離は中
心からの該成績者における問題の点への同距離に等しく
変更される。これは部分比（ノーマライズプログラムか
らのデータ）とこの距離に関するモデル長を乗算するこ
とによってなされ、それから該点を該長さに該中心を加
えることＫよって再設定する。次に最終手首中心位置か
らの左と右の中間と側部手首位置はブロックｆ１０で計
算される。最終的に１左と右手の中心化された位置はブ
ロック♂♂２で最終手首の中心化され次位置よシ計算さ
れる。本処理はそれからその処理を求め九プログラムよ
りリターンする。

ｈ、腕−２プログラム 腕−２プログラムは演技者の腕変位位置データをモデル
の腕のサイズに整合する次めに規準化する。該演技者デ
ータはモデルと演技者間のサイズ変化を許容する念めに
のみ変更される。第１３図を参照して、腕−２プログラ
ムは腕−／プログラムに対して類似であって、且つ、元
の演技者の肩変位位置の中心を発見することＫよって、
ブロック７００で開始する。変更された演技者の肩変位
位置の中心はブロックタ０２で計算される。元の演技者
の手首変位位置の中心はブロックタＯ≠で計算される。

元の肩中心と手首中心の位置のスロープはブロック７０
乙で計算される。元の演技者の手首間の距離はりＯｆで
計算される。元の演技者に関する左と右肩と肘中心の距
離はブロック５ｉＰｉｏで計算される。変更された演技
者の左と右肩と肘中心の距離はプロツクタ／２で計算さ
れる。

次に、元の演技者の同じ線に沿う肩と肘の距離はブロッ
クタフ弘で変更された演技者の距離に整合するために変
更される。新規の肘中心位置は元のモデルから計算した
距離を変更された肩位置へ加えることによって、プロツ
クタフ乙で見出される。

元の演技者の左と布材中心と手首の距離はブロックタ／
ざで計算される。変更された成績者の左と布材中心と手
首中心の距離はブロック？２０で計算される。元の演技
者の同じ線に沿って、肘と手首の距離は変更された演技
者の距離に整合するべくブロックタ２２で変更される。

新規の手首中心位置は元のモデルから計算された距離に
変更された対位置をブロックタ２≠で加えることによっ
て見出される。該変更された腕は元の演技者と同じ相対
距離へ移動される。

計算されたスロープの線に沿って、該腕は手首がそのス
ロープの線から同じ相対距離に位置されるまで移動され
る。相対距離は活動によって異るが、元の手首巾（器具
が手に保持される場合）と同じ中距離になるか、又は、
元の手首巾（器具が手に保持されていない場合）と変更
された層中と元の層中との比の乗算になるだろう。左と
右の中間および側部対位置は対位置中心からブロックタ
、２Ｉｒで計算される。ノーマライズルーチンにおける
ように、中心基点から始まシ、賦基点よシ演技者の問題
の点への距離はモデルの問題の点へ該中心よシ同距離に
等しく変更される。これは部分比（ノーマライズプログ
ラムからのデータ）とこの距離に関する演技者の長さを
乗算し、それから該長さをその中心に加えることＫよる
接点の再位置設定を行うととＫよってなされる。左と右
の中間側部手首位置は最終手首中心位置から、ブロック
７３０で計算される。最終的に、左および右手中心位置
は最終手首中心位置からブロックタ３２で計算される。

２　個別化された優位演技モデルを発生する工程第１≠
図は生徒の個別演技モデルを発生する全体的なフローチ
ャートである。初めの工程は該生徒をビデオに捕捉し、
且つ、その生徒のモデルを発生するためのビデオ像をデ
ィジタル化して開始する。熟達又は活動を試みる生徒を
捕捉すること社必要ではないが、その目的は物理的寸法
および生徒の特徴をブロック９乙Ｏで発生することであ
る。次の工程は先に発生された優位演技モデルを生徒の
物理的寸法に分類する。これは生徒と同じサイズを有し
、且つ、その熟達を成就するに優位演技の能力を有する
個別の優位演技モデルをブロックタ≠２で創造する。最
終工程は個別の優位演技モデルを生徒の影像と比較する
次めに表示することである。これはオンライン教育工程
又はビデオ重ね合わせ工程を用いることによって、ブロ
ックタ≠≠でなされる。

ａ、ディジタル化プログラム ディジタル化プログラムは身体位置をディジタル化し、
且つ、個別化され次優位演技モデルを構築するに必要な
るデータを比例設計する。身体の点をディジタル化する
ためのすべての仕事はカメラからのビデオ結果を用いて
なされる。第１ｊ図を参照して、初めの工程はイメージ
プロセッサーへ接続されたグラフィックスクリーンをク
リアすることである。指令は当業界でよく知られている
方法で課程をディジタル化することを遂行するためのイ
メージプロセッサーン７トウエアからブロックタ！０で
提供される。演技者を記述する必要なるデータがエンタ
ーされる。代表的なデータはプロックタ！コで演技者の
名前、その演技者の活動、習得技術等々を含む。次の工
程は比例尺ファイルが演技者の影像を比例設計するのに
利用出来るか否かを決定することである。もし該比例尺
ファイルが利用出来ないならば、その比例尺ファイルは
カメラの景観の各々の比例尺を設定することによって発
生される。比例尺は尺度として簡単なる既知の寸法を有
する物体を設定することを含み得るか、又は比例尺を発
生するためのカメラの景観中に多部分比例尺として複雑
なる既知の寸法を有する物体を設定することを含むかも
知れない。

カメラの景観はブロック９乙でスクリーンの比例尺で表
示される。次に該比例入点はブロックタ！♂でカメラ／
景観よシデイジタル化される。

カメラ２景観方向中の比例尺はブロック９乙Ｏとり乙λ
でディジタル化される。必要なる比例位置点はグラフィ
ックスクリーン上の表示からディジタル化される。点番
号はＤＬＴ法か、又はりＯ０カメラ補償法のいずれかで
決定される。一方において比例及情報を発生する間、そ
のデータはコンピュータで読まれ、且つ、ブロック９乙
≠でファイルに記憶される。比例及結果は演技者結果を
全尺度へ比例せしめるための分類データを提供するべく
エンターされる。比例ファイルの発生の后、演技者がデ
ィジタル化されるか否か、ブロックタ乙６で決定される
。もし成績者がディジタル化されないならば演技者をデ
ィジタル化するその工程はスキップされ、且つ、発生さ
れた比例データはブロックタ♂ざでデータファイルへ書
き込まれる。演技者は２台のカメラによって見られるす
べての身体の点を最上に許容する位置に設定され九該カ
メラの正面に位置される。演技者の臨界身体部分の点は
トラック？−ル、マウス、キーが一ドで移動されるカー
ソルを用いるか、又は当業界でよく知られている方法の
イメージプロセッサーへインターフェイスされた指示棒
を用いることＫよってブロックタフ０でディジタル化さ
れる。カメラ／景観は演技者とグラフィック結果が承諾
出来ることを確実ならしむるディジタル化努力のその結
果がブロックタフ、２で表示される。もしその点が承諾
出来ないものならば、その工程はブロックタフ弘でレピ
ートされる。

もし、その点が承諾されると該カメラ２景観は成績者で
表示され、且つ、カメラ２景観中の演技者の景観は、ブ
ロックタフ６と２７ｇでディジタル化される。カメラ景
観上の臨界身体部分点はトラックポール、マウス、又は
キーデート命令、するいはイメージプロセッサーの指示
棒を用いてディジタル化される。カメラ２景観は演技者
とグラフィック結果が承諾出来ることを確実ならしむる
ディジタル化努力のその結果を表示する。もし、その点
が承諾出来ないならば、その工程はブロックタｇ２で再
びレピートされる。もし、その点が承諾出来るならばそ
の成績者位置データは、ブロックタ♂≠で比例尺化され
る。演技者位置データは比例データと共に従うファイル
へ、ブロックタフ乙と７♂ｒで書き込まれる。その工程
はそれからコンピュータシステム上の適切なるファイル
へデータを書くことによって終了する。

２台のカメラでディジタル化することは規準であって、
結果はいずれのカメラ台数を用いることによっても発生
される。もし７台カメラが用いられるならば、その演技
者は２位置に姿勢をとらねばならない。

ｂ、プログラムＥ プログラムＥは優位演技者モデルを採用し、且つ、それ
をいずれの演技者の身体サイズに個人化する。第１乙図
を参照して、初期工程はプログラムＡよシＤを通して発
生されたモデル変位位置データを読むことである。次に
、ディジタル化プログラムで発生された演技者部分位置
分類データが、ブロック１００２で読まれる。もし器具
が含まれるならばその演技者の器具仕様がブロック１０
０４ｔと１０Ｏ乙で読まれる。変更されたモデルは演技
者の器具仕様に整合せねばならないから、それらは保存
される。追加がモデル器具を最終勧告なることを許容す
るためにつけ加えられるかも知、れない。

次に１カメラ設定データはブロック７００にで読まれる
。これは三元演技者位置を発生するために要求される。

プログラムＡで説明された如く、三元結果を発生するに
使われる２可能方法がある。これらはＤＬＴ法および７
０°カメラ補償法である。それらはプログラムＡで先に
説明されたので、ここでは繰夛返されない。３元の演技
者位置データはＤＬＴ法か、もしくはりＯ０カメラ補償
法を用いて、ブロック１０１０　、１０／２と１０／４
１で発生される。演技者位置は左足の如き所定の身体位
置周辺にブロック１０／乙で中心化される。演技者の位
置はノーマライズ−３ルーチンを用いて規準化される。

ノーマライズ−３ルーチンはモデルを他の演技者の身体
サイズに、元の成績中の重要な変更なしで、変更する。

ノーマライズ−３プログラムはモデル変位位置データを
演技者の平均身体部分サイズに整合するために規準化す
る。従ってモデル演技は演技者とモデル間の部分サイズ
差の誤差を訂正するためにのみ、ブロック１０／トで変
更される。次にモデル演技の重心結果がブロック１０２
０で発生される。モデル位置結果はブロック１０．２２
でキューピックスプライン画数で適合される。プログラ
ムＡで説明したようにキューピックスプライン画数は最
終変位位置結果へ適合される。これはいずれの要求され
た時間比における結果を再発生することの可能性と同様
に平滑化される。モデル位置結果はブロック１０２弘で
ビデオ時間増分を用いて再発生される。各々の結果に対
してキュービックスプライン山数を用いることによって
、データはビデオ表示上に重ね合わせられるようＫ　／
／１，０秒、ビデオ時間増分で再発生される。結果はビ
デオで示されるので、パララックスはビデオ影像中に固
有のパララックスに整合するべく置換されねばならない
。前に読まれ次カメラ設定結果はブロック１０２乙で、
この課程を完成するために用いられる。

モデル結果はブロック１０；ｇで左足中心周辺に中心化
される。従って優位成績モデルは演技者の身体サイズに
対して個別化される。もし器具が活動中に含まｍらば、
その器具に関するモデ〜位置結果は発生され、且つ、ブ
ロック１０３０と７０３２でデータファイルに記憶され
る。最終的に１モデル位置結果はブロック１０３１Ａで
データ７アイルヘ書き込まれる。簡潔には、この優位演
技モデルは演技者の身体サイズへ個別化され、且つ、モ
デル位置と運動を説明する適切なデータがビデオモニタ
に表示されるべく使用されるデータファイルへ書き込ま
れる。

Ｃ，ノーマライズ−３プログラム ノーマライズ−３ルーチンはモデルを他の演技者の身体
サイズへ、元の演技中の重要な変更なしに、変更するべ
く設計されている。このプログラムはモデル変位データ
を演技者の身体部分サイズへ整合するために規準化する
。従ってモデル演技は演技者とモデル間の部分テイズ差
を訂正するためにのみ変更される。

ノーマライズ−３ルーチンは実質的にノーマライズ−ｌ
ルーチンと同様である。ノーマライズ−ｌルーチンの完
全な議論の九めに第１ｏＡ−ｃ図を参照する。ノーマラ
イズ−３の議論はノーマライズ−／工程と相異している
工程についてのみ議論する。第１７図を参照して、一定
長に存続する部分を標準化する穴めに１成績者のすべて
の部分の長さはフレームのすべに関して、ブロック１０
３０で決定される。

標準のモデル部分長結果はノーマライズ−３ルーチンヘ
パスされる。演技者とモデル部分長間の比は各々の関連
した部分に関して決定される。この比はモデル部分長を
演技者のものに標準化するためにブロック１０夕２で用
いられる。頭と胴の部分長は屈曲し得るを推柱によシ変
化するので、これらの長さは標準化されない。ノーマラ
イズ３ルーチンで、いずれの頭又は胴の長さ変更はを椎
屈曲性によるものと仮定され、従って頭と胴の長さはす
べてにわたるフレームの平均長に関する案内としてのみ
の比を用いて、サイズを変更するべく許容される。バラ
ンスを保持するために変更されたモデルは元の身体の重
心に整合する九めに水平にして側面的に再位置設定され
る。これ全完成するため、元の位置は、ブロック１０夕
≠で記憶される。変更されたモデルは演技者と同様な器
具仕様およびすべての変位位置測定のための同様基点を
持たねばならないから、元のモデル器具仕様、器具と接
触する部分位置、左足中心位置および変位位置結果はブ
ロックＩＯ！−に一１０乙≠で記憶される。ルーチンは
それからモデル変位位置データをすべてのフレームに関
する演技者の平均身体部分サイズに整合するべく規準化
するノーマライズ−フルーチン工程として、ブロック１
０乙乙−／／！弘で継続する。

すべてのフレームが完成された后、そのルーチンは器具
が含まれるか否か、ブロック１ｉｓｔで決定される。も
し器具が含まれなければそのループ様は、ブロック／／
Ｊ″？で変更されたモデルと比較される。もし器具仕様
が変更されたモデルに関して承諾し得るならばそのリタ
ーンはブロック／／ｊ７と／／ＡＯで正常リターンをす
る。変更されたモデルは演技者と同じ器具仕様を持つべ
く要求されるので、最終変更モデルはブロック１０乙乙
でさらに器具命令を供給するべく操作されねばならぬか
も知れない。もし要求されるならば、そのモデルはブロ
ック１０乙乙で要求された器具命令を供給するぺ〈偏移
される。身体位置を偏移することは身体バランスを狂わ
すかも知れないから、新規の変更された位置は元のモデ
ル重心位置を用いて変更されたモデルをバランスさせる
ルーチンの部分を介してブロック／２乙乙で処理される
。その結果は元のモデルの重心位置を有する変更された
器具位置を供給するなめに偏移された、変更されたモデ
ルである。本工程はそれから関連の工程ヘリターンする
ことＫよって終止する。

儀　ビデオ重ね合わせプログラム 重ね合わせプログラムは個々のモデル結果を演技者のビ
デオに重ね合わせる。第１了図を参照して、初期工程は
ブロック／２００でグラフィックスクリーンをクリアす
ることである。次に演技者データがコンピュータへ入力
される。代表的データは名前、活動、月日、収得技術等
を含む。演技者の個別化された優位モデルデータはプロ
グラムＥで発生されたデータファイルから、ブロック／
２０４ｔで読まれる。もし比例ファイルが演技者の結果
をビデオ表示（グラフィックス）スクリーンのサイズに
比例するべく利用出来ない場合は、その比例穴はディジ
タル化プログラムで説明された如く、ブロック／ｌＯ乙
−／／／弘で決定される。

もし比例ファイルが利用出来れば直接、データファイル
から、ブロック／２／６で読まれる。

適切な比例ファイル情報が決定された后、演技者位置デ
ータはブロック／２／ｇで比例尺化される。

かくて、実際の演技データはビデオ表示に適合するべく
変更される。カメラ／景観はビデオ表示上に、コ９ルフ
テイー、ピッチングラバー、ホームプレート等の如き成
績に固有なる参照点と共にビデオ表示上に投影される。

すべてのグラフィック表示結果はこの点く関してブロッ
ク／２．２２で参照される。個々の演技モデルはビデオ
表示上に重ね合わされ、且つ、該参照点を用いて、ブロ
ック／２２２で位置設定される。カメラ２景観は／２２
ｔＡで選ばれた参照点で表示される。その個別化された
演技モデルは該参照点に関して、ブロック／２２乙で表
示され、且つ、位置設定される。

かくて、ビデオ表示スクリーンは参照点く関して位置設
定された個別化され次優位演技モデルを表示する。次の
工程は生徒を教育するモードを選択することである。重
ね合わせモード、又はオンライン教育モードかいずれか
が、ブロック／２２ｒで選択される。もしオンライン教
育モードが選択されるとカメラ／景観かもしくはカメラ
２景観が、ブロック／、２３０で選択される。カメラ／
景観が選択されると、カメラ／景観はブロック／２３２
で表示される。教育モードでは、モデル位置のいずれも
どちらのカメラからのビデオ結果上に重ね合わせされる
べく選択される。これらの位置はブロック／２３’ｌ−
でいずれの時間においても変更される。モデルはそれか
らブロック／２３６でビデオスクリーン上に重ね合わさ
れる。この点において、該生徒は彼の身体をビデオ上の
個別化された優位演技モデルに整合するべく試みる。先
生は生徒の位置を訂正し、又は生徒は教育現場でモニタ
ーを見ることによシ、且つ、彼の位置をモデルの位置と
比較することＫよって彼自身の位置を容易に訂正出来る
。最終的に生徒は彼の位置を変更するべく敏するであろ
う。モデルの位置はブロック７２３ｇで、希望位置へ変
更される。もし生徒がその景観を変更するべく希望する
ならば、ブロック７２≠ざでそのようになし得る。本工
程はそれからカメラ／あるいはカメラλのいずれかから
の景観を選択する教育モードに対して、ブロック／２３
０でループバックする。もし生徒が異つ九景観を見たく
ない場合もしくは重ね合わせモードにブロック／２ｊＯ
で進めることを敵しない場合は、元の発生の比例ファイ
ルデータは鎖側使用の次めに１ブロック／、２．！；２
で記憶される。

全オンライン教育工程もしくはそのいずれかの部分はカ
メラ又はイメージグロセッサからの出力を単に記憶する
ことＫよってデータに記憶される。

その結果はその間において、又は一連の課程の后に観察
される。

生徒は彼の演技をモデルのものと比較するべく叙するか
も知れない。これはブロック／２；ＩＡでビデオ重ね合
わせモードを用いて完成される。ビデオ重ね合わせモー
ドで、モデル演技を演技者のものと整合するべく、演技
者が臨界位置く到達する時間は識別されねばならない。

これは演技者の重要な位置を識別し、且つ、物理的活動
の間、これらの重要なる位置に演技者が到達する時間を
決定することで完成される。例えば、演技者のスイング
の如く、コ９ルフスイングの１０重要位置は容易に識別
され、且つ、各々の重要なる位置の時間は容易に決定さ
れる。次にその景観はブロック／２ｊ６で、カメラ／又
はカメラ２のいずれかから選択される。カメラ／又はカ
メラλのいずれかが。

選択されるので、本議論はカメラ２景観を説明する。同
じ工程がカメラｌ景観に、ブロック／２乙ｒ−／２７乙
で従属されることは理解されるべきである。

景観が選択されるとフレームカウントは開始フレームに
対して、ブロック／、２Ｊ″ｇで初期化される。

選択されたフレームからのビデオ影像はブロック／２乙
Ｏで表示される。対応するモデルグラフィック位置はブ
ロック／２乙コで、ビデオ影像上に重ね合わされる。モ
デルフレームは演技者のスイングの重要な位置を識別す
ることによって決定される。

モデル中の重要な位置は知られておシ、且つ、その重要
な位置は演技者のスイングで容易に識別されるから、適
切なモデルフレームは演技者の影像上に重ね合わせされ
る。次にそのフレームは増分され、且つ、その工程はす
べてのフレームが完成されるまで、ブロック／２乙≠で
再びレビートされる。最終的に生徒は景観を変更して、
ブロック／２乙？で示される景観２′１に見たいと敏す
るかも知れない。もし生徒がビデオ重ね合わせする前に
教育モーＶにして、その演技を改善することを叙するな
らば、ブロック／２１０で、そうすることが出来る。

オンライン教育モードにおけるように１すべての結果は
即刻又は後刻観察するために記録される。

すべての他の例における如く、２台のカメラは教育およ
び重ね合わせモードの規準であるが、しかし、何台でも
使用出来る。もし７台のカメラが使われるならば、演技
者はｌ景観より多くが要求されると、カメラを再位置設
定するか、あるいは演技の方向に再位置設定しなければ
ならない。

Ｇｏ、ゴルフ操作例 操作上、熟達を習得するべく希望する生徒はディジタル
化された影像がその生徒に関して製作されるようにカメ
ラの正面に位置設定される。ディジタル化され九影像は
生徒の肉体的寸法に対して適寸法化され次個別の優位演
技モデルを発生するために使用される。熟達を完成する
べく生徒を教育する最初の工程は生徒の行為と個別化さ
れた優位演技モデル間の即刻比較を許容するべくオンラ
イン教育工程を用いることによる。生徒は、肉体的活動
を示して助ける先生と一緒の方が望ましいので、生徒の
影像とモデルを教育現場に便宜上設置されたモニターで
観察する。例えばゴルフでは、モニターは便宜上プルフ
チイーの近くに設定される。オンライン教育モードでは
、コンピュータは生徒が彼の熟達を改善するべ０火する
特定位置で個別化された優位演技モデルを表示する。

第１り図を参照して、ゴルファ−のスイング中のＩＯ重
要位置を示す。個別化された優位演技モデルｇの影像は
生徒の影像４Ｌ（点線で示される）上に重ね合わされる
。もし生徒が？−ルを適当にアドレスするべ←欲するな
らば、コンピュータｔｔモデルのアドレス位置（第１り
図の位置Ａ）をビデオモニター上に表示する。生徒はそ
れからビデオスクリーン上で彼のアドレス位置をモデル
の影像と一致するよう調整する。モデルは正確な物理的
寸法、演技者と同じ身体重心及びサイズを有するので、
その演技者は彼の身体をモニター上のモデルの影像に正
確に重ね合わすべく移動することが出来る。

セットアツプ又は位置設定の初期における如き静止位置
では生徒又は先生はその差を見、且つ、即刻変化出来る
。移動中の到達された位置では、コンピュータは到達す
るべき生徒の位置をぴたりと止まらせて生徒はその位置
の知覚を明示する静止位置に設定される。生徒は先生が
モニターを選択された位置に到達されるか否かを決定す
るべく使用している間にその活動を遂行することが出来
る。いつでも、ビデオ影像は側部景観の表示の時間にお
ける適当な位置へモデルを切替えることで、その側面景
観の如き他の景観へ切替えられる。

全オンライン工程は又はいずれの部分もカメラあるいは
イメージプロセッサーからの出力を単に記録することに
よってテープ上に記憶される。その結果は期間中もしく
はその課程層のいずれにおいても観察される。

本システムを操作する第２法は活動を遂行する生徒のビ
デオ重ね合わせを生ずることである。ビデオ重ね合わせ
工程は重ね合わせされた個別化された優位演技モデルで
生徒の演技のハードコピービデオ記録を生産する。第１
り図を参照してゴルフの７０重要位置のビデオ演技重ね
合わせの例を示す。この例で、生徒はゴールをアドレス
し、且つ、インパクトとからひき続いた完全なスイング
をなしている。モデルは生徒が彼の活動を優位演技と比
較出来るように生徒の活動の上に重ね合わされる。

生徒は彼の身体のサイズに関する完全なスイングに彼の
スイングを本質的に比較する。第１り図は完全なゴルフ
スイングに関する１０重要位置を示す。位置Ａはモデル
が少し腰と膝を曲げるアドレス位置である。位置Ｂは実
質的に全身体転移が始まる水平バックスイングである。

モデルはポールを飛ばすことを始めるために尻と腕と肩
を廻し、且つ、重量の右足転移を助長する。位置Ｃは身
体を巻く状況に強調される垂直バックスイングである。

モデルの左腕は僅か曲がシ、且つ、右腕は少し１フライ
ズ（ｆｌｉｅｓ　）の状況なので、手首のうわぞシ動作
のすべてが開始する。位置りはスイング位置の並行的頂
上である。モデルは頭の殆んど完全な静止を存続しなが
らクラブを垂直から並列位置へ動かす。尻と上半身は一
杯に輪状に曲がっている。生徒はバックスイングを延ば
しすぎており、そのタップがモデルのよシもはるかに廻
る原因となっていることに注目して下さい。これはイン
パクトにおいてクラブをおそい状態に結局至らしめ、ゴ
ルファ−がゴールを右へ押す原因となる。位置Ｅは垂直
ダウンスイングである。初めの下降運動中は、その腕は
身体によって保持される。

左へ帰る転移活動はスイングの頂上と垂直ダウンスイン
グ位置の間に起る。位置下は水平ダウンスイングである
。左側は開いているので、頭は？−ルの後部であシ、且
つ比較的動かない。腕とクラブの自由スイング活動は尻
と上半身を含んで生ぜられる。位置Ｇはインパクト位置
である。これはボールが打たれる場所である。

水平ダウンスイング位置からスイングの終シに、殆んど
すべての身体の動きは目標に向いている。

Ｈは水平スルースイングである。モデルの右手は左と交
（シ、且つ、右足は殆んど地上から離れて上っている。

両活動は重量を左足外へ転動することによって生ぜられ
る。この動きがゴルファ−を横へ引張る。位置下は垂直
スルースイング位置である。尻の方を空間的にあけて腕
とクラブを垂直位置へ自由にスイングさせる。この点に
おいて、クラブはスローイングダウンされ且つ、手首は
離れ始める。身体は直立するが頭はゴールの元の位置の
後部にとどまる。最終位置Ｊは終りである。

へそは目標の左を向いておシ、直行的ではない。

胸が目標に向く場合は尻は適度の空間を生じない。

腰はくずれ、肘は重なり、クラブは最終位置に下がる。

この例は生徒に重ね合わされるＩＯ位置のみを示す。実
際に１生徒のそれぞれのビデオフレームは重ね合わされ
た対応するモデル位置を有する。

かくて、生徒とのモデルスイングは単一課程をすべての
位置にて比較せしめる。

従って、明瞭なる如く、生徒はそのスイングと個別化さ
れ次優位演技モデルのスイングと直接比較を有する。生
徒および／又は先生はそのスイングを改善するためにい
ずれの非効率も容易に訂正することが出来る。加うるに
、他の生徒は批判目的のためビデオハードコピーを観察
し得る。ビデオハードコピーの別の使用は生徒の習得し
つつある熟達中の改善を説明するために先のビデオハー
ドコピーを用いることを含む。

Ｈ０結論 かくて、生徒の活動上に個々の優位演技モデルを重ね合
わせることによって生徒に肉体的運動の熟達を教育する
友めのシステムが示された。先生の助力で生徒は生徒の
演技を個別化された優位モデルのものと比較して改善す
る。個別化された優位演技モデルは活動中の選抜された
演技者の運動姿態、その活動から識別される優位傾向、
およびその活動をすぐれて演技中の選抜され九演技者に
よって用いられるいずれの傾向も含む。個別化された優
位演技モデルは生徒の特徴および肉体的寸法に適寸法化
される。かくして生徒はその運動を生徒の活動のために
特定的に個別化されたモデルと比較することが出来る。

生徒によって習得される物理的熟達はスポーツとｒ−ム
を含む。例えば、システムはゴルフクラブの適切なスイ
ング、短距離競走又はハードル競走のための適切な７オ
ーム、棒高飛びの適切な７オーム、野球のピッチングの
正しいフオーム、野球バットの距離と方向色改善するス
イング、および数多くの他の熟達等を生徒に教育するた
めに特に適当である。

ビデオハードコピーはその熟達を習得中の生徒の改善を
図解するために保存される。又、ビデオハードコピーは
技術習得の生体力学方面における価値ある情報を得る九
めに他の人によって観察される。本発明の上述された実
施例は図解的説明の目的のためのみであって、その変更
は当業者によってなされ得る。従って、この発明はここ
に開示した実施例忙制限されると見なされるに非ずして
、本特許請求の範囲で画定される如く限定されるもので
ある。

【図面の簡単な説明】

ここに図示される望ましい実施例は、如何なる態様にお
いても本発明のスコープを制限する如き構成をなすもの
ではない。 第１図はコ０ルフ教育に用いられるシステムの７例を示
す本発明の教育システムの各構成品を示す。 第２図はオンライン教育モード、又はビデオオバーレイ
モードのいずれかのシステムのオペレーションを説明す
る全体のフローチャートである。 第３図はオンライン教育設備構成を示す広範なフローチ
ャートである。 第弘図はビデオオバーレイ構成を示す広範なフローチャ
ートである。 第５図は優位演技モデルを発生する構成を説明する全体
的なフローチャートである。 第６図は優位演技モデルを発生するプログラムＡの詳細
なフローチャートである。 第１図は優位演技モデルを発生するプログラムＢの詳細
なフローチャートである。 第ｇ図は優位演技モデルを発生するに用いられるプログ
ラムＣの詳細なフローチャートである。 第りＡ−Ｂ図は優位演技モードを発生するプログラムＤ
の詳細なフローチャートである。 第１ＯＡ−Ｃ図はプログラムＢで使われるノーマライズ
／ルーチンの詳細なフローチャートである。 第１／Ａ−Ｃ図はプログラムＣで使われるノーマライズ
コル−チンの詳細なフローチャートである。 第１２図は演技者の腕位置を発生する腕／プログラムの
詳細なフローチャートである。 第１３図はモデルの腕位置を発生する腕コブログラムの
詳細なフローチャートである。 第１４を図は個々の優位演技モデルを発生する構成を説
明する全体的なフローダイアダラムである。 第１！図は個々の演技モデルを発生するディジタル化プ
ログラムの詳細なフローチャートである。 第１乙図は個々の演技モデルを発生する構成用のプログ
ラムＥの詳細なフローチャートである。 第１７図はプログラムＥによって使用されるノーマライ
ズ３に関する詳細なフローチャートである。 第１♂図は個々の演技モデルを表示するプログラムであ
る。 第１り図はオンライン教育モード及びビデオ演技モード
のシステムのオペレーションを図解する。

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. （１）生徒に肉体的運動の熟達を教育するシステムにお
   いて、該システムは； ビデオカメラ、解読手段、処理手段および表示手段を含
   み、 前記ビデオカメラは肉体的運動の熟達を遂行するべく試
   みる生徒の運動のビデオ影像表現の一連を供給する、ビ
   デオ信号を発生するために設置され； 前記解読手段は前記処理手段へ入力を結果としてもたら
   すため、前記ビデオ影像信号を画素影像データに変換し
   ； 前記処理手段は生徒の運動をその熟達を成就するモデル
   に同時に匹敵させ、モデルの運動および生徒の運動の画
   素影像表現を発生し、そこにおいて、モデルの肉体的特
   徴は生徒の肉体的特徴と一致しており； 前記表示手段は生徒の運動をモデルの運動と比較するた
   め、前記画素影像を表示し、それによって生徒はモデル
   の運動の写しをとるべく試みることによって該熟達を習
   得する、 ことを特徴とする前記肉体的運動熟達教育用システム。
2. （２）前記処理手段はモデルの配置方向と位置を計算し
   、且つ、それの表現のディジタル信号を供給するディジ
   タル計算手段を含むことを特徴とする特許請求の範囲第
   １項記載のシステム。
3. （３）前記ディジタル信号および前記解読器からの前記
   画素影像データに対応し、前記ディジタル信号と画素影
   像データを組み合わせ、モデルおよび演技者の画素影像
   を発生する影像処理手段を含むことを特徴とする前記処
   理手段を有する特許請求の範囲第２項記載のシステム。
4. （４）前記計算手段は前記処理手段中の情報に関し、算
   術演算を遂行する中央処理部手段および；前記処理手段
   の操作の連続を制御し、且つ、情報を記憶する記憶手段
   とを含むことを特徴とする特許請求の範囲第３項記載の
   システム。
5. （５）前記カメラからのビデオ信号を記録し、生徒の運
   動を反復するため、前記ビデオ信号を録画再生するべく
   適合された第一ビデオレコーダをさらに含むことを特徴
   とする特許請求の範囲第１項記載のシステム。
6. （６）画素影像データをビデオ信号に変換する符号化手
   段をさらに含むことを特徴とする特許請求の範囲第１項
   記載のシステム。
7. （７）前記ビデオ信号をビデオ影像へ変換する少くとも
   一台のビデオモニターをさらに含むことを特徴とする特
   許請求の範囲第６項記載のシステム。
8. （８）前記符号化手段はＲＧＢ−ＮＴＳＣ変換器である
   ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のシステム
   。
9. （９）前記解読手段はＮＴＳＣ−ＲＧＢ変換器であるこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のシステム。
10. （１０）入力情報を前記影像処理手段へ供給する手段を
    さらに含んでいることを特徴とする特許請求の範囲第２
    項記載のシステム。