JPWO2016208290A1 - 測定装置及び測定方法 - Google Patents

Abstract

測定装置は、体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得する取得部と、取得された位置情報又は向き情報に基づいて、当該被験者の肢体の、当該測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出する算出部と、算出された角度又は距離を出力する出力処理部と、を有する。

Description

本発明は、人の肢体能力の測定技術に関する。

現在、モーションキャプチャ技術や三次元センシング技術を用いて、人の動きを三次元で捉え、デジタルデータ化する様々なアプリケーションが存在する。映画やゲームにおけるＣＧ（Computer Graphics）キャラクタの生成やスポーツ分析を行うアプリケーションや、ジェスチャ操作を認識するアプリケーション等が例示される。モーションキャプチャの方式には、人の体に複数のマーカやセンサを取り付け、各マーカの検出や各センサのセンシングにより、人の動きを三次元データ化する方式が存在する。また、三次元センサから得られる三次元情報を用いて人体の姿勢推定を行うことで、人体にマーカやセンサを付すことなく、人の動きを三次元データ化する方式も存在する。人体の姿勢推定では、三次元情報から人の肢体の各部位（頭、手、腕、脚など）が認識され、各部位の動きが記録される。

下記特許文献１では、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）から得られる情報に基づいて人物の動作情報（カラー画像情報、距離画像情報、骨格情報等）が取得される度に、リハビリテーションの評価の指標となる指標値を測定する装置が提案されている。この提案では、肩の屈曲伸展、肩の水平屈曲伸展、肩甲帯の屈曲伸展、股の屈曲伸展、頭部の前屈後屈、胸腰部の前屈後屈及び胸腰部の回旋のうちの少なくとも一つの指標値が測定される。下記非特許文献１には、関節可動域の正しい測定方法が規定されている。

また、下記非特許文献２では、ＫＩＮＥＣＴ（登録商標）から得られる骨格情報を用いて、関節可動域をリアルタイムに測定する手法が提案されている。この手法では、骨格情報が表示され、マウスを測定対象となり得る関節に重ねると、その関節での計測項目が表示される。そして、希望する計測項目を選択することで、計測が開始される。但し、この文献には、具体的な計測手法については開示されていない。

特開２０１５−６１５７９号公報

"関節可動域表示ならびに測定法"，日本整形外科学会・日本リハビリテーション医学会，リハビリテーション医学３２，２０７−２１７，１９９５年 狐崎 直文ほか，"ＫＩＮＥＣＴのリハビリテーション用アプリケーションの実用化"，電子情報通信学会，信学技法，ＩＥ２０１２‐８９（２０１２‐１１）

しかしながら、上記各提案手法では、被験者は、測定のために決められた動作をする必要がある。被験者は、測定のための動作を覚えなければならず、また、測定のためだけにわざわざその動作を行う必要がある。これにより、測定自体が被験者にとって億劫なものとなってしまう可能性がある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、肢体能力の測定の利便性を向上させる技術を提供する。

本発明の各側面では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。

第１の側面は、測定装置に関する。第１の側面に係る測定装置は、体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得する取得手段と、取得された位置情報又は向き情報に基づいて、当該被験者の肢体の、当該測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出する算出手段と、算出された角度又は距離を出力する出力処理手段と、を有する。

第２の側面は、少なくとも一つのコンピュータにより実行される測定方法に関する。第２の側面に係る測定方法は、体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得し、取得された位置情報又は向き情報に基づいて、当該被験者の肢体の、当該測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出し、算出された角度又は距離を出力する、ことを含む。

なお、本発明の他の側面は、上記第二の側面の方法を少なくとも１つのコンピュータに実行させるプログラムである。また、他の側面は、このような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ってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。

上記各側面によれば、肢体能力の測定の利便性を向上させることができる。

上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

第一実施形態における測定装置のハードウェア構成例を概念的に示す図である。 第一実施形態における測定装置の処理構成例を概念的に示す図である。 肩の屈曲運動の能力を測定するために設定された測定期間の例を示す図である。 肩の外転運動及び内転運動の各能力をそれぞれ測定するために設定された測定期間の例を示す図である。 肩の能力指標の算出手法を示す図である。 胸腰部の屈曲運動に関する能力指標の算出方法を示す図である。 出力処理部による出力の具体例を示す図である。 第一実施形態における測定装置の動作例を示すフローチャートである。 肢体動作の認識処理を概念的に示す図である。 第二実施形態における測定装置の動作例を示すフローチャートである。 第三実施形態における測定装置の動作例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に挙げる各実施形態はそれぞれ例示であり、本発明は以下の各実施形態の構成に限定されない。

［第一実施形態］
〔装置構成〕
図１は、第一実施形態における測定装置１０のハードウェア構成例を概念的に示す図である。第一実施形態における測定装置１０は、いわゆるコンピュータであり、例えば、バスで相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、メモリ２、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３、通信ユニット４等を有する。

ＣＰＵ１には、一般的なＣＰＵに加えて、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等も含まれる。
メモリ２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）である。

入出力Ｉ／Ｆ３は、表示装置５、入力装置６等のユーザインタフェース装置と接続可能である。表示装置５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイのような、ＣＰＵ１等により処理された描画データに対応する画面を表示する装置である。入力装置６は、キーボード、マウス等のようなユーザ操作の入力を受け付ける装置である。表示装置５及び入力装置６は一体化され、タッチパネルとして実現されてもよい。また、入力装置６は、音声を取得するマイクロフォンユニットであってもよい。入出力Ｉ／Ｆ３には、スピーカユニット等のような他の出力装置が接続されてもよい。

通信ユニット４は、他のコンピュータとの通信網（図示せず）を介した通信や、プリンタ等のような他の機器との信号のやりとり等を行う。通信ユニット４には、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等により三次元センサ７と接続される。但し、通信ユニット４と三次元センサ７との通信形態は制限されない。また、通信ユニット４には、可搬型記録媒体等も接続され得る。

三次元センサ７は、三次元情報を検出する。三次元センサ７は、例えば、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）や３Ｄカメラのように、可視光カメラ及び深度センサが統合されたセンサとして実現される。深度センサは、距離画像センサとも呼ばれ、レーザから近赤外光のパターンを対象者に照射し、そのパターンを近赤外光を検知するカメラで撮像して得られる情報から距離画像センサから対象者までの距離が算出される。三次元センサ７は、視野内の被験者の所定部位の三次元位置を検出することができれば、その実現手法は制限されない。例えば、三次元センサ７は、複数の可視光カメラを用いる三次元スキャナ方式で実現されてもよい。以下の説明では、説明を分かり易くするために、三次元センサ７は、可視光カメラ及び深度センサが統合されたセンサであると仮定する。

被験者は、三次元センサ７の視野内で体操を行う。被験者により行われる体操自体は何ら制限されない。例えば、被験者は、ラジオ体操を行う。これにより、測定装置１０は、三次元センサ７から得られる情報に基づいて、ラジオ体操をしている被験者の肢体の所定部位の三次元位置又は向きを取得することができる。

測定装置１０のハードウェア構成は、図１に示される例に限定されない。測定装置１０は、図示されていない他のハードウェア要素を含み得る。また、各ハードウェア要素の数も、図１の例に制限されない。例えば、測定装置１０は、複数のＣＰＵ１を有していてもよい。また、測定装置１０は、複数の三次元センサ７に接続されていてもよい。この場合、各三次元センサ７は、被験者を複数の方向からセンシングできるように、異なる位置及び方向でそれぞれ設置されることが望ましい。

〔処理構成〕
図２は、第一実施形態における測定装置１０の処理構成例を概念的に示す図である。第一実施形態における測定装置１０は、取得部１１、算出部１２、出力処理部１３等を有する。これら各処理モジュールは、例えば、ＣＰＵ１によりメモリ２に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。また、当該プログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから通信ユニット４を介してインストールされ、メモリ２に格納されてもよい。

取得部１１は、三次元センサ７から得られる情報に基づいて、体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報、向き情報、又は両情報を取得する。取得部１１は、位置情報及び向き情報以外の情報を更に取得してもよい。以降、取得部１１により取得される、当該測定期間における被験者の肢体の所定部位に関する情報を総称して「肢体データ」と表記する場合もある。肢体データにより表される肢体の所定部位は、当該体操で測定可能な能力種に応じて決められてもよいし、出来る限り多くの所定部位の肢体データが取得されてもよい。

「体操期間」とは、被験者により行われている体操の最初から最後までの全期間を意味する。例えば、被験者がラジオ体操第一を行っている場合、「体操期間」は、ラジオ体操第一の最初から最後までの全期間を意味する。「ラジオ体操第一」は、「伸びの運動」から「深呼吸」までの１３種の所定運動からなる周知の運動である。
「測定期間」とは、被験者により行われる体操の全期間内の一部の期間であり、或る一つの肢体能力種を測定できる動きが行われる期間を意味する。即ち、「測定期間」は、測定される能力種毎にそれぞれ設けられる。「測定期間」は、体操期間の一部の期間であれば、その時間長は制限されない。測定対象となる肢体能力種は、例えば、上記非特許文献１で規定されている全ての項目又はその一部の項目である。

図３及び図４は、測定期間の設定例を示す図である。
図３は、肩の屈曲運動の能力を測定するために設定された測定期間を例示する。図３では、ラジオ体操第一における最初の運動である「伸びの運動」の中の、腕を体の正面で下から上に上げる動きの間が測定期間Ｍ１１及びＭ１２に設定されている。「伸びの運動」では、同じ動作が２回繰り返されるため、２つの測定期間Ｍ１１及びＭ１２が設定されている。即ち、図３の例では、肩の屈曲運動の能力に関し２つの測定期間Ｍ１１及びＭ１２が設けられている。

図４は、肩の外転運動及び内転運動の各能力をそれぞれ測定するために設定された測定期間を例示する。図４では、ラジオ体操第一における３つ目の運動である「腕を回す運動」の中の腕を体の側面で下から上に上げる動きの間が測定期間Ｍ２１に設定されており、「腕を回す運動」の中の腕を体の側面で上から下に下げる動きの間が測定期間Ｍ２２に設定されている。測定期間Ｍ２１は、肩の外転運動の能力の測定のために設けられ、測定期間Ｍ２２は、肩の内転運動の能力の測定のために設けられている。

取得部１１は、三次元センサ７から取得可能な二次元画像のフレーム及び深度画像（距離画像）のフレームの中で、当該測定期間を表す１以上のフレームを取得することができる。三次元センサ７から取得可能な二次元画像及び深度画像の各フレームレートに基づいて、取得部１１は、或るフレームから所定時間後のフレームを選択的に取得することができる。例えば、フレームレートが毎秒３０フレームに設定される場合、或るフレームから３０秒後のフレームは、当該或るフレームから９００フレーム目に取得できる。以降、二次元画像及び深度画像（距離画像）の各フレームは、二次元画像及び深度画像と略称される。

取得部１１は、姿勢推定技術を用いて、取得された二次元画像及び深度画像から、三次元センサ７の視野内に位置する被験者の肢体の複数の所定部位を認識し、各部位の三次元位置（世界座標系）を特定する。取得部１１は、既存の様々な姿勢推定技術を用いることができる。例えば、取得部１１は、左肩、左肘、左手首、左手、右肩、右肘、右手首、右手、頭、肩中央、背骨、腰中央、右腰、左腰、右膝、右かかと、右足、左膝、左かかと、左足のような、肢体の複数部位の位置情報を取得することができる。取得部１１により取得される位置情報は、被験者が実際に存在する三次元空間に相当する世界座標系で表される。例えば、取得される位置情報は、三次元センサ７の視野の中心を原点として、左右方向をｘ軸（右方向を正）、上下方向をｙ軸（上方向を正）、深度方向（奥行方向を正）をｚ軸とする世界座標系により表される。以下、この世界座標系の例を用いて説明される。但し、世界座標系の三軸及び原点の配置は、このような例に限定されない。以降、取得部１１により取得される、被験者の肢体の所定部位の位置情報を骨格データと表記する場合もある。

また、取得部１１は、測定期間の深度画像のみを用いて、被験者の肢体の所定部位の位置情報や床面の位置情報を取得することもできる。例えば、取得部１１は、測定期間の深度画像に対して既存のパターンマッチング技術を適用することにより、被験者の輪郭を特定し、その特定された輪郭に基づいて、被験者の指先の位置情報や床面の位置情報を取得することができる。このように取得される位置情報は、深度画像の画像座標系のｘ座標及びｙ座標、並びに世界座標系のｚ座標（深度）により表される。

更に、取得部１１は、既存の画像認識技術を用いることにより、三次元センサ７から得られる二次元画像及び深度画像から人の顔を認識し、認識された顔の各部位の位置関係からその人の顔の向きを特定することができる。人の顔及び顔内の各部位の認識手法には、様々な既存の画像認識手法を用いることができる。取得部１１により取得される顔の向き情報は、ｚ軸からの角度で表される。取得される被験者の深度情報は、深度画像に基づく情報であり、顔の中心等のような被験者の肢体の或る一点の深度、又は被験者の肢体の複数点の中心位置の深度を示す。また、取得部１１は、上述のように取得された骨格データを用いて、被験者の体の向きを特定することもできる。例えば、取得部１１は、両肩の位置情報に基づいて、両肩を結ぶ線分と、ｘ軸方向との、ｙ軸に直交する平面上になす角度を、体の向きとして算出することができる。算出される体の向きは、肩の開き角度と表記することもできる。取得部１１は、算出された体の向きと上述のように特定された顔の向きとを合わせることで、体に対する顔の向きを算出することができる。

本実施形態では、取得部１１は、或る体操に関し予め決められ保持される時間情報を用いて、次のように測定期間を特定し、その特定された測定期間における肢体データを取得する。

取得部１１は、第一所定時間の情報及び第二所定時間の情報を予め保持する。取得部１１は、体操の開始時点から第一所定時間の経過後の時点を測定期間の開始時点として特定し、体操の開始時点又は測定期間の開始時点から第二所定時間の経過後の時点を測定期間の終了時点として特定する。即ち、第二所定時間は、体操の開始時点から測定期間の終了時点までの時間長を示すか、又は測定期間の時間長を示す。このように特定された開始時点及び終了時点に基づいて、取得部１１は、測定期間の開始時点の後かつ測定期間の終了時点の前の、位置情報又は向き情報を取得する。例えば、取得部１１は、測定期間の開始時点から測定期間の終了時点までの間の二次元画像及び深度画像を取得し、その取得された画像情報に基づいて、当該測定期間における肢体データを取得する。

一つの体操に関して複数の肢体能力種が測定対象とされる場合、取得部１１は、第一所定時間の情報と第二所定時間の情報との少なくとも一つのペアを肢体能力種毎にそれぞれ保持する。取得部１１は、一つの肢体能力種について複数のペアを保持してもよい。そして、取得部１１は、保持される複数のペアを用いて特定された複数の測定期間の各々について、上述のように肢体データを取得すると共に、その取得された肢体データから指標値を算出すべき肢体能力種の識別情報を算出部１２に渡す。

上述のように測定期間を特定するためには、取得部１１は、体操の開始時点を認識する必要がある。例えば、体操開始時点以降、三次元センサ７からの情報の取得が可能となる場合には、取得部１１は、三次元センサ７から最初に情報が取得されたタイミングを体操開始時点と認識することができる。この場合、例えば、測定装置１０は、体操開始と同時に、三次元センサ７のセンシングを開始させる。また、取得部１１は、三次元センサ７から最初に情報が取得されたタイミングから所定時間経過後の時点を体操開始時点として認識してもよい。この場合、取得部１１は、その所定時間の情報を予め保持していればよい。

また、取得部１１は、マイクロフォンにより集音された音声情報を入出力Ｉ／Ｆ３を介して更に取得し、その音声情報で体操の開始時点を認識することもできる。取得部１１は、入力装置６を用いたユーザ操作の検出タイミングにより、体操の開始時点を認識してもよい。この場合、取得部１１は、体操開始時にユーザに所定操作を行わせる画面を表示装置５に表示し、その画面に対する所定操作が検出された時点を体操の開始時点として認識する。

また、取得部１１は、三次元センサ７から得られる情報に対して、体操の開始時点に対応する所定の肢体姿勢の認識処理を行い、この認識結果に基づいて、体操の開始時点を特定することもできる。例えば、取得部１１は、既存の画像認識技術を用いて、周期的に取得される二次元画像から被験者の所定姿勢を認識する。体操は、両腕を下げた直立の姿勢で開始されることが多い。よって、取得部１１は、両腕を下げた直立の姿勢を認識した時点を体操の開始時点として特定してもよい。また、取得部１１は、取得される骨格データから直立の姿勢を認識することもできる。

算出部１２は、取得部１１により取得される測定期間の肢体データに基づいて、被験者の肢体の、その測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出する。測定期間について複数の肢体データが取得される場合、算出部１２は、各肢体データについて、角度又は距離をそれぞれ算出する。複数の肢体能力種が測定対象とされる場合には、算出部１２は、各肢体能力種に対応する能力指標の計算手法を用いて、角度又は距離を算出する。このとき、算出部１２は、取得部１１から肢体データと共に肢体能力種の識別情報を取得し、その肢体能力種の識別情報に基づいて、複数の肢体能力種に対応する複数の計算手法の中から、実行すべき計算手法を選択する。能力指標の計算手法には、既知の様々な手法が利用されればよく、その計算手法自体は制限されない。各肢体能力種に対応する能力指標の計算手法は、非特許文献１で示される規定に準拠していることが望ましい。

例えば、算出部１２は、次のようにして、各肢体能力種に対応する能力指標となる角度又は距離を算出する。

図５は、肩の能力指標の算出手法を示す図である。
算出部１２は、肩の位置Ｐ１を端点としｙ軸負方向の線分Ｌ１と、肩の位置Ｐ１と手の位置Ｐ２とを結ぶ線分Ｌ２との、ｘ軸に直交する平面（ｙｚ平面、図３の紙面）上になす角度Ａ１を肩の屈曲運動の能力指標として算出する。
算出部１２は、線分Ｌ１と、線分Ｌ２との、ｘ軸に直交する平面（ｙｚ平面、図３の紙面）上になす角度Ａ２を肩の伸展運動の能力指標として算出する。
算出部１２は、肩の位置Ｐ３を端点としｙ軸負方向の線分Ｌ３と、肩の位置Ｐ３と手の位置Ｐ４とを結ぶ線分Ｌ４との、ｚ軸に直交する平面（ｘｙ平面、図３の紙面）上になす角度Ａ３を肩の外転運動又は内転運動の能力指標として算出する。
算出部１２は、肘の位置Ｐ５を端点としｚ軸負方向の線分Ｌ５と、肘の位置Ｐ５と手の位置Ｐ６とを結ぶ線分Ｌ６との、ｙ軸に直交する平面（ｘｚ平面、図３の紙面）上になす角度Ａ５を、肩の外旋運動の能力指標として算出する。
算出部１２は、線分Ｌ５と、線分Ｌ６との、ｙ軸に直交する平面（ｘｚ平面、図３の紙面）上になす角度Ａ６を、肩の内旋運動の能力指標として算出する。
算出部１２は、肩の位置Ｐ７を端点としｘ軸負方向の線分Ｌ７と、肩の位置Ｐ７と手の位置Ｐ８とを結ぶ線分Ｌ８との、ｙ軸に直交する平面（ｘｚ平面、図３の紙面）上になす角度Ａ７を、肩の水平屈曲運動の能力指標として算出する。
算出部１２は、線分Ｌ７と、線分Ｌ８との、ｙ軸に直交する平面（ｘｚ平面、図３の紙面）上になす角度Ａ８を、肩の水平伸展運動の能力指標として算出する。

図６は、胸腰部の屈曲運動に関する能力指標の算出方法を示す図である。算出部１２は、被験者の指先Ｐ９と、その指先Ｐ９からｙ軸負方向の線分と床面との交点Ｐ１０との間の距離を算出する。例えば、算出部１２は、取得部１１により取得された、手の指先のｙ座標及び床面のｙ座標に基づいて、深度画像上における指先から床面までの画素数ＰＸ１を算出する。算出部１２は、算出された画素数ＰＸ１と、特定された被験者の指先Ｐ９の深度ＤＰＴと、二次元画像の高さの半分の画素数ＰＸ２と、三次元センサ７（二次元画像を撮像する可視光カメラ等）の垂直視野角の半分（例えば、３０度）とを用いて、次のような式により、世界座標系における被験者の指先と床面との間の距離を算出することができる。
世界座標系の距離＝（ＰＸ１・ＤＰＴ・ｔａｎ３０）／ＰＸ２
但し、被験者の指先と床面との間の距離の算出手法は、この式に限定されない。例えば、ＰＸ２は、深度画像の高さの半分の画素数とし、垂直視野角は、深度センサの垂直視野角としてもよい。また、ＰＸ１は、二次元画像上における画素数としてもよい。

出力処理部１３は、算出部１２により算出された角度又は距離を出力する。或る測定期間に関して複数の角度又は複数の距離が算出される場合がある。この場合には、出力処理部１３は、算出された複数の角度又は複数の距離の中の最大値又は最小値を、その測定期間に対応する肢体能力種の指標値として出力してもよい。また、複数の肢体能力種が測定対象とされる場合には、出力処理部１３は、複数の肢体能力種をそれぞれ識別する各識別情報と関連付けた状態で、算出された角度又は距離をそれぞれ出力することもできるし、最大値又は最小値をそれぞれ出力することもできる。肢体能力種を識別する識別情報は、数値であってもよいし、「肩の屈曲運動」のように文字列であってもよい。

出力処理部１３は、算出部１２により角度又は距離が算出される度に出力してもよいし、肢体能力種の指標値として最大値又は最小値が決定される度に出力してもよい。また、出力処理部１３は、全ての測定期間について角度又は距離の算出が完了した時点で一括に出力してもよい。また、出力処理部１３の出力方法は制限されない。出力処理部１３は、肢体能力種の指標値を表示装置５に表示してもよいし、通信ユニット４に接続されるプリンタ装置に印刷させてもよい。また、出力処理部１３は、肢体能力種の指標値を、通信ユニット４を経由して可搬型記録媒体に格納してもよいし、通信ユニット４を介して他のコンピュータに送信してもよい。また、出力処理部１３は、当該指標値をファイルとして蓄積することもできる。

図７は、出力処理部１３による出力の具体例を示す図である。図７の例では、肢体能力種毎に区分けされた表形式で、肢体能力種の名称及び能力指標値として算出された角度又は距離が出力されている。例えば、出力処理部１３は、全ての測定期間について角度又は距離の算出が完了した時点で、図７に示される表を出力する。

〔動作例／測定方法〕
以下、第一実施形態における測定方法について図８を用いて説明する。
図８は、第一実施形態における測定装置１０の動作例を示すフローチャートである。図８に示されるように、第一実施形態における測定方法は、測定装置１０のような少なくとも一つのコンピュータにより実行される。図８に示される各処理工程は、測定装置１０が有する上述の各処理モジュールの処理内容と同様であるため、各処理工程の詳細は、適宜省略される。

測定装置１０は、肢体能力種毎に、第一所定時間の情報と第二所定時間の情報との少なくとも一つのペアを保持する。保持される時間情報のペアは、一つの測定期間を特定するための情報である。以下、或る体操について複数の肢体能力種が測定対象とされる場合が例示される。

測定装置１０は、時間的に早いものから順に、第一所定時間及び第二所定時間のペアを取得する（Ｓ８１）。このとき、測定装置１０は、取得された時間ペアに基づいて測定すべき肢体能力種を特定する（Ｓ８２）。例えば、測定装置１０は、時間ペアを肢体能力種の識別情報と関連付けて予め保持しており、当該時間ペアと共に、そのペアに関連付けられた肢体能力種の識別情報を取得する。

測定装置１０は、（Ｓ８１）で取得された時間ペアに基づいて、測定期間の開始時点及び終了時点を特定する（Ｓ８３）。具体的には、測定装置１０は、体操の開始時点から第一所定時間の経過後の時点を測定期間の開始時点として特定し、体操の開始時点又は測定期間の開始時点から第二所定時間の経過後の時点を測定期間の終了時点として特定する。例えば、測定期間の開始時点は、体操の開始時点から１５秒後に設定され、測定期間の終了時点は、体操の開始時点から２０秒後又は測定期間の開始時点から５秒後に設定される。以降、（Ｓ８２）で開始時点及び終了時点が特定された測定期間は、対象測定期間と表記される。

測定装置１０は、（Ｓ８３）で特定された測定期間の開始時点及び終了時点に基づいて、体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、当該測定期間における肢体データを取得する（Ｓ８４）。例えば、測定装置１０は、設定されているフレームレートに従って体操開始時点以降に三次元センサ７から取得される二次元画像及び深度画像の数をカウントすることにより、測定期間の開始時点より後でかつ終了時点より前の二次元画像及び深度画像を取得する。そして、測定装置１０は、取得された二次元画像及び深度画像から、被験者の肢体の所定部位に関する位置情報、向き情報、又はその両方（肢体データ）を取得する。但し、測定装置１０は、深度画像のみからその位置情報を取得することもできる。二次元画像及び深度画像、又は深度画像のみからの肢体データの取得手法については、上述したとおりである（取得部１１）。

測定装置１０は、測定期間の開始時点の後かつ測定期間の終了時点の前の各肢体データについて、角度又は距離をそれぞれ算出する（Ｓ８５；ＮＯ、Ｓ８６）。このとき、測定装置１０は、複数の肢体能力種に対応する複数の計算手法の中から、（Ｓ８２）で特定されている肢体能力種に対応する算出手法を選択する。測定装置１０は、算出された角度又は距離を、（Ｓ８２）で特定されている肢体能力種毎に区別できるように、保持する。

測定装置１０は、測定期間の終了時点が経過すると（Ｓ８５；ＹＥＳ）、他の時間ペアが存在するか否かを判定する（Ｓ８７）。言い換えれば、測定装置１０は、他の測定期間が設定されているか否かを判定する。ここで、測定期間の終了時点の経過は、例えば、測定期間の終了時点より後の二次元画像及び深度画像が取得されたか否かで判断される。測定装置１０は、他の時間ペアが存在する場合（Ｓ８７；ＹＥＳ）、新たな第一所定時間及び新たな第二所定時間のペアを取得し（Ｓ８１）、この新たに取得された時間ペアに基づいて、（Ｓ８２）以降を実行する。

測定装置１０は、他の時間が存在しない場合（Ｓ８７；ＮＯ）、（Ｓ８６）で算出され保持されている複数の角度又は複数の距離を、肢体能力種毎に集計し、各肢体能力種についての能力指標値をそれぞれ決定する（Ｓ８８）。具体的には、測定装置１０は、肢体能力種毎に、最大角度、最小角度、最大距離、又は最小距離を決定し、決定された最大値又は最小値を各肢体能力種の能力指標値にそれぞれ決定する。

測定装置１０は、（Ｓ８８）で決定された、肢体能力種毎の能力指標値を出力する（Ｓ８９）。上述したとおり、能力指標値の出力方法は制限されない（出力処理部１３）。

本実施形態の測定方法は、図８の例に限定されない。本実施形態の測定方法は、図８に示される１以上の処理工程を含まなくてもよい。また、各処理工程の実行順序は、内容的に支障のない範囲で変更することができる。例えば、（Ｓ８８）は、（Ｓ８６）の後に実行されてもよい。この場合、測定装置１０は、（Ｓ８６）で角度又は距離が算出される度に、その算出された角度又は距離が示す肢体能力種に関する能力指標値を決定することになる。この場合、（Ｓ８８）の後に（Ｓ８９）が実行されてもよい。これによれば、一つの測定期間について計算が終了する度に、対応する肢体能力種の能力指標値が出力される。また、（Ｓ８８）は、実行されず、（Ｓ８６）で算出された角度又は距離がそのまま出力されてもよい。

〔第一実施形態の作用及び効果〕
上述したとおり、第一実施形態では、肢体能力の測定期間を特定するための時間情報（第一所定時間及び第二所定時間）が測定装置１０で予め保持されており、この時間情報で特定された測定期間における肢体データに基づいて、被験者の肢体の、その測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離が算出される。このように、第一実施形態では、或る体操を構成する運動の中で、被験者の肢体能力を測定できる動きの期間が測定期間として自動で特定され、その測定期間内の被験者の肢体の所定部位の位置又は向きから、或る肢体能力種の指標値が算出される。

これにより、被験者は、測定のための専用の動きではなく或る体操を行えば、自身の肢体能力の指標値を得ることができるため、肢体能力の測定自体への被験者の抵抗感を和らげることができる。結果、測定頻度を上げさせ、被験者に自身の体の積極的な管理を促すことができる。更に、専用の動きを被験者に要求しなくてすむため、被験者が測定を意識し過ぎることもなく、被験者本来の能力を測定することができる。

また、図３及び図４に例示したように、複数種の肢体能力を測定できる体操がある。第一実施形態では、肢体能力種毎に測定期間がそれぞれ設けられ、各測定期間を特定するための時間情報がそれぞれ保持され、複数の肢体能力種に関し、能力指標値がそれぞれ決定される。これにより、被験者は、一つの体操を行うことで、複数の肢体能力種の指標値を得ることができる。

［第一実施形態の補足］
第一実施形態は、ラジオ体操第一及びラジオ体操第二のように複数種の体操に対応することもできる。即ち、測定装置１０（取得部１１）は、各体操種について、その体操種で測定可能な肢体能力種毎の時間情報のペアをそれぞれ保持する。具体的には、測定装置１０は、体操種の識別情報、肢体能力種の識別情報、及び時間情報のペアの対応付けを予め保持する。測定装置１０（取得部１１）は、被験者により行われている体操種を特定し、その特定された体操種に対応付けられた、肢体能力種毎の時間情報のペアを取得することで、各測定期間をそれぞれ特定することができる。体操種は、入力装置６を用いたユーザ操作により指定されてもよいし、体操の開始後一定期間の被験者の動作を認識することで、自動で特定されてもよい。

また、上述の説明では、体操をしている被験者の動きからリアルタイムに肢体能力の指標値が算出された。しかしながら、上述の第一実施形態は、体操をしている被験者の三次元的な動きが記録（格納）された情報に基づいて、肢体能力の指標値を算出することもできる。この場合、被験者が体操をしている間に、その被験者をセンシングする三次元センサ７から所定周期で取得される二次元画像及び深度画像が、取得されたタイミングを区別できるように、測定装置１０又は他の装置に一旦格納される。測定装置１０（取得部１１）は、この格納された二次元画像群及び深度画像群を通信等により取得し、取得された二次元画像群及び深度画像群から、測定期間の肢体データを取得する。取得される二次元画像群及び深度画像群は、取得タイミングで区別可能であるため、測定装置１０は、測定期間の開始時点及び終了時点に対応する各取得タイミングに基づいて、測定期間の肢体データを取得することができる。

上述の説明では特に言及されなかったが、複数の測定期間が設けられる場合、二番目以降の測定期間の開始時点を特定するための第一所定時間は、体操の開始時点からの時間長であってもよいし、直前の測定期間の開始時点又は終了時点からの時間長であってもよい。

［第二実施形態］
上述の第一実施形態では、肢体能力の測定期間を特定するための時間情報（第一所定時間及び第二所定時間）が測定装置１０で予め保持されていた。第二実施形態における測定装置１０及び測定方法は、体操をしている被験者の三次元的な動きが記録（格納）された記録情報に基づいて、第一実施形態のような時間情報を用いず、自動的に測定期間を特定する。以下、第二実施形態における測定装置及び測定方法について、第一実施形態と異なる内容を中心に説明する。以下の説明では、第一実施形態と同様の内容については適宜省略する。

第二実施形態では、上述のように、体操をしている被験者の三次元的な動きが記録（格納）された記録情報が存在することが前提となる。測定装置１０がこの記録情報を生成してもよい。この場合、測定装置１０は、被験者が体操をしている間に、その被験者をセンシングする三次元センサ７から二次元画像及び深度画像を周期的に取得し、取得された二次元画像及び深度画像を、取得タイミングを区別できるように、メモリ２に格納する。測定装置１０は、記録情報として、骨格データを格納してもよい。また、この記録情報は他の装置により生成されてもよい。この場合、測定装置１０は、三次元センサ７に接続されている必要はなく、その記録情報を通信ユニット４を介して他の装置又は可搬型記録媒体から取得すればよい。

〔処理構成〕
取得部１１は、上述のように取得された記録情報に対する測定期間に対応する所定の肢体動作の認識処理により、その記録情報の中のその測定期間を特定する。取得部１１は、肢体能力種毎に、その肢体能力種の能力指標を測定できる肢体動作の情報を予め保持しておく。保持される情報は、例えば、その肢体動作を構成する複数の姿勢を表す骨格データパターン又は深度画像の輪郭（シルエット）パターンである。骨格データパターンは、各姿勢をそれぞれ表す骨格データの集合である。骨格データパターンを形成する骨格データは、或る姿勢の肢体における複数の所定部位の位置情報である。例えば、両手を挙げた姿勢は、両手、頭、両肩、腰中央、両膝、及び両足の位置を示す骨格データにより表される。骨格データパターンを形成する骨格データは、頭に対する左手の位置のように、所定部位間の相対位置を示すデータであってもよい。輪郭パターンは、深度画像における人の各姿勢をそれぞれ表す輪郭の集合である。

取得部１１は、記録情報として取得される各骨格データ又は各深度画像に対して、その保持される骨格データパターン又は深度画像の輪郭パターンのマッチング処理をそれぞれ行うことにより、そのパターン情報で表される所定の肢体動作の認識を試みる。具体的には、取得部１１は、記録情報として取得される各骨格データと、保持される骨格データパターンとの比較を行い、取得される各骨格データに所定の肢体動作が含まれているか否かを判定する。また、取得部１１は、記録情報として取得される各深度画像に、輪郭パターンに含まれる複数の輪郭が含まれているか否かを判定する。

取得部１１は、肢体能力種に関して保持される骨格データパターン又は輪郭パターンと類似する骨格データパターン又は輪郭パターンを含む、時間的に連続した取得タイミングで取得された複数の二次元画像及び複数の深度画像を、当該記録情報の中の測定期間の情報として特定する。取得部１１は、測定期間の情報として特定された複数の二次元画像及び複数の深度画像に基づいて、第一実施形態と同様に、測定期間の肢体データを取得する。但し、取得部１１は、所定の肢体動作の認識のために、二次元画像のパターンマッチングを用いることもできる。この場合、取得部１１は、所定の肢体動作を構成する複数の姿勢を表す複数のパターン画像を保持しており、記録情報として取得される各二次元画像に対して、その保持される各パターン画像を用いたパターンマッチング処理をそれぞれ行えばよい。

図９は、肢体動作の認識処理を概念的に示す図である。図９の例では、取得部１１は、ＰＴ１、ＰＴ２、及びＰＴ３で示される人の３つの姿勢を表す深度画像の輪郭（シルエット）パターンを予め保持する。取得部１１は、記録情報として取得された深度画像群に対して、時間順に、輪郭情報ＰＴ１とのパターンマッチング処理を行う。取得部１１は、輪郭情報ＰＴ１と類似する輪郭を含む深度画像を検出すると、その深度画像よりも後に取得された深度画像に対して、輪郭情報ＰＴ２とのパターンマッチング処理を行う。取得部１１は、輪郭情報ＰＴ２と類似する輪郭を含み、先に検出された深度画像に時間的に近い深度画像を検出すると、その深度画像よりも後に取得された深度画像に対して、輪郭情報ＰＴ３とのパターンマッチング処理を行う。取得部１１は、輪郭情報ＰＴ３と類似する輪郭を含み、先に検出された深度画像に時間的に近い深度画像を検出すると、最初に検出された深度画像から最後に検出された深度画像までの間を測定期間として特定する。図９の例では、測定期間Ｍ１１及びＭ１２が特定される。

図９では、深度画像の輪郭パターンとのパターンマッチングにより、所定の肢体動作が認識されたが、上述したとおり、所定の肢体動作の認識のために、骨格データパターン又は二次元画像パターンが利用されてもよい。骨格データパターンが利用される場合、取得部１１は、ＰＴ１、ＰＴ２、及びＰＴ３で示される人の３つの姿勢を表す３つの骨格データを予め保持していればよい。また、二次元画像パターンが利用される場合、取得部１１は、ＰＴ１、ＰＴ２、及びＰＴ３に対応する３つのパターン画像を予め保持していればよい。

〔動作例／測定方法〕
以下、第二実施形態における測定方法について図１０を用いて説明する。
図１０は、第二実施形態における測定装置１０の動作例を示すフローチャートである。図１０に示されるように、第二実施形態における測定方法は、測定装置１０のような少なくとも一つのコンピュータにより実行される。図１０に示される各処理工程は、測定装置１０が有する上述の各処理モジュールの処理内容と同様であるため、各処理工程の詳細は、適宜省略される。

測定装置１０は、体操をしている被験者の三次元的な動きが記録（格納）された記録情報を取得する（Ｓ９１）。測定装置１０は、メモリ２からその記録情報を取得してもよいし、他の装置又は可搬型記録媒体からその記録情報を通信ユニット４を介して取得してもよい。この記録情報は、例えば、被験者が体操をしている間に、その被験者をセンシングする三次元センサ７から周期的に取得された二次元画像及び深度画像が、取得タイミングを区別できるように、格納されたものである。

測定装置１０は、取得された記録情報に対して或る肢体能力種に対応する所定の肢体動作の認識処理を行う。上述したとおり、測定装置１０は、複数の肢体能力種の各々について、その肢体能力種に対応する測定期間を特定するための所定の肢体動作を示す情報をそれぞれ保持している。所定の肢体動作を示す情報及びその肢体動作の認識処理については、上述したとおりである（取得部１１）。

測定装置１０は、当該所定の肢体動作の認識に成功すると（Ｓ９３；ＹＥＳ）、（Ｓ９１）で取得された記録情報の中のその肢体動作を表す期間を、その肢体能力種に対応する測定期間として特定する（Ｓ９４）。測定装置１０は、記録情報の中のその特定された測定期間の情報に基づいて、当該測定期間の肢体データを取得する（Ｓ９５）。この肢体データの取得手法についても上述したとおりである（取得部１１）。

測定装置１０は、測定期間の開始時点の後かつ測定期間の終了時点の前の各肢体データについて、角度又は距離をそれぞれ算出する（Ｓ９５、Ｓ９６）。このとき、測定装置１０は、複数の肢体能力種に対応する複数の計算手法の中から、（Ｓ９２）で選択されている肢体能力種に対応する算出手法を選択する。測定装置１０は、算出された角度又は距離を、（Ｓ９２）で選択されている肢体能力種毎に区別できるように、保持する。

測定装置１０は、（Ｓ９６）の後、又は当該所定の肢体動作の認識に失敗した場合に（Ｓ９３；ＮＯ）、測定すべき他の肢体能力種が存在するか否かを判定する（Ｓ９７）。測定装置１０は、他の肢体能力種が存在する場合（Ｓ９７；ＹＥＳ）、（Ｓ９１）で取得された記録情報に対して、新たな肢体能力種に対応する所定の肢体動作の認識を試みる（Ｓ９２）。測定装置１０は、この新たな肢体能力種に関して、（Ｓ９２）以降を実行する。

測定装置１０は、測定すべき他の肢体能力種が存在しなくなると（Ｓ９７；ＮＯ）、（Ｓ９６）で算出され保持されている複数の角度又は複数の距離を、肢体能力種毎に集計し、各肢体能力種についての能力指標値をそれぞれ決定する（Ｓ９８）。具体的には、測定装置１０は、肢体能力種毎に、最大角度、最小角度、最大距離、又は最小距離を決定し、決定された最大値又は最小値を各肢体能力種の能力指標値にそれぞれ決定する。

測定装置１０は、（Ｓ９８）で決定された、肢体能力種毎の能力指標値を出力する（Ｓ９９）。上述したとおり、能力指標値の出力方法は制限されない（出力処理部１３）。

本実施形態の測定方法は、図１０の例に限定されない。本実施形態の測定方法は、図１０に示される１以上の処理工程を含まなくてもよい。また、各処理工程の実行順序は、内容的に支障のない範囲で変更することができる。例えば、（Ｓ９８）は、（Ｓ９６）の後かつ（Ｓ９７）の前に実行されてもよい。この場合、測定装置１０は、或る測定期間についての角度又は距離の算出が完了する度に、その測定期間に対応する肢体能力種に関する能力指標値を決定することになる。この場合、（Ｓ９８）の後に（Ｓ９９）が実行されてもよい。これによれば、一つの測定期間について計算が終了する度に、対応する肢体能力種の能力指標値が出力される。また、（Ｓ９８）は、実行されず、（Ｓ９６）で算出された角度又は距離がそのまま出力されてもよい。

〔第二実施形態の作用及び効果〕
上述のように、第二実施形態では、体操をしている被験者の三次元的な動きが記録された記録情報が存在し、この記録情報に対する所定の肢体動作の認識処理により記録情報の中の測定期間が自動で特定される。このように、第二実施形態によれば、測定期間を特定するための時間情報が予め保持されていなくても、肢体動作の認識処理により測定期間を特定することができる。従って、測定装置１０にとって知らない体操が被験者により行われたとしても、その体操を行う被験者の動きの記録情報があれば、被験者の肢体能力を測定することができる。即ち、第二実施形態によれば、体操が行われるリアルタイムな時間での測定はできないものの、被験者に行わせる体操の種類を限定せず、どんな体操が行われたとしても、肢体能力を測定することができる。

［変形例］
上述の第一実施形態では、測定期間の特定のために体操の開始時点が特定された。しかしながら、体操の開始時点が特定されなくてもよい。ラジオ体操第一やラジオ体操第二等では、同じ運動が複数回繰り返される。具体的には、ラジオ体操第一において、伸びの運動では、同じ動きが２回繰り返され、腕を回す運動では、同じ動きが４回繰り返される。そこで、複数回繰り返される運動において測定が行われる場合、体操の開始時点の代わりに、繰り返される運動間の時間関係により、測定期間が特定されてもよい。

具体的には、取得部１１は、三次元センサ７から周期的に取得される二次元画像及び深度画像に対する所定の肢体動作の認識処理により、繰り返しの中の一つである第一運動の期間内で仮の測定期間を検出する。所定の肢体動作は、測定期間で行われる予め決められた動きであり、その認識処理は、第二実施形態で述べたとおりである。図９の例によれば、取得部１１は、測定期間Ｍ１２を特定するために、測定期間Ｍ１１を仮の測定期間として検出する。この場合、同じ運動が２回繰り返される伸びの運動の中の、１回目の運動が第一運動に該当する。取得部１１は、例えば、ＰＴ１、ＰＴ２、及びＰＴ３で示される人の３つの姿勢を表す３つの輪郭パターンを用いて、その一回目の運動の期間内で測定期間Ｍ１１を仮の測定期間として自動で検出する。

取得部１１は、検出された仮の測定期間の開始時点又は終了時点から、保持される第一所定時間の経過後の時点を測定期間の開始時点として特定し、当該仮の測定期間の開始時点又は終了時点から、保持される第二所定時間の経過後の時点、若しくは測定期間の開始時点からその第二所定時間の経過後の時点を測定期間の終了時点として特定する。図９の例では、取得部１１に予め保持される第一所定時間は、仮の測定期間Ｍ１１の開始時点又は終了時点から測定期間Ｍ１２の開始時点までの時間長を示す。第二所定時間は、仮の測定期間Ｍ１１の開始時点又は終了時点から測定期間Ｍ１２の終了時点までの時間長、若しくは測定期間Ｍ１２の開始時点から測定期間Ｍ１２の終了時点までの時間長を示す。取得部１１は、このように自動で特定された測定期間の開始時点の後かつ測定期間の終了時点の前の、位置情報又は向き情報を肢体データとして取得する。

この構成によれば、体操の開始時点の特定が難しい場合でも、肢体動作の認識処理により測定期間を特定することができ、被験者の肢体能力を測定することができる。

［各実施形態の補足］
上述の説明では、測定装置１０には三次元センサ７が接続され、三次元センサ７から取得される、二次元画像及び深度画像、又は深度画像のみに基づいて、肢体データが取得される例が示された。しかしながら、肢体データの元となる情報は、二次元画像及び深度画像のみに制限されない。即ち、測定装置１０（取得部１１）は、体操をしている被験者の三次元的な動きを表す時系列情報、又は体操をしている被験者の三次元的な動きが記録された記録情報から肢体データを取得することができる。この時系列情報及び記録情報の一具体例が、二次元画像、深度画像である。例えば、測定装置１０（取得部１１）は、人の体に取り付けられたマーカの検出又はセンサとの通信により、被験者の肢体の所定部位に関する位置情報又は向き情報を取得し、この取得された位置情報又は向き情報の中から、測定期間における位置情報又は向き情報を取得してもよい。また、深度情報は、二次元位置毎の深度を示す情報であれば、どのような形式で表されていてもよい。

［第三実施形態］
以下、第三実施形態における測定装置及び測定方法について図１、図２、及び図１１を用いて説明する。また、第三実施形態は、この測定方法を少なくとも１つのコンピュータに実行させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録した当該少なくとも１つのコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。

第三実施形態における測定装置のハードウェア構成は、上述の各実施形態と同様であってもよい（図１参照）。但し、第三実施形態における測定装置には、表示装置５、入力装置６、及び三次元センサ７が接続されていなくてもよい。

第三実施形態における測定装置の処理構成は、上述の各実施形態と同様である（図２参照）。但し、次のような点で、各処理モジュールの処理内容は、上述の各実施形態と異なっていてもよい。

取得部１１は、体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得する。「肢体の所定部位」、「体操期間」及び「測定期間」については、上述のとおりである。取得部１１は、体操をしている被験者の位置情報又は向き情報をリアルタイムに取得してもよいし、記録された位置情報又は向き情報を任意のタイミングで取得してもよい。位置情報又は向き情報は、測定装置１０自身により記録されてもよいし、他の装置により記録されてもよい。取得部１１は、記録された位置情報又は向き情報を可搬型記録媒体又は他の装置から取得してもよい。

例えば、深度情報のみが必要とされる場合には、測定装置１０には深度センサ（図示せず）が接続され、測定装置１０（取得部１１）は、深度センサから、深度情報を周期的に取得してもよい。取得される深度情報は、二次元位置毎の深度を示す情報であれば、どのような形式で表されていてもよい。また、測定装置１０（取得部１１）は、人の体に取り付けられたマーカの検出又はセンサとの通信により、被験者の肢体の所定部位に関する位置情報又は向き情報を取得することもできる。即ち、測定装置１０（取得部１１）は、体操をしている被験者の三次元的な動きを表す時系列情報、又は体操をしている被験者の三次元的な動きが記録された記録情報から、測定期間における位置情報又は向き情報を取得する。

算出部１２は、取得部１１により取得された位置情報又は向き情報に基づいて、被験者の肢体の、測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出する。算出部１２による具体的な算出手法の例は、上述のとおりである。算出部１２による角度又は距離の算出手法は制限されない。

出力処理部１３は、算出部１２により算出された角度又は距離を出力する。出力処理部１３による出力例は、上述のとおりである。出力処理部１３による角度又は距離の出力タイミング及び出力方法は制限されない。

図１１は、第三実施形態における測定装置１０の動作例を示すフローチャートである。図１１に示されるように、第三実施形態における測定方法は、測定装置１０のような少なくとも１つのコンピュータにより実行される。例えば、図示される各工程は、測定装置１０が有する各処理モジュールにより実行される。

本実施形態における測定方法は、（Ｓ１１１）、（Ｓ１１２）、及び（Ｓ１１３）を含む。（Ｓ１１１）では、測定装置１０は、体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得する。（Ｓ１１２）では、測定装置１０は、（Ｓ１１１）で取得された位置情報又は向き情報に基づいて、被験者の肢体の、測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出する。（Ｓ１１３）では、測定装置１０は、（Ｓ１１２）で算出された角度又は距離を出力する。

第三実施形態では、被験者が行っている体操の一部の期間（測定期間と表記される）における、その被験者の肢体の所定部位の位置情報又は向き情報が取得され、その取得された情報に基づいて、その被験者のその測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離が算出及び出力される。これにより、被験者は、或る体操を行っていれば、その体操内の或る期間に対応する能力種の指標を得ることができる。従って、第三実施形態によれば、測定のための専用の動きを要求する必要もなく、肢体能力測定の利便性を向上させることができる。

体操自体は、本来、肢体能力の測定を主目的とするものではない。本発明者らは、このような肢体能力の測定とは一見、無関係に見える体操に着目し、各種体操には肢体能力を測定可能な動きが含まれており、その動きの期間を用いることで肢体能力の測定の利便性を向上できるという新たな着想を得た。そして、上述の各実施形態は、このような新たな着想を具現化するものである。現在、ダンス採点システムやダンスゲーム等のように、音楽やリズムに合わせて動く人の動作を判定するシステムが存在する。このシステムでは、ポーズの一致度、又は一部の部位の動きの一致度により動作の良し悪しが判定される。各実施形態で具現化されている上述のような技術思想は、このシステムのように予め決められた動きや姿勢と一致するか否かを単に判定するものとは相違するものである。

なお、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態及び各変形例は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。

上記の各実施形態及び各変形例の一部又は全部は、以下のようにも特定され得る。但し、各実施形態及び各変形例が以下の記載に限定されるものではない。

１． 体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得する取得手段と、
前記取得された位置情報又は向き情報に基づいて、前記被験者の肢体の、前記測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出する算出手段と、
前記算出された角度又は距離を出力する出力処理手段と、
を備える測定装置。
２． 前記出力処理手段は、前記測定期間における複数の位置情報又は複数の向き情報に基づいて算出された複数の角度又は複数の距離の中の最大値又は最小値を、前記測定期間に対応する肢体能力種の指標値として出力する、
１．に記載の測定装置。
３． 前記測定期間は、測定される肢体能力種毎にそれぞれ設けられ、
前記出力処理手段は、複数の肢体能力種をそれぞれ識別する各識別情報と関連付けて、前記算出された角度又は距離をそれぞれ出力する、
１．又は２．に記載の測定装置。
４． 前記取得手段は、
第一所定時間の情報及び第二所定時間の情報を予め保持し、
前記体操の開始時点から前記第一所定時間の経過後の時点を前記測定期間の開始時点として特定し、
前記体操の開始時点又は前記測定期間の開始時点から前記第二所定時間の経過後の時点を前記測定期間の終了時点として特定し、
前記測定期間の開始時点の後かつ前記測定期間の終了時点の前の、位置情報又は向き情報を取得する、
１．から３．のいずれか１つに記載の測定装置。
５． 前記取得手段は、前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きを表す時系列情報に対する前記体操の開始時点に対応する所定の肢体姿勢の認識処理により、前記体操の開始時点を特定する、
４．に記載の測定装置。
６． 前記体操は、同一運動の繰り返しを含み、
前記取得手段は、
第一所定時間の情報及び第二所定時間の情報を予め保持し、
前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きを表す時系列情報に対する所定の肢体動作の認識処理により、前記繰り返しの中の一つである第一運動の期間内で仮の測定期間を検出し、
前記検出された仮の測定期間の開始時点又は終了時点から前記第一所定時間の経過後の時点を前記測定期間の開始時点として特定し、
前記検出された仮の測定期間の開始時点又は終了時点から前記第二所定時間の経過後の時点、若しくは前記測定期間の開始時点から前記第二所定時間の経過後の時点を前記測定期間の終了時点として特定し、
前記測定期間の開始時点の後かつ前記測定期間の終了時点の前の、位置情報又は向き情報を取得する、
１．から３．のいずれか１つに記載の測定装置。
７． 前記取得手段は、
第一所定時間の情報と第二所定時間の情報とのペアを肢体能力種毎にそれぞれ保持し、
保持される複数のペアを用いて特定された複数の測定期間の各々について、位置情報又は向き情報を取得し、
前記出力処理手段は、前記複数の測定期間に対応する複数の肢体能力種をそれぞれ識別する各識別情報と関連付けて、前記算出された角度又は距離をそれぞれ出力する、
４．から６．のいずれか１つに記載の測定装置。
８． 前記取得手段は、前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きが記録された記録情報に対する前記測定期間に対応する所定の肢体動作の認識処理により、その記録情報の中の前記測定期間を特定する、
１．から３．のいずれか１つに記載の測定装置。

９． 少なくとも一つのコンピュータにより実行される測定方法において、
体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得し、
前記取得された位置情報又は向き情報に基づいて、前記被験者の肢体の、前記測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出し、
前記算出された角度又は距離を出力する、
ことを含む測定方法。
１０． 前記測定期間における複数の位置情報又は複数の向き情報に基づいて算出された複数の角度又は複数の距離の中の最大値又は最小値を、前記測定期間に対応する肢体能力種の指標値として決定する、
ことを更に含む９．に記載の測定方法。
１１． 前記測定期間は、測定される肢体能力種毎にそれぞれ設けられ、
前記出力は、複数の肢体能力種をそれぞれ識別する各識別情報と関連付けて、前記算出された角度又は距離をそれぞれ出力する、
９．又は１０．に記載の測定方法。
１２． 前記取得は、
前記体操の開始時点から予め保持される第一所定時間の経過後の時点を前記測定期間の開始時点として特定し、
前記体操の開始時点又は前記測定期間の開始時点から予め保持される第二所定時間の経過後の時点を前記測定期間の終了時点として特定し、
前記測定期間の開始時点の後かつ前記測定期間の終了時点の前の、位置情報又は向き情報を取得する、
ことを含む９．から１１．のいずれか１つに記載の測定方法。
１３． 前記取得は、
前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きを表す時系列情報に対する前記体操の開始時点に対応する所定の肢体姿勢の認識処理により、前記体操の開始時点を特定する、
ことを更に含む１２．に記載の測定方法。
１４． 前記体操は、同一運動の繰り返しを含み、
前記取得は、
前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きを表す時系列情報に対する所定の肢体動作の認識処理により、前記繰り返しの中の一つである第一運動の期間内で仮の測定期間を検出し、
前記検出された仮の測定期間の開始時点又は終了時点から予め保持される第一所定時間の経過後の時点を前記測定期間の開始時点として特定し、
前記検出された仮の測定期間の開始時点又は終了時点から予め保持される第二所定時間の経過後の時点、若しくは前記測定期間の開始時点からその第二所定時間の経過後の時点を前記測定期間の終了時点として特定し、
前記測定期間の開始時点の後かつ前記測定期間の終了時点の前の、位置情報又は向き情報を取得する、
ことを含む９．から１１．のいずれか１つに記載の測定方法。
１５． 前記取得は、肢体能力種毎に保持される、第一所定時間の情報と第二所定時間の情報との複数のペアを用いて特定された複数の測定期間の各々について、位置情報又は向き情報を取得し、
前記出力は、前記複数の測定期間に対応する複数の肢体能力種をそれぞれ識別する各識別情報と関連付けて、前記算出された角度又は距離をそれぞれ出力する、
１２．から１４．のいずれか１つに記載の測定方法。
１６． 前記取得は、前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きが記録された記録情報に対する前記測定期間に対応する所定の肢体動作の認識処理により、その記録情報の中の前記測定期間を特定する、
ことを含む９．から１１．のいずれか１つに記載の測定方法。

１７． ９．から１６．のいずれか１つに記載の測定方法を少なくとも一つのコンピュータに実行させるプログラム。

この出願は、２０１５年６月２６日に出願された日本出願特願２０１５−１２９０１８号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (10)

1. 体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得する取得手段と、
   前記取得された位置情報又は向き情報に基づいて、前記被験者の肢体の、前記測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出する算出手段と、
   前記算出された角度又は距離を出力する出力処理手段と、
   を備える測定装置。
2. 前記出力処理手段は、前記測定期間における複数の位置情報又は複数の向き情報に基づいて算出された複数の角度又は複数の距離の中の最大値又は最小値を、前記測定期間に対応する肢体能力種の指標値として出力する、
   請求項１に記載の測定装置。
3. 前記測定期間は、測定される肢体能力種毎にそれぞれ設けられ、
   前記出力処理手段は、複数の肢体能力種をそれぞれ識別する各識別情報と関連付けて、前記算出された角度又は距離をそれぞれ出力する、
   請求項１又は２に記載の測定装置。
4. 前記取得手段は、
   第一所定時間の情報及び第二所定時間の情報を予め保持し、
   前記体操の開始時点から前記第一所定時間の経過後の時点を前記測定期間の開始時点として特定し、
   前記体操の開始時点又は前記測定期間の開始時点から前記第二所定時間の経過後の時点を前記測定期間の終了時点として特定し、
   前記測定期間の開始時点の後かつ前記測定期間の終了時点の前の、位置情報又は向き情報を取得する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の測定装置。
5. 前記取得手段は、前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きを表す時系列情報に対する前記体操の開始時点に対応する所定の肢体姿勢の認識処理により、前記体操の開始時点を特定する、
   請求項４に記載の測定装置。
6. 前記体操は、同一運動の繰り返しを含み、
   前記取得手段は、
   第一所定時間の情報及び第二所定時間の情報を予め保持し、
   前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きを表す時系列情報に対する所定の肢体動作の認識処理により、前記繰り返しの中の一つである第一運動の期間内で仮の測定期間を検出し、
   前記検出された仮の測定期間の開始時点又は終了時点から前記第一所定時間の経過後の時点を前記測定期間の開始時点として特定し、
   前記検出された仮の測定期間の開始時点又は終了時点から前記第二所定時間の経過後の時点、若しくは前記測定期間の開始時点から前記第二所定時間の経過後の時点を前記測定期間の終了時点として特定し、
   前記測定期間の開始時点の後かつ前記測定期間の終了時点の前の、位置情報又は向き情報を取得する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の測定装置。
7. 前記取得手段は、
   第一所定時間の情報と第二所定時間の情報とのペアを肢体能力種毎にそれぞれ保持し、
   保持される複数のペアを用いて特定された複数の測定期間の各々について、位置情報又は向き情報を取得し、
   前記出力処理手段は、前記複数の測定期間に対応する複数の肢体能力種をそれぞれ識別する各識別情報と関連付けて、前記算出された角度又は距離をそれぞれ出力する、
   請求項４から６のいずれか１項に記載の測定装置。
8. 前記取得手段は、前記体操をしている前記被験者の三次元的な動きが記録された記録情報に対する前記測定期間に対応する所定の肢体動作の認識処理により、その記録情報の中の前記測定期間を特定する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の測定装置。
9. 少なくとも一つのコンピュータにより実行される測定方法において、
   体操をしている被験者の肢体の所定部位に関する、体操期間内の一部の測定期間における位置情報又は向き情報を取得し、
   前記取得された位置情報又は向き情報に基づいて、前記被験者の肢体の、前記測定期間に対応する肢体能力種の指標となる角度又は距離を算出し、
   前記算出された角度又は距離を出力する、
   ことを含む測定方法。
10. 請求項９に記載の測定方法を少なくとも一つのコンピュータに実行させるプログラム。

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