WO2005006905A1 - 靴選択支援システムおよび靴選択支援方法 - Google Patents

靴選択支援システムおよび靴選択支援方法 Download PDF

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WO2005006905A1
WO2005006905A1 PCT/JP2004/009046 JP2004009046W WO2005006905A1 WO 2005006905 A1 WO2005006905 A1 WO 2005006905A1 JP 2004009046 W JP2004009046 W JP 2004009046W WO 2005006905 A1 WO2005006905 A1 WO 2005006905A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
foot
shoe
subject
support system
data
Prior art date
Application number
PCT/JP2004/009046
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Takao Oda
Natsuki Sato
Isao Nakano
Yasunori Kaneko
Tomohiro Ota
Original Assignee
Mizuno Corporation
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mizuno Corporation filed Critical Mizuno Corporation
Priority to JP2005511800A priority Critical patent/JP4137942B2/ja
Publication of WO2005006905A1 publication Critical patent/WO2005006905A1/ja

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Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A43—FOOTWEAR
    • A43D—MACHINES, TOOLS, EQUIPMENT OR METHODS FOR MANUFACTURING OR REPAIRING FOOTWEAR
    • A43D1/00—Foot or last measuring devices; Measuring devices for shoe parts
    • A43D1/02—Foot-measuring devices
    • A43D1/025—Foot-measuring devices comprising optical means, e.g. mirrors, photo-electric cells, for measuring or inspecting feet

Definitions

  • the present invention relates to a shoe selection support system for selecting and presenting a shoe type suitable for a customer when the customer selects shoes, and in particular, estimating anatomical characteristics of the foot of the customer from the state of the foot.
  • a shoe selection support system for selecting and presenting a shoe type suitable for a customer when the customer selects shoes, and in particular, estimating anatomical characteristics of the foot of the customer from the state of the foot.
  • a system for example, a system is known in which a customer's footprint data is measured using a three-dimensional footprint measuring instrument, and a trial shoe model that matches or approximates this data is extracted (Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-163873). 200-199-905).
  • a foot printer or the like is positioned on the same slope as the angle of the shoes to be worn, and then the sole of the wearer's sole A method has been proposed in which the distribution of pressure and the shape of the arch are examined, and a sole plate is inserted in accordance with the result (see Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-127571 / 16).
  • the present invention provides a shoe selection support system capable of measuring a foot condition and estimating an anatomical characteristic of the foot from the measurement result to select and present a shoe type suitable for a customer.
  • the purpose is to do.
  • a shoe selection support system includes a measurement data input unit for measuring and inputting data representing a state of a subject's foot, and a measurement data input unit.
  • a normalization processing unit that normalizes the input data and stores the obtained normalized data at least temporarily; a shoe information storage unit that stores information on a plurality of types of shoes; Based on the anatomical characteristics of the subject's foot based on the anatomical characteristics and referring to the shoe information storage unit based on the anatomical characteristics, a shoe type suitable for the subject is selected.
  • the method for supporting shoe selection includes the steps of: measuring data representing the condition of the foot of the subject; and normalizing the data representing the condition of the foot. And estimating at least one of a foot arch height ratio and a foot flexibility based on the normalized data as the anatomical characteristics of the subject's foot.
  • a step of selecting and presenting a shoe type suitable for the subject by referring to the shoe information storage unit based on the anatomical characteristics of the foot.
  • the computer program includes a step of inputting data representing a state of a foot of a subject, a step of normalizing a data representing a state of the foot, and a step of normalizing the data representing the state of the foot. Estimating at least one of a foot arch height factor and a foot softness as foot anatomical characteristics of the subject; and shoe information based on the estimated foot anatomical characteristics. And a step of selecting and presenting a shoe type suitable for the subject by referring to the storage unit.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a shoe selection support system according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of a footprint normalization process in the shoe selection support system according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of the footprint normalization process.
  • Fig. 4 (a) is an example of a standard footprint
  • Fig. 4 (b) is an example of a sensitivity map relating to arch height ratio
  • Fig. 4 (c) is a photograph illustrating an example of a sensitivity map relating to arch hardness.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a process performed by the selection unit in the shoe selection support system according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of a method of calculating the arch height ratio.
  • FIGS. 7 (a) to 7 (e) are explanatory diagrams showing an example of shoe types selected according to foot types.
  • Figure 8 is an example of pressure distribution contours on the footprint.
  • FIG. 9 (a) is an explanatory diagram of a foot with heel load eccentric inward
  • FIG. 9 (b) is an explanatory diagram of a foot with heel load eccentric outward.
  • FIGS. 10 (a) to (c) are explanatory diagrams showing an example of a shoe type selected according to a foot type.
  • FIGS. 11A and 11B are explanatory diagrams showing an example of a shoe type selected according to a foot type.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of a risk factor for excessive pronation.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of a risk factor for impact exposure.
  • FIGS. 14 (a) to 14 (c) are perspective views showing examples of corrugated pads used in a middling machine.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a schematic configuration of a shoe selection support system according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a display mode of a standard footprint for each foot type in the shoe selection support system according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 is a block diagram showing a schematic configuration of a shoe selection support system according to the fourth embodiment of the present invention.
  • Fig. 18 is a diagram showing how to extract features related to the arch height ratio from the footprint.
  • Fig. 18 (a) shows the case of a low arch
  • Fig. 18 (b) shows the case of a high arch.
  • Figure 19 is a diagram showing how to extract features related to arch hardness from the footprint.
  • Figure 19 (a) shows the case of a soft foot.
  • Fig. 19 (b) shows the case of a hard foot.
  • Fig. 20 is a diagram showing the method of estimating the arch height ratio from the footprint.
  • Fig. 20 (a) is a mouth-to-arch
  • Fig. 20 (b) is a standard arch
  • Fig. 20 (c). ) Indicates the case of a high arch.
  • FIG. 21 is a diagram showing a method of estimating arch hardness from a footprint, wherein FIG. 21 (a) shows a case of a soft foot, and FIG. 21 (b) shows a case of a hard foot.
  • FIG. 22 is a block diagram showing a schematic configuration of a shoe selection support system according to the fifth embodiment of the present invention. '
  • FIG. 23 is a diagram showing a state in which a standard footprint for each foot type is displayed on the screen in the shoe selection support system according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 24 is a diagram showing a state in which a standard footprint for each foot type is displayed on the screen in the shoe selection support system according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 25 is a diagram showing a state in which a standard footprint for each foot type is displayed on the screen in the shoe selection support system according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 26 is a diagram showing a state in which a standard footprint for each foot type is displayed on a screen in the shoe selection support system according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 27 is a block diagram showing a schematic configuration of a shoe selection support system according to the sixth embodiment of the present invention.
  • FIGS. 28 (a) and 28 (b) are front views showing an example of a force and a sticking position when measuring the shape of the foot in the sixth embodiment.
  • FIG. 28 (c) shows the foot length L measured in the sixth embodiment.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a measuring method.
  • FIG. 29 is a flowchart showing the operation of the shoe selection support system according to the sixth embodiment.
  • the measurement data input unit may measure at least one of an optical sensor and a pressure sensor to measure a ground contact state of the sole in the standing position of the subject. It is preferable to use this method. Alternatively, it is also preferable that the measurement data input section measures the three-dimensional shape of the subject's foot using an optical sensor as the condition of the subject's foot, and the above configuration is also preferable.
  • the shoe selection support system according to the above further includes a standard data storage unit that stores standard data indicating a standard foot condition, wherein the selection unit performs a comparison based on a comparison between the normalized data and the standard data. It is preferable to estimate the anatomical characteristics of the subject's foot.
  • the selection unit determines the eccentricity of the subject's heel toward or outside the heel load based on the normalized data. It is preferable to select a shoe type suitable for the subject in consideration of the eccentricity.
  • the selection unit estimates both the foot arch height rate and the foot flexibility as foot anatomical characteristics, and the estimated foot arch height. Based on the combination of the rate and the degree of flexibility of the foot, the risk of the occurrence of a foot failure in the subject is determined, and the shoes It is preferable to select the type.
  • the selection unit determines the overpronation level of the ankle joint of the subject based on the combination of the arch height ratio and the flexibility, and the higher the overpronation level, the higher the stability. It is useful to select a type of shoes.
  • the selection unit determines the shock exposure level of the ankle of the subject based on the combination of the arch height ratio and the flexibility, and the higher the shock exposure level, the higher the cushioning type shoes. It is effective to select.
  • the selection unit may estimate an anatomical characteristic of the subject's foot by multivariate analysis.
  • a mode may be adopted in which the selection unit estimates the anatomical characteristics of the subject's foot using a dual network.
  • the selection unit selects a shoe type suitable for the subject based on the performance of the shoe.
  • the sole performance can be classified according to the material and / or shape of the parts built in or laminated to the shoe midsole.
  • the parts can be classified according to the material and z or shape of the parts constituting the shoes midsole. It is preferable that the parts are corrugated.
  • the selection unit may select a shoe type suitable for the subject including selection of an insole suitable for the subject. good.
  • the selection of the insole may be individually performed for each of the left and right feet of the subject.
  • An embodiment further including a storage unit may be adopted.
  • the subject-related data input from the characteristic input unit includes: a measured value of foot length; a measured value of scaphoid roughness; Arch height, measured maximum supination angle, measured maximum pronation angle, flexibility of foot, range of ankle movement, Q-angle, and valgus angle of thumb or toe It is preferable to include both of them.
  • the standard data for each foot type stored in the standard data storage unit is set in a state that can be compared with the normalized data obtained by the normalization processing unit. It is also preferable that a standard data presentation unit for displaying or printing out is further provided.
  • the normalized data obtained by the normalization processing unit is displayed as an image, and coordinates of a point designated by an operator on the displayed normalized data image.
  • a display input unit for inputting an operation instruction, based on coordinates of a point designated on the normalized data image using the display input unit.
  • a feature extraction unit that obtains a feature value for estimating an anatomical characteristic of the subject's foot, wherein the selection unit determines the feature value obtained by the feature extraction unit from the normalized data. It is also preferable that the anatomical characteristic of the subject's foot is estimated based on the above.
  • the measurement data input unit, the normalization processing unit At least any two of the selection units may be connected via the Internet.
  • the selection unit is suitable for the subject. Along with the shoe type, it is also preferable to provide information on the shoe and information on the anatomical characteristics of the foot of the subject.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a shoe selection support system according to the present embodiment.
  • the shoe selection support system according to the present embodiment is installed in a shoe specialty store, a shoe store, or the like, and includes a measurement data input unit 1, a normalization processing unit 2, a selection unit 3, a foot print database 4, It has a display 5, a shoe catalog database (shoe information storage unit) 6, and an input device 7.
  • the footprint database 4 includes a normalized data storage unit 4a, a general data storage unit 4b, and a standard footprint storage unit 4c.
  • the measurement data input unit 1 is used when the customer (subject) stands still. Measure and input data representing the contact state of the sole.
  • the measurement data input unit 1 includes, for example, an optical sensor on the back side of a footrest made of a transparent plate, and stands a customer on the footrest and scans the sole with the optical sensor. It may be configured to optically measure the ground contact on the back. Alternatively, a configuration in which a CCD camera or digital camera is placed on the back side of the footrest to capture the grounding state of the sole is also possible. Alternatively, a footrest in which a pressure sensor is embedded on one side is provided, and a ground contact state of the sole is measured by detecting a pressure distribution by the pressure sensor in a state where a customer stands on the footrest.
  • the pressure sensor may be either a resistance change type sensor or a capacitance change type sensor. Further, a configuration in which the ground contact state of the sole is measured by both the optical sensor and the pressure sensor may be adopted.
  • the measurement results obtained by the optical sensor and / or the pressure sensor as described above are sent to the normalization processing unit 2 as data (footprint data) representing the contact state of the sole two-dimensionally (video).
  • footprint data representing the contact state of the sole two-dimensionally (video).
  • the distribution of luminance data forms footprint data.
  • the footprint data is composed of the pressure distribution.
  • the measurement of the sole contact state by the measurement data input unit 1 may be performed on only one of the left and right feet, may be performed on both feet one by one, or may be performed simultaneously on both feet. Is also good. It is preferable to measure the sole contact state by the measurement data input unit 1 with bare feet from the viewpoint of accuracy, but it is also possible to perform measurement while wearing socks.
  • the normalization processing unit 2 normalizes the data input from the measurement data input unit 1, and stores the obtained normalized data at least temporarily.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of the normalization processing by the normalization processing unit 2.
  • the normalization processing unit 2 first reads the footprint data from the measurement data input unit 1 (step S1), and binarizes the footprint data with a predetermined threshold (step S1). 2) As the threshold value in step S2, a predetermined value set in advance may be used, or a value adjusted according to measurement conditions may be used. For example, when measuring the sole contact state with an optical sensor, it is conceivable to adjust the threshold value according to the color of the sock of the customer. Where the step S1, a predetermined value set in advance may be used, or a value adjusted according to measurement conditions may be used. For example, when measuring the sole contact state with an optical sensor, it is conceivable to adjust the threshold value according to the color of the sock of the customer.
  • the normalization processing unit 2 obtains the inside tangent L m and the outside tangent L ⁇ of the foot (step S 3), and further, the inside tangent L m and the outside tangent L m. the angle between the seek bisected to that center line L e (step S 4). Then, determine each a tangent L h tangent L t and the heel side of the vertical toe side to the center line L c (Sutetsu flop S 5, S 6). Then, determine the intersection P t of the center line L c and tangent L t, and the intersection point P h of the centered line L c and tangent L h respectively (step S 7, S 8). In addition, the midpoint P. between the intersection P t and the intersection P h (Step S 9). After the above processing is completed, the binarized footprint is restored to the original footprint (step S10).
  • the normalization processing unit 2 calculates the midpoint P.
  • the restoration footprint is translated so that the position of the footprint is approximately the center of the sole (step S11).
  • the normalization processing unit 2 further sets the center point P so that c is a vertical line.
  • the footprint is rotated and moved with the as the origin (center) (step S12).
  • the normalization processing unit 2 calculates the midpoint P. While fixing the, stretch to 2 5 0 / L times the footprint in the foot length direction (L c direction) (Step S 1 3).
  • L is the foot length (mm).
  • the value of the foot length L may be measured by an optical sensor or a pressure sensor in the measurement data input unit 1, or may be input from the input device 7 by a customer, a store clerk, or a Twitter.
  • the normalization processing unit 2 further adds a midpoint P.
  • normalized footprint data '(normalized data) is obtained.
  • the obtained normalized footprint data is sent from the normalization processing unit 2 to the footprint database 4 and stored in the normalized data storage unit 4a (step S15).
  • various data relating to the customer for example, customer name, address, telephone number, e-mail address, purchasing history, shoes (Preference, history of foot failure, etc.), and these data may be stored in the general data storage unit 4b of the footprint data base 4 in a state where the data are associated with the normalized footprint data. .
  • the function of the selection unit 3 will be described with reference to FIGS.
  • the selection unit 3 inputs the footprint of the customer normalized by the normalization processing unit 2 and compares it with the standard footprint stored in the standard footprint storage unit 4c of the footprint database 4. Estimate the anatomical characteristics of the customer's foot. Select and present the appropriate shoe type for the customer.
  • Fig. 4 (a) shows an example of a standard footprint.
  • the standard footprint it is preferable to use (but is not limited to) an average footprint statistically obtained from an appropriately selected population.
  • the footprint database 4 is used.
  • the standard footprint is stored in advance in the standard footprint storage unit 4c.
  • the standard footprint is, for example, for each population having a specific property such as gender, age, race, sports category, etc.
  • the plurality of types of footprints obtained in step (1) may be stored in the standard footprint storage unit 4C in advance, and the standard footprint according to the customer may be used.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a process performed by the selection unit 3.
  • the selection unit 3 Upon input of the normalized customer's footprint from the normalization processing unit 2 (step S21), the selection unit 3 extracts the standard footprint from the standard footprint storage unit 4c (step S22). ), And calculate the difference in luminance at each pixel between the normalized footprint and the standard footprint (step S23).
  • a sensitivity map is generated (step S24), and the arch height ratio is estimated (calculated) based on the generated sensitivity map (step S25).
  • the sensitivity map related to the arch height ratio is, for example, a map as shown in Fig. 4 (b), and the tendency of the relationship between the image brightness of the footprint obtained from the population and the arch height ratio is statistically analyzed. It is generated by calculating the weight based on the tendency or the weight for each region obtained in the learning process of the neural network for each region of the foot.
  • the arch height factor is originally determined by actually measuring the foot length L and the scaphoid rough surface height H and calculating the ratio (HZL), as shown in FIG.
  • the selection unit 3 of the present embodiment uses the image brightness of the footprint obtained from the sensitivity map regarding the arch height ratio and the standard value without using the actually measured values of the foot length L and the scaphoid rough surface height H.
  • the difference between the image brightness of the footprint and the pixel is calculated in pixel units, and the difference is summed over the entire area of the sensitivity map for the arch height ratio, thereby estimating the value of the arch height ratio.
  • the selection unit 3 determines whether the customer's foot belongs to the “high arch”, “standard arch”, or “low arch (flat foot)” classification based on the arch height ratio estimated in step S25 (step S26). If the value of the arch height rate estimated in step S25 is, for example, 22% or more for males and 20% or more for females, it is determined to be “high reach”. If the value of the arch height rate estimated in step S25 is, for example, 15% or less for men and 13% or less for women, it is determined as "low arch”. If the arch height ratio is out of these ranges, it is judged as “standard arch”. Note that the classification threshold for the arch height ratio shown here is only an example. It does not limit the light.
  • the selection unit 3 generates a sensitivity map related to the hardness of the arch (flexibility of the foot) from the luminance difference obtained in step S23 (step S27), and generates the generated sensitivity map.
  • the arch hardness is estimated (calculated) based on (Step S28).
  • the sensitivity map for arch hardness is, for example, a map as shown in Fig. 4 (c), and statistically analyzes the tendency of the relationship between the image brightness of footprints obtained from the population and the arch hardness. It is generated by calculating the weight based on the tendency, or the weight of each region obtained in the learning process of the neural network in the unit of the foot region.
  • Arch hardness is originally quantitatively determined by dividing the change in the height of the scaphoid rough surface between the weighted state and the non-weighted state by the foot length.
  • the selection unit 3 of the embodiment does not rely on the actual foot findings as described above, but instead of the image brightness of the footprint and the image brightness of the standard footprint obtained from the sensitivity map relating to the stiffness. The difference is obtained in pixel units, and the value of the arch hardness is estimated by summing the differences over the entire area of the sensitivity map regarding the arch hardness.
  • the selecting unit 3 determines, based on the value of the arch hardness estimated in step S28, whether the customer's foot belongs to any of the classifications “hard”, “standard”, and “soft” (step S28). 2 9).
  • the selecting unit 3 determines the anatomical characteristics of the customer's foot as “high arch”, “standard arch”, and “low arch (flat foot)” for “arch high rate”.
  • the method of classifying the anatomical characteristics of the foot in the present invention is not limited to this specific example, but may be classified into any characteristic that can be estimated based on the contact state of the sole. It is possible. Also, for example, only the steps S21 to 26 may be performed to perform only the classification of the arch height ratio, or after performing the steps S21 to 23, the steps S24 to S23 may be performed. By performing steps S25 to S29 without performing step 26, only the classification of arch hardness may be performed.
  • the selection unit 3 determines a shoe suitable for the customer from the shoe power evening log database 6.
  • the type is selected (step S30), and the selected result is displayed on the display 5 (step S31).
  • the shoe type selected by the selection unit 3 may be limited to only one type that is estimated to be most suitable for the customer, or a plurality of types may be selected and displayed.
  • the shoe catalog database 6 stores information on suitable shoe types for each of the foot types classified in the selection unit 3 in advance.
  • the selection unit 3 classifies the anatomical characteristics of the customer's foot into a total of nine types based on the combination of the arch height ratio (three types) and the arch height (three types) as described above.
  • the shoe catalog database 6 previously stores at least information on shoe types suitable for each of these nine evenings (hereinafter referred to as shoe type information).
  • the shoe type information stored in the shoe catalog database 6 may include additional information about the shoe in addition to the product number, model number, or product name of the shoe.
  • Additional information about the shoe may include, for example, text, audio, etc., such as functional characteristics, benefits, and prices of the shoe, information about the competition and level of competition in which the shoe is used, and information about where the shoe is used. Any data format such as data, still images, and moving images can be considered. By displaying these additional information on the display 5 when presenting the selected shoe type to the customer, customer service can be further improved.
  • the shoe type information is not limited to information for specifying a shoe itself as a product, but may be information indicating a shoe tree number or a type of shoe parts.
  • “Shoe parts” includes, for example, outer soles, insoles, mitsole, uppers, and various cushioning materials.
  • the shoe manufacturer has several types of shoe bodies designed for each type according to one type or a rough classification of foot types, and optional parts to be incorporated into the shoe body according to the detailed classification of foot types (for example, If the insole is provided, a combination of the shoe body and the optional parts may be selected using the shoe selection support system according to the present embodiment.
  • the shoe body has a particularly high cushioning property for people whose arch hardness is “hard”, and has a cushioning property that is standard for people whose hardness is "standard” or “soft”. It is also possible to consider a method of selecting such a method that prepares the two types, and adjusts the suitability to the arch height ratio by changing the shape and thickness of parts such as the insole and the midsole.
  • the selection unit 3 stores, for example, a shoe (or a combination of a shoe body and an optional pad) in which the portion shown in black in FIG. From the list.
  • the inside of the shoe is shaped to hold the inside vertical arch of the foot in its mouth-arch shape.
  • Shoes are preferred.
  • the selection unit 3 converts, for example, a shoe (or a combination of a shoe body and optional parts) in which the portion shown in black in FIG. Be Source 6
  • the blackened area in Fig. 7 (b) is the outer vertical arch
  • the shoe is shaped to hold the part
  • the black shaded area in Fig. 7 (c) is shaped so that the load can easily move inward after the heel touches, or Fig. 7 (b).
  • a shoe having a configuration that combines FIG. 7 (c) is selected as a selection candidate from the shoe catalog database 6. Note that the selection candidate is not limited to the shoe itself, but includes the shoe body and the optional parts. It goes without saying that a combination may be used.
  • a shoe having a configuration obtained by combining FIG. 7 (d) and FIG. 7 (e) is selected as a selection candidate from the shoe catalog database 6. It should be noted that the selection candidate is not limited to the shoe itself, but may be a combination of the shoe body and optional parts.
  • the selection unit 3 may select the shoe type in consideration of not only the arch height ratio and the arch height but also other anatomical characteristics.
  • Other anatomical characteristics include, for example, the tendency of the heel load to eccentric inward or outward. Whether the eccentric tendency of the heel load is inside or outside is determined in the selection unit 3 by the normalized function. This can be done by generating pressure distribution contours as shown in Fig. 8 from the print and determining whether the contours are denser inside or outside the heel.
  • the heel load tends to be eccentric toward the inside, it is presumed that the heel part is everted (falls inward) as shown in Fig. 9 (a).
  • Such a foot tends to apply a load to the inside of the sole, so the inside of the shoe sole tends to decrease and the upper tends to lean inward.
  • shoes having a function of facilitating the transfer of an inwardly biased load to the outside after the heel contact is preferable.
  • the selection unit 3 selects the shoes that are blackened in Fig. 10 (a) and are thicker than the standard among the candidates selected according to the arch height ratio and the arch height. And from the shoe catalog database 6.
  • the blacked-out part in Fig. 10 (b) holds the shoes formed thicker than the standard, and holds the entire inner vertical arch part to prevent it from falling inward. For this reason, it is also effective to use a shoe in Fig. 10 (c) in which the black portion is thicker than the standard.
  • a shoe made of two of FIGS. 10 (a) to (c) or a combination of all of them is also effective. It should be noted that the selection candidate is not limited to the shoe itself, but may be a combination of the shoe body and optional parts.
  • Shoes are selected from the shoe catalog database 6.
  • a shoe that holds the entire outer vertical arch because the black portion in Fig. 11 (b) is thicker than the standard is also effective.
  • shoes consisting of the combination of Figs. 11 (a) and (b) are also effective.
  • the selection candidate is not limited to the shoe itself, but may be a combination of the shoe body and optional parts.
  • the method of selecting a shoe type in the present invention is not limited to the specific examples described above. For example, as described below, based on a combination of an arch high rate and an arch hardness, a method of determining a risk of failure of the customer's foot and selecting a shoe type according to the determined risk of failure may be used. Conceivable.
  • the overpronation risk factor shown in Fig. 12 is 11 points if the arch height ratio is "high arch”, 0 points if "standard arch”, and 1 point if "low arch”. If the arch hardness is "hard”-1 point, if it is “standard”, 0 point, if it is "soft", 1 point Are obtained by adding the scores of Then, the selecting unit 3 selects shoes (or optional parts, etc.) having higher stability from the shoe catalog database 6 as the value of the risk factor of excessive pronation is larger.
  • an impact exposure risk factor as shown in FIG. 13 may be used.
  • the impact exposure risk factors shown in Fig. 13 are 1 point if the high arch rate is "high arch”, 0 points if "standard arch”, and 1 point if "low arch”. If the arch hardness is “hard”, it is 1 point, if it is “standard”, it is 0 point, and if it is “soft”, it is 1 point, and it is obtained by adding these points in each combination. Then, the selection unit 3 selects, from the shoe catalog database 6, shoes with higher cushioning properties (or optional pads) as the value of the risk factor for excessive pronation increases.
  • the classification of the shoe types in the shoe catalog database 6 be performed mainly by sole performance.
  • the material and Z or shape of the parts that make up the midsole of the shoe or the parts that are built in or laminated to the midsole the desired sole performance can be obtained. I know.
  • corrugated parts as shown in Figs. 14 (a) to (c) as the mitsole itself or as parts built in or laminated to the mitsole, A shoe with high performance can be provided.
  • the corrugated parts shown in Fig. 14 (a) to (c) differ from each other in material, mass, number of waves, wave height and amplitude, inner and outer wave intervals, etc. ing.
  • the parts shown in Fig. 14 (a) to (c) are for the left foot, and the left side in the figure is the heel side.
  • the parts shown in Fig. 14 (a) have the highest cushioning properties, and the parts shown in Fig. 14 (c) have the highest stability.
  • the parts shown in Figure 14 (a) have waves formed at approximately equal intervals and are suitable for "high arch” and "hard” feet.
  • the part shown in Fig. 14 (b) is formed so that the amplitude of the waves is slightly larger on the inside than on the outside, and the interval between the waves is larger on the inside than the outside of the foot. Suitable for feet with "standard” hardness.
  • Figure 1
  • the part shown in Fig. 4 (c) has the same wave amplitude as the part in Fig. 14 (b), and the back side of the plate (first plate) visible on the surface in Fig. 14 (c) is A second plate having a width less than the full width of the foot is provided. As can be seen from Fig. 14 (c), the second plate is located along the inner edge of the first plate, so that the first plate and the second plate are superimposed. In part 14 (c), the thickness of the arch part of the foot is thicker than the outside. Therefore, the parts in Fig. 14 (c) are suitable for "low arch” and "soft" feet. In addition, the parts shown in Figs. 14 (a) and (b) are provided with rising portions on both sides of the heel to prevent heel varus or valgus.
  • the normalization processing unit 2 normalizes the footprint, and the selection unit 3 estimates the anatomical characteristics of the foot based on the normalized footprint. This allows for more accurate determination of the anatomical characteristics of the customer's foot.
  • the procedure is shown in the flowchart of FIG. 2 as an example of the normalization processing.
  • the normalization processing in the present invention is not limited to the specific example of FIG.
  • “normalization” refers to processing a footprint measured by the measurement data input unit to such an extent that it can be compared with a standard footprint or that an anatomical characteristic of a foot can be estimated. Any processing can be performed.
  • the configuration in which the selection result by the selection unit 3 is displayed on the display is exemplified, but the output of the selection result may be a printout. The same applies to each embodiment described later.
  • the selection unit 3 performs the estimation of the foot type by multivariate analysis or bi-eural network.
  • the input to the multivariate analysis is a luminance matrix or pressure matrix.
  • the output is the arch height and arch stiffness or, in addition, the heel load eccentricity.
  • the purpose is to perform highly accurate discrimination with a small number of inputs, so that the number of input terms may be small as in the above case.
  • a shoe selection support system according to the second embodiment of the present invention will be described below.
  • the shoe selection support system according to the present embodiment includes a standard data generation unit 8 in addition to the configuration of the shoe selection support system according to the first embodiment.
  • a statistically obtained standard footprint is stored in a footprint database.
  • the standard data generation unit 8 derives a standard footprint for each foot type from the normalized footprint generated by the normalization processing unit 2 and stored in the normalized data storage unit 4a. To generate a print.
  • a clerk or a scho-fitter every time a shoe is selected for a customer, a clerk or a scho-fitter actually calculates the foot length L and the scaphoid roughness H of the customer. Measure and input from input device 7 (characteristic input section).
  • the input device 7 sends the input measurement result (or the HZL value calculated from the measurement result) to the foot print database 4 and associates it with the customer's normalized foot print data, It is stored in the general data storage unit 4b.
  • the clerk or Yuichi Yuichi also uses the input device 7 to input his findings on the flexibility of the customer's feet. This finding is also stored in the general data storage unit 4b in a state where it is associated with the normalized footprint data. That is, in the footprint database 4 of the present embodiment, information indicating the actual foot type (anatomical characteristics) of the customer is stored together with the normalized footprint data.
  • the foot type data input from the input device 7 the actual measured value of the foot length, the actual measured value of the scaphoid rough surface height, the arch height factor, the actual measured value of the maximum supination angle, and the actual measurement of the maximum pronation angle Value, flexibility of the foot, range of motion of the ankle joint, Q-angle value, and at least one of the valgus angles of the thumb or toe.
  • general data about the customer include height, weight, body fat percentage, gender, daily exercise, disease information, age nationality, and blood biochemical information. Etc. and enter the normalized footprint
  • the data may be stored in the general data storage unit 4b of the foot print database 4 together with the data storage. This makes it possible to perform statistics and classification of footprints based on any of these general data items.
  • the standard data generator 8 accesses the footprint database 4 at predetermined time intervals or in accordance with an external command, and stores the normalized footprint stored in the normalized data storage 4a. Extract the data.
  • the standard data generation unit 8 classifies the extracted normalized footprint data according to the actual foot type, and statistically processes the stored normalized footprint data for each foot type. Generate standard footprints for each foot type.
  • the standard data generation unit 8 stores the standard footprint generated for each foot type in the area (not shown) provided for each foot type in the standard footprint storage unit 4c as described above.
  • the standardized footprint based on the normalized footprint is generated by statistically processing the accumulated and stored normalized footprint for each actual foot type to generate a standard footprint for each foot type. It is possible to improve the estimation accuracy.
  • footprints by foot type may be further classified to generate standard footprints by gender, age, person type, sports type, and the like.
  • the selecting unit 3 sets the normalized footprint and the standard An example of a configuration in which a customer's foot type is automatically determined by comparison with a quasi-footprint is shown.
  • the configuration of the shoe selection support system according to the present embodiment is almost the same as that of the shoe selection support system of the first embodiment shown in FIG. 1, but the function of the selection unit 3 is different. That is, the selection unit 3 in the present embodiment displays on the display 5 (standard data presentation unit) a comparison between the footprint (normalized footprint) of the customer and the standard footprint of each foot type. . Then, the store clerk, the shop assistant, or the customer himself / herself selects and inputs the foot type of the customer from the input device 7, and the selection unit 3 selects shoes that match the input foot type. select.
  • Fig. 16 shows an example of the display style of the standard footprint for each foot type.
  • the foot types are classified into a total of nine types, three levels for the arch height ratio (LOW, MED IUM, HI GH) and three levels for the arch hardness (S0FT, MED IUM, HARD). It shows a print.
  • the classification method of the foot type and the name of the foot type are not limited to these specific examples, and may be determined according to the types of shoes and option parts provided by the shoe manufacturer. For example, it is a matter of course that a total of 15 classifications of three stages for the arch height ratio and five stages for the arch hardness may be used.
  • the display style of the customer's footprint (normalized footprint) and these standard footprints can be any mode as long as these footprints can be compared.
  • the screen of the display 5 may be divided and the normalized footprint and the standard footprints of all foot types may be displayed side by side.
  • a standard footprint may be placed next to or overlapping the normalized footprint. May be displayed one by one.
  • the normalized footprint and the standard footprint are not displayed on the display but are printed out in a comparable state, which also belongs to the technical scope of the present invention.
  • the footprint (normalized footprint) of the customer and the standard footprint are displayed or printed in a comparable state so that the foot type of the customer can be obtained. To let you choose.
  • the footprint of the customer is normalized, it is easy to compare with the standard footprint, so that there is an advantage that the foot type of the customer can be determined more accurately.
  • a shoe selection support system according to the fourth embodiment of the present invention will be described below.
  • FIG. 17 is a block diagram showing a schematic configuration of the shoe selection support system according to the present embodiment.
  • the shoe selection support system of the present embodiment has a configuration in which a feature extraction unit 9 is added to the configuration of the shoe selection system according to the first embodiment shown in FIG.
  • the normalized data obtained by the normalization processing unit 2 is displayed as an image on the display 5, and on this normalized data image, a store clerk or a customer or one of the customers The operator (operator) performs an input operation to obtain the characteristic values necessary for estimating the foot type.
  • the display 5 is constituted by a display (display input unit) corresponding to a GUI (Graphical User Interface), and is displayed on the screen. Enter any point on input device 7 (point It is configured so that the coordinates of the point can be specified by specifying it with a pointing device. Further, in accordance with the operation of the input device 7, in addition to the designation of the coordinates, an operation instruction such as drawing a straight line on the screen is also possible.
  • the feature extracting unit 9 obtains a feature value for estimating the foot type of the customer based on the coordinates of a point specified on the screen using the input device 7.
  • the obtained characteristic values are sent to the selection unit 3, which estimates the foot type of the customer based on the characteristic values and selects appropriate shoes.
  • the contact state of the sole of the customer is measured by the measurement data input unit 1, and the result is normalized by the normalization processing unit 2. Generates a modified footprint.
  • the generated normalized footprint is stored in the normalized data storage unit 4a and displayed on the display 5 as a footprint image.
  • the store clerk, shop assistant, or customer draws a tangent to the inside and outside of the normalized footprint displayed on the display 5 using the input device 7.
  • Examples of the state where this tangent is drawn are shown in Fig. 18 (a) and (b).
  • the foot type in Fig. 18 (a) is a mouth arch
  • the foot type in Fig. 18 (b) is a high arch.
  • the high arch foot in Fig. 18 (b) shows the distance d between the tangent near the midfoot and the inside contour of the footprint. 8 is larger than the distance d 2 in the mouth one arch of the foot of (a) I understand.
  • the same can be said for the distance between the inner tangent and the outer contour of the footprint. That is, if this distance is obtained as the above “feature value”, the arch height ratio can be estimated based on this feature value.
  • the operator specifies the point having the longest distance from the tangent line near the middle foot of the normalized footprint with the input device 7 inside and outside.
  • the feature extraction unit 9 obtains the coordinates of those points from the input device 7 and calculates the distance to each of the inner and outer tangents.
  • the feature extraction unit 9 further calculates the sum of the calculated distances, and passes the result to the selection unit 3 as a feature value.
  • the selecting unit 3 selects “high arch” if the feature value sent from the feature extracting unit 9 is larger than the width of the toe of the footprint, and “low arch” if the feature value is smaller than half the width of the toe. Otherwise, it is determined to be a “standard arch”.
  • Fig. 19 (a) shows an example of a foot print of a soft foot
  • Fig. 19 (b) shows an example of a foot print of a hard foot.
  • the area in contact with the measurement surface is In the case of a stiff foot, this area is divided into two in the anterior-posterior direction of the foot, while the area is completely continuous in the anterior-posterior direction of the foot. Therefore, the feature extraction unit 9 passes information indicating the continuity of the outer periphery of the area specified by the input device 7 to the selection unit 3 as a feature value.
  • the selecting unit 3 indicates that the feature value sent from the feature extracting unit 9 indicates “continuous”, “soft feet”, and the feature value indicates “completely separated”. If it is, it is presumed that it is “hard foot”, and if it is other ("touching"), it is "standard”.
  • the selection unit 3 may estimate the arch height ratio by the following method. As shown in FIGS. 20 (a) to (c), the selection unit 3 generates a line 22 connecting the outer edge of the tread portion and the outer edge of the heel of the footprint of the customer and displays the line 22 on the display 5. Then, the arch height ratio is estimated based on the position of the outer edge 21 of the foot print with respect to the line 22. Note that the line 22 and the outer edge 21 of the footprint may be automatically recognized by the selection unit 3 based on the luminance data, or may be input by the operator via the input device 7 on the display 5. As shown in Fig.
  • the outer edge 21 of the footprint is substantially parallel to the line 22 (or the outer edge 21 of the footprint projects outside the line 22).
  • the selection unit 3 estimates that the customer's foot is a “low arch”.
  • the selection unit 3 will The feet are assumed to be “standard arches”.
  • the selection unit 3 will The feet are assumed to be “high arches”.
  • the above-mentioned “width of the little finger”, which is used as a criterion by the selecting unit 3, may be measured by an operator (a clerk or the like) and input by the input device 7.
  • the selection unit 3 may estimate the arch hardness by the following method. That is, as shown in Fig. 21 (a) and (b) As described above, in the footprint displayed on the display 5, the selection unit 3 determines whether or not there is a region 31 in close contact with the glass surface in all of the toes based on the luminance data. If the area 31 exists in all of the toes as shown in a), the foot is “soft”. The toes (the second to fifth toes) are floating without touching the ground as shown in Fig. 21 (b). If there is no region 31), it may be assumed that the foot is “hard”.
  • the selection unit 3 estimates the foot type of the customer according to the feature value extracted by the feature extraction unit 9 based on the coordinates and the like designated by the operator using the input device 7.
  • the method of selecting a shoe that matches the estimated foot type is as described in the first embodiment, and a duplicate description will be omitted.
  • the characteristic value may be extracted by using the sensitivity map relating to the arch height ratio and the sensitivity map relating to the arch hardness, respectively.
  • a shoe selection support system according to a fifth embodiment of the present invention will be described below.
  • the shoe selection support system provides a shoe selection support service to a customer at a remote location.
  • the shoe selection support system includes a measurement data input unit 1 for measuring a foot contact state of a customer, and a display 5 for displaying a shoe selection result. 1 Via 0, normalization processing section 2, selection section 3, footprint data overnight base 4, shoe kataguchi This is a configuration connected to the logging database 6 and the input device 7.
  • the measurement data input unit 1 and the display 5 may be integrated as hardware, or may be realized as separate hardware.
  • each section of the shoe selection support system is as follows.
  • the measured footprint data is transmitted from the measurement data input section 1 to the normalization processing section 2 via the internet 10 and the shoe selection result is obtained. Is transmitted from the selection unit 3 to the display 5 via the Internet 10, and thus the description is omitted.
  • the measurement data input unit 1 and the display 5 are provided on the customer system side, but the normalization processing unit 2 may be provided on the customer system side.
  • the measurement data input unit 1 does not necessarily have to be in an offline state, and the data measured by the measurement data input unit 1 does not need to be transmitted in real time.
  • the customer records the footprint data measured using the measurement data input unit 1 on an electronic recording medium (CD-ROM, hard disk, DVD, etc.)
  • the home computer Alternatively, the footprint data recorded on the electronic recording medium may be transmitted from the portable terminal via the Internet 10.
  • the referral information of a retail store or the like where such shoes and parts can be obtained should also be presented. Is preferred.
  • one set of the measurement data input unit 1 and the display 5 are connected via the network 10.
  • the configuration is not limited to this, and a configuration is adopted in which the measurement data input unit 1 and the display 5 of a plurality of sets share the normalization processing unit 2, the selection unit 3, the footprint database 4, the shoe catalog database 6, and the like. It is also possible.
  • a distributor having a plurality of branches in various places can install the footprint database 4 or the like only in any one of the stores or the headquarters and share the footprint database 4 from the plurality of branches.
  • the shoe selection support system according to the present embodiment, it is possible to select and recommend shoes according to the anatomical characteristics of the foot even to a customer in a remote place. Is improved.
  • the embodiments described above do not limit the technical scope of the present invention, and various changes can be made within the scope of the invention.
  • the number of classifications of the foot type is not limited to the specific example described above. In consideration of the risk of failure, it is generally considered preferable to classify into 3 to 7 groups.However, the appropriate number of classifications depends on the number of types of shoes provided by the shoe manufacturer and the application of the shoes. Should be set to.
  • the analysis result of the foot type of the customer may include, for example, footprint images, foot length, foot circumference, foot characteristics, past injury experiences, and walking habits. It is also effective to simultaneously present precautions for the foot type.
  • the choice of shoe type may be made separately for the left and right. In particular, for parts (optional parts) such as insoles, it is preferable to estimate the foot type for each of the left and right feet and select a suitable one.
  • a display example of the standard footprint is shown in FIG. 16, but in addition to this, the standard footprint is displayed in a form as shown in FIGS. 23 to 26, for example. It is also preferable to display it.
  • Figure 23 shows an example in which the foot types are classified into four types, and a typical footprint of each foot type is displayed on the display 5 in a state before normalization (the image as measured).
  • 4 is a photograph showing an embodiment.
  • Figure 24 shows an example in which the foot types are classified into nine types. Standard footprints of each foot type are displayed on the display 5 with vertical and horizontal scales (grids) attached.
  • grids vertical and horizontal scales
  • 4 is a photograph showing an embodiment. According to the aspect with the scale as described above, there is an advantage that the dimensions of each part of the sole (for example, the width of the middle foot, the width of the thumb or the toe, and the contact width of the arch part) can be easily measured.
  • Fig. 25 shows an example in which the foot types are classified into nine types. In the standard footprint of each foot type, the boundaries of the areas with different grounding conditions are clearly shown so that they can be easily understood.
  • 5 is a photograph showing a state in which an edge is emphasized and displayed on a display 5.
  • FIG. 25 is shown in monotone, it may be displayed in a color-coded manner for each boundary or colored at the edge.
  • Fig. 26 also shows an example where the foot types are classified into nine types.
  • the standard footprint of each foot type shown in Fig. 25 and the foot type of "standard arch” and “standard” hardness are shown.
  • Standard footprint ( Figure 25) This is a photograph showing the manner in which the luminance difference between the pixel and the MED IUM / MED IUM type at the center is calculated for each pixel. Although this figure is shown in monotone, if each pixel is displayed in a different color depending on the magnitude of the luminance difference, the difference between the foot type of “standard arch” and “standard” hardness Is preferred because it is easier to understand.
  • the footprint of the customer and the standard footprint of the foot with the "standard arch” and “standard” hardness (the center of Fig. 25) Calculate the luminance difference from the footprint shown in the section, and use the image representing each pixel with the luminance difference as the sole image of the customer.
  • a shoe selection support system according to the sixth embodiment of the present invention will be described below.
  • the anatomical characteristics of the foot are estimated based on the result of measuring the contact state of the sole.
  • the shoe selection system according to the present embodiment differs from the above embodiments in that the anatomical characteristics of the foot are estimated from the results of measuring the three-dimensional shape of the foot.
  • the shoe selection support system includes a measurement data input unit 11, a normalization processing unit 12, a selection unit 13, a foot information database 14, a display 5, A shoe catalog database (shoe information storage unit) 6 and an input device 7 are provided.
  • the measurement data input unit 11 has a plurality of optical sensors such as a CCD camera or a digital camera, and can capture the foot of the subject (customer) from a plurality of directions using the plurality of optical sensors. Thereby measuring the three-dimensional shape of the subject's foot.
  • a marker to the position of the foot of the person to be measured, which is a reference for measuring a dimension representing the characteristic of the foot.
  • a marker to the position of the foot of the person to be measured, which is a reference for measuring a dimension representing the characteristic of the foot.
  • this corresponds to the base of the index finger.
  • the three-dimensional shape data of the foot may be acquired as a polygon data representing the entire surface shape of the foot, or may be acquired as three-dimensional data representing only the position of the marker and the outline of the foot.
  • the measurement data input unit 11 further measures dimensions representing the characteristics of the foot from the three-dimensional shape data of the foot measured as described above.
  • the foot length L is obtained by calculating the point c of the second toe metatarsal head that is furthest from the metatarsal head a of the second finger, The line that intersects the line that is orthogonal to the straight line that passes through the toe part and the toe part most protruding point c and that touches the toe part most protruding point d
  • e is obtained, it is obtained as the distance between the intersection point e and the point c of the toe most protruding.
  • Figure 28 (c) is an image of the subject's foot taken from the instep side of the foot. The method of measuring the foot length L is not limited to this example.
  • the scaphoid height H is measured as the height of the scaphoid b from the floor, as shown in Fig. 28 (b), foot length L and scaphoid height H. Measurement is taken with optical sensor In the obtained image, it is possible to automatically measure by using the brightness difference between the foot part (marker part) and the background part, etc., and the measurement result by the optical sensor is displayed on the display 5 and the salesclerk or shop assistant Yuichi or the customer (operator) may perform the input operation to obtain the characteristic values necessary for estimating the foot type. In the latter case, the display 5 uses a GUI (Graphical It consists of a display (display input unit) that supports the User Interface).
  • GUI Graphical It consists of a display (display input unit) that supports the User Interface).
  • the coordinates of that point can be specified. For example, when measuring the scaphoid rough surface height H, an image taken from the side of the foot is displayed on the display 5 as shown in Fig. 28 (b), and the marker portion of the scaphoid head b is displayed. And the intersection of the vertical line from the scaphoid head b to the floor surface and the floor surface are respectively specified by a pointing device, and the scaphoid rough surface height H can be obtained from the specified coordinate values. .
  • the measurement by the measurement data input unit 11 may be performed on only one of the left and right feet, may be performed on both feet one by one, or may be performed on both feet simultaneously.
  • the foot length L and the scaphoid rough surface height H are measured in two states, ie, the unloaded state and the loaded state.
  • the measurement under a non-load condition may be performed with the subject being seated on a chair or the like, and the measurement under a load may be performed with the subject standing.
  • the foot length and scaphoid roughness measured in the unloaded state are denoted as L N and H N , respectively, and the foot length and scaphoid rough surface height measured in the loaded state are LL and H L, respectively.
  • HL the foot length and the scaphoid rough surface height measured in the loaded state
  • the measurement may be performed in various states such as, for example, a state in which the subject is bending his knees or standing on one leg.
  • the foot length L and the scaphoid rough surface height H are measured by the measurement data input section 11 in the two states of the unloaded state and the loaded state (step S41).
  • the measurement result (L N , H N , L or H L ) by the measurement data input unit 11 is sent to the normalization processing unit 12.
  • the normalization processing unit 12 normalizes the data input from the measurement data input unit 11 and stores the obtained normalized data at least temporarily (step S42).
  • Step S 4 2 normalization processing unit 1 2, from foot length L N and Funejo bone rough height H N of the non-load state, obtaining the arch height ratio A N in the unloaded state.
  • the arch height factor A N is obtained as H N ZL N.
  • the obtained arch height ratio is sent from the normalization processing unit 12 to the foot information database 14 and stored in the normalized data storage unit 14a.
  • various data relating to the customer for example, customer name, address, telephone number, e-mail address, purchase history, shoes related information
  • store these data in the general data of the foot information database 14-evening storage section 14 b in a state of being associated with the customer's high rate of access. Is also good.
  • the normalization processing unit 12 obtains the arch height ratio A L under the load condition using the foot length and the scaphoid rough surface height under the load condition measured at step S41 (step S41). 4 3). Arch height The rate is calculated as HLZL L. The obtained arch height ratio is sent from the normalization processing unit 12 to the foot information database 14 and stored in the normalized data storage unit 14a.
  • the selecting unit 13 calculates a deviation value by the following formula using the arch height ratio under the load state obtained in step S43, and based on the obtained deviation value, the measured value of the arch height is measured.
  • the foot type of the person (customer) is determined (step S44).
  • Deviation 5 0 + 10 X (A L -M A ) / SD A
  • M A is the average value calculated from the arch height ratio (load condition) of the appropriately selected population
  • S D A is the standard deviation of the arch height ratio (load condition) of the population.
  • the population it is preferable to use a population composed of people having specific characteristics such as, for example, gender, age, race, and sports.
  • Arch height of population may be stored in the standard data SL ⁇ 1 4 c foot information database 1 4, only average values M A and the standard deviation SD A of arch height of population It may be stored in the standard data storage unit 14c.
  • the selection unit 13 determines that the arch height type is “standard” when the deviation value is 40 to 60, and sets the arch height type to “low” when the deviation value is less than 40. ) ". If the deviation value exceeds 60, the arch height type is determined to be “high (high arch)”. However, this determination method is only an example, and the number of type types and the threshold value are limited to this example only. Not done. The selection unit 13 temporarily stores the arch height type as the determination result.
  • the selection unit 13 determines the arch height ratio A N obtained in steps S42 and S43, respectively, and Is determined (step S45).
  • step S45 the selection unit 13 determines the type of arch hardness, for example, as follows.
  • K S TD K- (a XA L + b)
  • the selector 1 3 uses this normalized arch retention K S TD a deviation value by the following equation to determine the type of the determined deviation value Karaa Ichichi hardness.
  • ⁇ ⁇ is the average value of the arch retention of a properly selected population
  • SD K is the standard deviation of the arch retention of the population.
  • the arch retention rate of the population may be stored in the standard data storage unit 14 c of the foot information database 14, or only the average value of the population arch retention rate ⁇ ⁇ and the standard deviation SD K It may be stored in the standard data storage unit 14c.
  • the selector 13 determines the arch hardness type as “standard” when the deviation value is 40 to 60, and determines the arch hardness type as “soft” when the deviation value is less than 40. . If the deviation value exceeds 60, the arch hardness type is determined to be “hard”. However, this judgment method is only an example, and the number of type types and the threshold It is not limited to examples only.
  • the selection unit 13 temporarily stores the arch hardness type as the determination result.
  • the selection unit 13 determines the anatomical characteristics of the subject's foot by using the "high arch” and “standard arch” for the "arch height ratio (arch height)”. ”,“ Low arch (flat feet) ”on 3 evenings,“ Arch hardness (foot flexibility) ”“ Hard ”,“ Standard ”,
  • the method of classifying the anatomical characteristics of the foot in the present invention is not limited to this specific example, but can be classified into any characteristic that can be estimated based on the state of the foot. It is. Further, for example, only the steps S41, S43, and S44 may be performed to perform only the classification of the arch high rate, or the arch S may be omitted by omitting the step S44. Only classification for hardness may be performed.
  • the selection unit 13 selects shoes matching the subject from the shoe catalog database 6. Is selected (step S46), and the selected result is displayed on the display 5 (step S47).
  • the shoe type selected by the selection unit 13 may be limited to only one type which is estimated to be most suitable for the customer, or a plurality of types may be selected and displayed.
  • the method of selecting a shoe type (shoe type or optional part, etc.) by the selection unit 13 is described in detail in the first embodiment. The detailed description is omitted because it is the same as that of the selection unit 3 described above.
  • the selection unit 3 described above.
  • by selecting data on the three-dimensional shape of the foot and estimating the anatomical characteristics of the foot based on the measurement result it is possible to select a shoe according to the foot type. We can provide effective support.
  • the measurement data input unit 11 and the display 5 are connected to the normalization processing unit 12 and the selection unit via the Internet or the like. 1, 3, foot information database 14, shoe catalog database 6, input device 7, etc.
  • the present invention can be implemented as a recording medium or a program product that records a computer program or a computer program. That is, a program including an instruction for causing a computer to perform the processing described in each of the above-described embodiments, and a recording medium (program product) that records the program are also an embodiment of the present invention.
  • a shoe selection support that can select and present a shoe type suitable for a customer by estimating the anatomical characteristics of the foot from the measurement result of the foot state It becomes possible to provide a system.

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Footwear And Its Accessory, Manufacturing Method And Apparatuses (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

足の状態から足の解剖学的特性を推定することにより、顧客に適合する靴のタイプを選択して提示することが可能な靴選択支援システムである。本システムは、被計測者の足の状態を表すデータを計測して入力する計測データ入力部１と、計測データ入力部１より入力されたデータを正規化し、得られた正規化データを少なくとも一時的に記憶する正規化処理部２と、複数種類の靴の情報を格納した靴カタログデータベース６と、前記正規化データに基づいて当該被計測者の足の解剖学的特性を推定し、前記解剖学的特性に基づいて靴カタログデータベース６を参照することにより、当該被計測者に適合する靴タイプを選択して提示する選択部３とを備える。

Description

明細書 靴選択支援システムおよび靴選択支援方法 技術分野
本発明は、 顧客が靴を選択する際に、 当該顧客に適合する靴の タイプを選択して提示する靴選択支援システムに関し、 特に、 足 の状態から当該顧客の足の解剖学的特性を推定する靴選択支援シ ステムに関する。 背景技術
従来、 靴の販売店等において、 測定機器によって顧客の足形状 を計測し、 その顧客に適した靴を選択するシステムが知られてい る。
このような従来のシステムとして、 例えば、 三次元足型計測器 で顧客の足型データを計測し、 このデータに適合若しくは近似す る試し履き靴モデルを抽出するシステムが知られている （特開 2 0 0 2 - 1 9 9 9 0 5号公報参照） 。
また、 人それぞれに適応する歩行用靴を導き出すことを目的と して、 履用する靴の傾斜角と同じ傾斜面上にフッ トプリンタ一等 を位置させて、 その上で履用者の足底圧の分布、 アーチの形状を 調べ、 その結果に応じて足底板を揷入する方法も提案されている · (特開 2 0 0 1 — 2 7 5 7 1 6号公報参照） 。
さらに、 足スキャナユニッ トを用いて足の 3次元形の位相的な 電子画像を生成することにより、 ユーザに適した履物を選択する ことを可能とするシステムも提案されている （特許第 3 0 2 5 5 3 0号公報参照） 。
靴は、 例えばトップアスリート用の競技シューズ等を除いては. 量産されるものである。 一方、 足の形状は個人差が大きいため、 例えば上記従来のシステムのように三次元的に各人の足型を正確 に測定できたとしても、 足長、 幅、 甲の高さ等の様々な要素が存 在するため、 その人の足にどの靴が適合するかを適切に判断する ことは非常に難しい。 発明の開示
本発明は、 足の状態を計測し、 計測結果から足の解剖学的特性 を推定することにより、 顧客に適合する靴のタイプを選択して提 示することが可能な靴選択支援システムを提供することを目的と する。
上記の目的を達成するために、 本発明にかかる靴選択支援シス テムは、 被計測者の足の状態を表すデータを計測して入力する計 測データ入力部と、 前記計測デ一夕入力部より入力されたデータ を正規化し、 得られた正規化データを少なく とも一時的に記憶す る正規化処理部と、 複数種類の靴の情報を格納した靴情報記憶部 と、 前記正規化データに基づいて当該被計測者の足の解剖学的特 性を推定し、 前記解剖学的特性に基づいて靴情報記憶部を参照す ることにより、 当該被計測者に適合する靴タイプを選択して提示 する選択部とを備え、 前記選択部が、 足の解剖学的特性として、 足のアーチ高率および足の柔軟度の少なく とも一つを推定する構 成である。
本発明にかかる靴選択支援方法は、 被計測者の足の状態を表す データを計測するステップと、 前記足の状態を表すデータを正規 化するステップと、 前記正規化データに基づいて当該被計測者の 足の解剖学的特性として、 足のアーチ高率および足の柔軟度の少 なく とも一つを推定するステップと、 推定された足の解剖学的特 性に基づいて靴情報記憶部を参照することにより、 当該被計測者 に適合する靴タイプを選択して提示するステツプとを含む。
本発明にかかるコンピュータプログラムは、 被計測者の足の状 態を表すデータを入力するステップと、 前記足の状態を表すデ一 夕を正規化するステップと、 前記正規化デ一夕に基づいて当該被 計測者の足の解剖学的特性として、 足のアーチ高率および足の柔 軟度の少なく とも一つを推定するステップと、 推定された足の解 剖学的特性に基づいて靴情報記憶部を参照することにより、 当該 被計測者に適合する靴タイプを選択して提示するステップとをコ ンピュー夕に実行させるプログラムである。 図面の簡単な説明
図 1 は、 本発明の第 1 の実施形態にかかる靴選択支援システム の概略構成を示すプロック図である。
図 2は、 第 1の実施形態にかかる靴選択支援システムにおける フッ トプリントの正規化処理の一例を示すフローチャートである, 図 3は、 フッ トプリントに対する正規化処理の説明図である。 図 4 ( a ) は標準フッ トプリントの一例、 図 4 ( b ) はアーチ 高率に関する感度マップの一例、 図 4 ( c ) はアーチ硬さに関す る感度マップの一例を示す写真である。
図 5は、 第 1 の実施形態にかかる靴選択支援システムにおける 選択部による処理の一例を示すフローチヤ一トである。
図 6は、 アーチ高率の算出方法の説明図である。 図 7 ( a) 〜 （ e ) は、 足タイプに応じて選択される靴タイプ の一例を示す説明図である。
図 8は、 フッ トプリント上の圧力分布等高線の一例である。
図 9 ( a ) は、 踵荷重が内側へ偏心している足の説明図、 図 9 (b) は、 踵荷重が外側へ偏心している足の説明図である。
図 1 0 ( a ) 〜 （ c ) は、 足タイプに応じて選択される靴タイ プの一例を示す説明図である。
図 1 1 ( a) および図 1 1 ( b) は、 足タイプに応じて選択さ れる靴タイプの一例を示す説明図である。
図 1 2は、 過回内リスクファクターの一例を示す説明図である, 図 1 3は、 衝撃暴露リスクファクタ一の一例を示す説明図であ る。
図 1 4 ( a ) 〜図 1 4 ( c ) は、 ミツ ドソ一ルに用いられる波 板状パ一ッの例を示す斜視図である。
図 1 5は、 本発明の第 2の実施形態にかかる靴選択支援システ ムの概略構成を示すブロック図である。
図 1 6は、 本発明の第 3の実施形態にかかる靴選択支援システ ムにおける、 足タイプ別の標準フッ トプリントの表示態様の一例 を示す図である。
図 1 7は、 本発明の第 4の実施形態にかかる靴選択支援システ ムの概略構成を示すブロック図である。
図 1 8は、 フッ トプリントからアーチ高率に関する特徴量を抽 出する様子を示す図であり、 図 1 8 ( a ) はローアーチの場合、 図 1 8 (b) はハイアーチの場合を示す。
図 1 9は、 フッ トプリントからアーチ硬さに関する特徴量を抽 出する様子を示す図であり、 図 1 9 ( a ) は軟らかい足の場合、 図 1 9 ( b ) は硬い足の場合を示す。
図 2 0は、 フッ トプリントからアーチ高率を推定する方法を示 す図であり、 図 2 0 ( a ) は口一アーチ、 図 2 0 ( b ) は標準ァ ーチ、 図 2 0 ( c ) はハイアーチの場合を示す。
図 2 1は、 フッ トプリントからアーチ硬さを推定する方法を示 す図であり、 図 2 1 ( a ) は軟らかい足、 図 2 1 ( b ) は硬い足 の場合を示す。
図 2 2は、 本発明の第 5の実施形態にかかる靴選択支援システ ムの概略構成を示すブロック図である。 '
図 2 3は、 本発明の第 3の実施形態にかかる靴選択支援システ ムにおける、 足タイプ別の標準フッ トプリントが画面に表示され た様子を示す図である。
図 2 4は、 本発明の第 3の実施形態にかかる靴選択支援システ ムにおける、 足タイプ別の標準フッ トプリントが画面に表示され た様子を示す図である。
図 2 5は、 本発明の第 3の実施形態にかかる靴選択支援システ ムにおける、 足タイプ別の標準フッ トプリントが画面に表示され た様子を示す図である。
図 2 6は、 本発明の第 3の実施形態にかかる靴選択支援システ ムにおける、 足タイプ別の標準フッ トプリントが画面に表示され た様子を示す図である。
図 2 7は、 本発明の第 6の実施形態にかかる靴選択支援システ ムの概略構成を示すブロック図である。
図 2 8 ( a ) および図 2 8 ( b ) は、 第 6の実施形態において 足の形状を測定する際のマ一力一貼り付け位置の一例を示す正面 図である。 図 2 8 ( c ) は、 第 6の実施形態において足長 Lを計 測する手法の説明図である。
図 2 9は、 第 6の実施形態にかかる靴選択支援システムの動作 を示すフローチャートである。 発明の実施の形態
上記の構成にかかる本発明の靴選択支援システムにおいて、 前 記計測データ入力部が、 前記被計測者の静止立位における足裏の 接地状態の計測を光学センサおよび圧力センサの少なく とも一つ を用いて行う ことが好ましい。 あるいは、 前記計測データ入力部 が、 前記被計測者の足の状態として、 当該被計測者の足の三次元 形状を、 光学センサを用いて計測する構成とすることも好ましい, また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムは、 標準的な足 の状態を表す標準データを記憶する標準データ記憶部をさらに備 え、 前記選択部が、 前記正規化データと前記標準データとの比較 に基づき、 当該被計測者の足の解剖学的特性を推定することが好 ましい。
また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記 選択部が、 前記正規化データに基づいて、 当該被計測者の踵の荷 重の内側または外側への偏心傾向を判定し、 判定された偏心傾向 も加味して当該被計測者に適合する靴タイプを選択することが好 ましい。
また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記 選択部が、 足の解剖学的特性として、 足のアーチ高率および足の 柔軟度の両方を推定すると共に、 推定された足のアーチ高率と足 の柔軟度との組み合わせに基づいて当該被計測者における足の障 害発生リスクを判定し、 判定された障害発生リスクに応じた靴夕 ィプを選択することが好ましい。
この場合、 前記選択部が、 前記アーチ高率および柔軟性の組み 合わせに基づいて、 当該被計測者の足関節の過回内レベルを判定 し、 過回内レベルが高いほどより安定性の高いタイプの靴を選択 することが有効である。 あるいは、 前記選択部が、 前記アーチ高 率および柔軟性の組み合わせに基づいて、 当該被計測者の足関節 の衝撃暴露レベルを判定し、 衝撃暴露レベルが高いほどよりクッ ション性の高いタイプの靴を選択することが有効である。
また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記 選択部が、 多変量解析により当該被計測者の足の解剖学的特性を 推定する態様としても良い。 あるいは、 前記選択部が、 二ユーラ ルネッ トワークを用いて当該被計測者の足の解剖学的特性を推定 する態様としても良い。
上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記選択部 が、 当該被計測者に適合する靴タイプを、 ソ一ル性能に基づいて 選択することが好ましい。 前記ソール性能は、 靴のミツ ドソール に内蔵あるいは積層されるパーツの材質および または形状によ り類別することができる。 あるいは、 靴のミツ ドソールを構成す るパーツの材質および zまたは形状により類別することもできる, このパーツが波板状である態様とすることが好ましい。
また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記 選択部が、 当該被計測者に適合する靴タイプの選択を、 当該被計 測者に適合する中敷の選択を含めて行う態様としても良い。 この 場合、 前記中敷の選択を被計測者の左右の足のそれぞれについて 個別に行うこととしても良い。
また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 被計 測者に関して、 当該被計測者の足の解剖学的特性を表すデータを 含む被計測者関連データを入力する特性入力部と、 前記正規化処 理部により得られた正規化データを、 前記特性入力部により入力 された解剖学的特性と関連付けて蓄積記憶する正規化データ蓄積 記憶部と、 前記正規化データ蓄積記憶部に蓄積記憶された正規化 データから、 足の解剖学的特性の種別毎に、 標準的な足裏接地状 態を表す足タイプ別標準データを生成する標準データ生成部と、 前記標準データ生成部により生成された足タイプ別標準データを 格納する足タイプ別標準デ一夕記憶部とをさらに備えた態様とし ても良い。
上記の態様において、 前記特性入力部より入力される被計測者 関連データが、 足の解剖学的特性を表すデ一夕として、 足長の実 測値、 舟状骨粗面高の実測値、 アーチ高率、 最大回外角度の実測 値、 最大回内角度の実測値、 足の柔軟度、 足関節可動範囲、 Q— アングル値、 および、 拇趾または子趾の外反角、 のうち少なく と も一つを含むことが好ましい。
また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記 標準データ記憶部に格納された足タイプ別標準データを、 前記正 規化処理部によつて得られた正規化データと比較可能な状態に、 表示または印刷出力する標準デ一タ提示部をさらに備えた態様と することも好ましい。
また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記 正規化処理部により得られた正規化データを画像として表示する と共に、 表示された正規化データ画像上で操作者により指定され た点の座標および操作指示を入力する表示入力部と、 前記表示入 力部を用いて正規化データ画像上で指定された点の座標に基づい て、 被計測者の足の解剖学的特性を推定するための特徴値を求め る特徴抽出部とをさらに備え、 前記選択部が、 前記正規化データ から前記特徴抽出部により求められた特徴値に基づいて、 当該被 計測者の足の解剖学的特性を推定する態様とすることも好まレい, また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記 計測データ入力部、 正規化処理部、 選択部のうち少なく ともいず れか二つがインターネッ トを介して接続された態様としても良い, また、 上記の構成にかかる靴選択支援システムにおいて、 前記 選択部が、 当該被計測者に適合する靴タイプと共に、 当該靴に関 する情報や、 当該被計測者の足の解剖学的特性に関する情報を提 示することも好ましい。
以下、 発明のさらに具体的な実施形態について図面を参照しな がら説明する。
(第 1 の実施形態）
本発明の第 1の実施形態について、 図面を参照しながら以下に 説明する。
図 1は、 本実施形態にかかる靴選択支援システムの概略構成を 示すブロック図である。 本実施形態にかかる靴選択支援システム は、 靴専門店や靴売り場等に設置されるものであり、 計測データ 入力部 1、 正規化処理部 2、 選択部 3、 フッ トプリントデータべ ース 4、 ディスプレイ 5、 靴カタログデータベース （靴情報記憶 部） 6、 入力デバイス 7を備えている。 フッ トプリントデータべ ース 4は、 後に詳しく説明するが、 正規化データ記憶部 4 a、 一 般データ記憶部' 4 b、 標準フッ トプリント記憶部 4 c を備えてい る。
計測データ入力部 1は、 顧客 （被計測者） の静止立位における 足裏の接地状態を表すデータを計測して入力する。 計測データ入 力部 1は、 例えば、 透明板からなる足載せ台の裏側に光学センサ を備え、 足載せ台の上に顧客を立たせてその足裏を前記光学セン サでスキャンすることによって、 足裏の接地状態を光学的に計測 する構成としても良い。 または、 足載せ台の裏側に C C Dカメラ あるいはデジタルカメラを配置し、 足裏の接地状態を撮影する構 成も可能である。 あるいは、 圧力センサが一面に埋設された足載 せ台を備え、 この足載せ台の上に顧客を立たせた状態で前記圧力 センサにより圧力分布を検出することにより、 足裏の接地状態を 計測する構成としても良い。 圧力センサを用いる場合は、 少なく とも 1 c m 2に 1個のセンサが埋設されていることが好ましい。 な お、 圧力センサは、 抵抗変化型センサおよび容量変化型センサの いずれであっても良い。 また、 光学センサおよび圧力センサの両 方によって、 足裏の接地状態を計測する構成としても良い。
前述のような光学センサおよび/または圧力センサによる計測 結果は、 足裏の接地状態を二次元的 （映像的） に表したデータ (フッ トプリントデータ） として正規化処理部 2へ送られる。 例 えば光学センサを用いる場合は、 輝度データの分布によってフッ トプリントデータが構成される。 圧力センサを用いる場合は、 圧 力分布によってフッ トプリントデータが構成される。 なお'、 計測 データ入力部 1 による足裏接地状態の計測は、 左右のどちらかの 足のみについて行うようにしても良いし、 両足について片足ずつ 行っても良く、 あるいは、 両足について同時に行うこととしても 良い。 また、 計測データ入力部 1 による足裏接地状態の計測は、 正確性の観点からは裸足で行うことが好ましいといえるが、 靴下 を履いた状態で行うことも可能である。 正規化処理部 2は、 計測データ入力部 1より入力されたデータ を正規化し、 得られた正規化データを少なく とも一時的に記憶す る。 ここで、 図 2および図 3 を参照し、 正規化処理部 2による正 規化処理の一例を説明する。 図 2は、 正規化処理部 2による正規 化処理の一例を示すフローチャートである。
図 2に示すように、 正規化処理部 2は、 まず、 計測データ入力 部 1からフッ トプリントデ一夕を読み込み （ステップ S l )、 フッ トプリントデ一夕を所定の閾値により 2値化する （ステップ S 2 ) , ステップ S 2の閾値は、 予め設定された所定値を用いても良いし 計測条件に応じて調整した値を用いても良い。 例えば、 光学セン サにより足裏接地状態を計測する場合等に、 顧客の靴下の色合い 等に応じて閾値を調整することが考えられる。 ここで、 ステップ
S 2の 2値化により、 例えば図 3に示すようなフッ トプリントデ 一夕が得られたものとする。
次に、 正規化処理部 2は、 2値化されたフッ トプリントデ一夕 において、 足の内側接線 L mと外側接線 L 〗を求め （ステップ S 3 )、 さらに、 内側接線 L mと外側接線 L ,とのなす角を二等分す る中心線 L eを求める （ステップ S 4 )。 次に、 中心線 L cに垂直 な爪先側の接線 L tと踵側の接線 L hとをそれぞれ求める （ステツ プ S 5 , S 6 )。 そして、 中心線 L cと接線 L tとの交点 P tと、 中 心線 L cと接線 L hとの交点 P hとをそれぞれ求める （ステツプ S 7 , S 8 )。 さらに、 交点 P tと交点 P hとの中点 P。を求める （ス テツプ S 9 )。 以上の処理を終了した後、 2値化フッ トプリントを 元のフッ トプリントに復元する （ステップ S 1 0 )。
次に、 正規化処理部 2は、 中点 P。が足裏のほぼ中央部と一致す るように、 復元フッ トプリントを平行移動する （ステップ S 1 1 ) , 正規化処理部 2は、 さらに、 中心線し cが垂直線となるように、 中点 P。を原点 （中心） としてフッ トプリントを回転移動させる (ステップ S 1 2 )。 正規化処理部 2は、 次に、 中点 P。を固定し たまま、 フッ トプリントを足長方向 （L c方向） に 2 5 0 / L倍に 伸縮する （ステップ S 1 3 )。 なお、 Lは足長 （m m ) である。 足 長 Lの値は、 計測データ入力部 1 において光学センサまたは圧力 センサによって測定しても良いし、 入力デバイス 7から顧客ある いは店員またはシユーフイ ツター等が入力しても良い。 正規化処 理部 2は、 さらに、 中点 P。を固定したまま、 フッ トプリントを足 幅方向 （L cと垂直な方向） にひ倍する （ステップ S 1 4 )。 なお
= I 0 2 / ( ( 1 2 X ( L - 2 5 0 ) , 5 0 ) + 1 0 2 ) であり、 Lは前述のとおり足長 （m m ) である。 ただし、 ここで 示したひ の算出式は、 日本人の成人用のダレ一デイ ング例であり 年齢層や民族等の種々の見地から、 この例とは異なる計算式を用 いることも可能である。
以上のステップ S 1〜 S 1 4によって、 正規化フッ トプリント データ '（正規化データ） が得られる。 得られた正規化フッ トプリ ントデータは、 正規化処理部 2からフッ トプリントデータベース 4へ送られ、 正規化データ記憶部 4 aに記憶される （ステップ S 1 5 )。 なお、 正規化フッ トプリントデータを正規化データ記憶部 4 aへ記憶させる際に、 入力デバィス 7から顧客に関する種々の データ （例えば、 顧客名、 住所、 電話番号、 メールアドレス、 購 入歴、 靴に関する好み、 足の障害歴等） を入力し、 これらのデー 夕を、 前記正規化フッ トプリントデータと関連づけた状態で、 フ ッ トプリントデ一夕ベース 4 の一般データ記憶部 4 bに記憶させ ても良い。 次に、 選択部 3の機能について、 図 4 , 図 5.を参照しながら説 明する。 選択部 3は、 正規化処理部 2より正規化された顧客のフ ッ トプリントを入力し、 フッ トプリントデータベース 4の標準フ ッ トプリント記憶部 4 c に記憶されている標準フッ トプリントと 比較することにより、 顧客の足の解剖学的特性を.推定し、 顧客に 適した靴のタイプを選択して提示する。
図 4 ( a ) に、 標準フッ トプリントの一例を示す。 標準フッ ト プリントとしては、 適切に選択された母集団から統計的に得られ た平均的なフッ トプリ ントを用いることが好ましく （ただしこれ に限定されない）、 本実施形態では、 フッ トプリントデータベース 4の標準フッ トプリント記憶部 4 c に予め記憶されるものである, なお、 標準フッ トプリ ントとして、 例えば、 性別、 年代別、 人種 別、 スポーツ種目別等のように特定の性質を有する母集団毎に得 られた複数種類のフッ トプリントを標準フッ トプリント記憶部 4 Cに予め記憶させておき、 顧客に応じた標準フッ トプリントを用 いるようにしても良い。
図 5は、 選択部 3による処理の一例を示すフローチャートであ る。 なお、 ここでは、 フッ トプリントが輝度分布によって構成さ れている場合を例に説明するが、 圧力分布によって構成されてい る場合も同様の処理を行うことができる。 選択部 3は、 正規化処 理部 2より正規化された顧客のフッ トプリントを入力すると （ス テツプ S 2 1 )、 標準フッ トプリント記憶部 4 cから標準フッ トプ リントを取り出し （ステップ S 2 2 )、 正規化フッ トプリントと標 準フッ トプリン卜との各画素における輝度の差分を計算する （ス テツプ S 2 3 )。
そして、 ステップ S 2 3で得られた輝度差から、 アーチ高率に 関する感度マップを生成し （ステップ S 2 4 )、 生成した感度マツ プに基づいてアーチ高率を推定 （計算） する （ステップ S 2 5 )。 なお、 アーチ高率に関する感度マップとは、 例えば図 4 ( b ) に示すようなマップであり、 母集団から得られるフッ トプリント の画像輝度とアーチ高率との関係の傾向を統計的に分析し、 その 傾向に基づいた重み、 あるいはニューラルネッ トワークの学習過 程で得られる各領域毎の重みを、 足の領域単位で求めることによ り生成される。
アーチ高率とは、 本来、 図 6に示すように、 足長 Lと舟状骨粗 面高 Hとを実測し、 その比 （H Z L ) を計算することにより求め られるものである。 しかし、 本実施形態の選択部 3は、 足長 Lお よび舟状骨粗面高 Hの実測値を用いることなく、 アーチ高率に関 する感度マップから得られたフッ トプリントの画像輝度と標準フ ッ 卜プリン卜の画像輝度との差をピクセル単位で求め、 その差を アーチ高率に関する感度マップの全領域に渡って積和することに よって、 アーチ高率の値を推定する。
選択部 3は、 ステップ S 2 5で推定したアーチ高率に基づいて 顧客の足が 「ハイアーチ」、 「標準アーチ」、 「ローアーチ （扁平 足）」 のいずれの分類に属するかを判定する （ステップ S 2 6 )。 ステップ S 2 5で推定したアーチ高率の値が、 例えば、 男性であ れぱ 2 2 %以上、 女性であれば 2 0 %以上である場合は、 「ハイア ーチ」 と判定する。 ステップ S 2 5で推定したアーチ高率の値が 例えば、 男性であれば 1 5 %以下、 女性であれば 1 3 %以下であ る場合は、 「ローアーチ」 と判定する。 また、 アーチ高率がこれら の範囲以外であれば、 「標準アーチ」 と判定する。 なお、 ここで示 したアーチ高率に対する分類閾値はあくまでも一例であり、 本発 明を限定するものではない。
次に、 選択部 3は、 ステップ S 2 3で得られた輝度差から、 ァ —チの硬さ （足の柔軟度） に関する感度マップを生成し （ステツ プ S 2 7 )、 生成した感度マップに基づいてアーチ硬さを推定 （計 算） する （ステップ S 2 8 )。
なお、 アーチ硬さに関する感度マップとは、 例えば図 4 ( c ) に示すようなマップであり、 母集団から得られるフッ トプリ ント の画像輝度とアーチ硬さとの関係の傾向を統計的に分析し、 その 傾向に基づいた重み、 あるいはニューラルネッ 卜ワークの学習過 程で得られる各領域毎の重みを、 足の領域単位で求めることによ り生成される。
アーチ硬さとは、 本来、 体重をかけた状態とかけていない状態 との間での舟状骨粗面高さの変化を足長で除することにより定量 的に求められるものであるが、 本実施形態の選択部 3は、 このよ うに実際の足の所見によることなく、 ァ一チ硬さに関する感度マ ップから得られたフッ トプリ ントの画像輝度と標準フッ トプリン 卜の画像輝度との差をピクセル単位で求め、 その差を、 アーチ硬 さに関する感度マップの全領域に渡って積和することによってァ ーチ硬さの値を推定する。
選択部 3は、 ステップ S 2 8で推定したアーチ硬さの値に基づ いて、 顧客の足が 「硬い」、 「標準」、 「軟らかい」 のいずれの分類 に属するかを判定する （ステップ S 2 9 )。
以上のステップ S 2 1〜 S 2 9により、 選択部 3は、 顧客の足 の解剖学的特性を、 「アーチ高率」 について 「ハイアーチ」、 「標準 アーチ」、 「ローアーチ （扁平足）」 の 3タイプ、 「アーチ硬さ （足 の柔軟度）」 について 「硬い」、 「標準」、 「軟らかい」 の 3タイプに 分類する。 従って、 本実施形態では、 顧客の足は、 アーチ高率お よびァ一チ高さの組み合わせによって、 3 X 3 = 9タイプのいず れかのタイプに分類されることとなる。
なお、 本発明における足の解剖学的特性の分類方法は、 この具 体例にのみ限定されるものではなく、 足裏の接地状態に基づいて 推定することが可能な任意の特性に分類することが可能である。 また、 例えば、 上記のステップ S 2 1〜 2 6のみを行ってアーチ 高率についての分類のみを行っても良いし、 上記ステップ S 2 1 〜 2 3を行った後に、 ステップ S 2 4〜 S 2 6を行わずにステツ プ S 2 5〜 2 9を行うことにより、 アーチ硬さについての分類の みを行っても良い。
本実施形態では、 選択部 3は、 ステップ S 2 6で判定したァー チ高率とステップ S 2 9で判定したアーチ硬さに基づいて、 靴力 夕ログデータベース 6から顧客に適合する靴のタイプを選択し (ステップ S 3 0 )、 選択した結果をディスプレイ 5 に表示する (ステップ S 3 1 )。 ここで、 選択部 3が選択する靴タイプは、 そ の顧客に最も適合すると推定される 1種類のみに絞っても良いが 複数種類を選択して表示しても良い。
靴カタログデータベース 6には、 選択部 3において分類される 足タイプのそれぞれについて、 適合する靴タイプの情報が予め格 納されている。 例えば、 本実施形態において、 選択部 3が、 顧客 の足の解剖学特性を、 上述のようにアーチ高率 （ 3タイプ） とァ —チ高さ （ 3タイプ） の組み合わせによる合計 9タイプに分類す る場合、 靴カタログデータベース 6には少なく ともこれらの 9夕 イブのそれぞれについて適合する靴タイプの情報 （以下、 靴タイ プ情報と称する） が予め格納されている。 なお、 靴カタログデータベース 6に格納されている靴タイプ情 報としては、 靴の品番または型式番号あるいは商品名の他、 その 靴に関する付加的情報を含んでいても良い。 靴に関する付加的情 報としては、 例えば、 その靴の機能的特徴、 効果、 価格、 その靴 が用いられる競技や競技レベルに関する情報、 その靴の使用場所 に関する情報等の内容を、 テキス ト、 音声データ、 静止画像、 動 画像等の任意のデータ形式で表現したものが考えられる。 顧客に 選択した靴タイプを提示する際に、 ディスプレイ 5にこれらの付 加的情報を表示することにより、 顧客サービスをさらに向上させ ることができる。
また、 前記の靴タイプ情報は、 商品としての靴そのものを特定 するための情報に限らず、 靴の木型番号や、 靴のパーツの種類を 表す情報であっても良い。 なお、 「靴のパーツ」 とは、 例えば、 ァ ウタ一ソール、 中敷 （インソール）、 ミツ ドソール、 アッパー、 各 種クッション材等を含む。
靴メーカ一が、 足タイプ別に用意した複数種類のパーツを適宜 組み合わせることによって多種多様の商品ラインを提供する場合 に、 販売店において本実施形態にかかる靴選択支援システムを用 いれば、 これらの商品ラインから顧客に適合するパーツからなる 靴を適切に選択することが可能となり、 顧客サービスが向上する, または、 販売店において本実施形態にかかる靴選択支援システム を用いて顧客に適合するパーツを選択し、 フルオーダ一あるいは カスタムオーダ一で受注生産を行うことも考えられる。
あるいは、 靴メ一カーが、 1種類または足タイプの大まかな分 類に応じてタイプ別に設計された複数種類の靴本体と、 足タイプ の細かな分類に応じて靴本体に組み込むォプショ ンパーツ （例え ば中敷） とを提供する場合、 本実施形態にかかる靴選択支援シス テムを用いて、 靴本体とォプションパーツとの組み合わせを選択 することも考えられる。
例えば、 アーチの硬さが 「硬い」 と判定される人は、 足の柔軟 性が低いために踵接地時に衝撃を受け易い。 従って、 靴本体とし て、 アーチの硬さが 「硬い」 人向けにクッション性が特に高いも のと、 アーチの硬さが 「標準」 または 「軟らかい」 人向けに標準 的なクッション性を有するものとの二種類を用意し、 アーチ高率 への適合性については、 中敷ゃミッ ドソール等のパーツの形状や 厚さのバリエーションで調整する、 というような選択方法も考え られる。
ここで、 選択部 3による、 足タイプに応じた靴の選択方法の.一 例について説明する。
まず、 アーチ高率に関して、 「ハイアーチ」 と判定された顧客の 場合、 靴の内側が、 足の内側縦アーチ部をそのハイア一チ形状に 保持するような形状になっている靴が好ましい。 このため、 選択 部 3は、 例えば図 7 ( a ) において黒く塗りつぶして示した箇所 が標準に比べて厚く形成された靴 （または靴本体とォプションパ —ッとの組み合わせ等） を、 靴カタログデータベース 6からの選 択候補とする。
反対に、 アーチ高率に関して、 「ローァ一チ （扁平足）」 と判定 された顧客の場合は、 靴の内側が、 足の内側縦アーチ部をその口 —アーチ形状に保持するような形状になっている靴が好ましい。 このため、 選択部 3は、 例えば図 7 ( a ) において黒く塗りつぶ して示した箇所が標準に比べて薄く形成された靴 （または靴本体 とオプショ ンパーツとの組み合わせ等） を、 靴カタログデータべ ース 6からの選択候補とする。
アーチ硬さに関して、 「硬い」 と判定された顧客の場合、 内反捻 挫を起こし易いので、 これを予防するために、 例えば図 7 ( b ) において黒く塗りつぶして示した箇所が、 外側縦アーチ部を保持 する形状に形成された靴や、 図 7 ( c ) において黒く塗りつぶし て示した箇所が、 踵接地後内側へ荷重移動し易い形状に形成され た靴、 あるいは、 図 7 ( b ) と図 7 ( c ) とを組み合わせた構成 を有する靴を、 靴カタログデータベース 6からの選択候補とする, なお、 ここで選択候補とするのは、 靴そのものに限らず、 靴本体 とオプションパーツとの組み合わせ等であっても良いことは言う までもない。
アーチ硬さに関して、 「軟らかい」 と判定された顧客の場合、 踵 接地直後に過回内を生じ易いので、 これを予防するために、 例え ば図 7 ( d ) において黒く塗りつぶして示した箇所が、 距骨の内 側への倒れ込みを防ぐ形状に形成された靴や、 図 7 ( e ) におい て黒く塗りつぶして示した箇所が、 踵接地後外側へ荷重移動し易 い形状に形成された靴、 あるいは、 図 7 ( d ) と図 7 ( e ) とを 組み合わせた構成を有する靴を、 靴カタログデータベース 6から の選択候補とする。 なお、 ここで選択候補とするのは、 靴そのも のに限らず、 靴本体とオプションパーツとの組み合わせ等であつ ても良いことは言うまでもない。
また、 選択部 3が、 アーチ高率およびアーチ高さだけでなく、 他の解剖学的特性をも加味して靴タイプの選択を行うようにして も良い。 他の解剖学的特性としては、 例えば、 踵の荷重の内側ま たは外側への偏心傾向等がある。 踵の荷重の偏心傾向が内側およ び外側のどちらであるかの判定は、 選択部 3において、 正規化フ ッ トプリントから図 8に示すような圧力分布等高線を生成し、 踵 の内側および外側のどちらにおいて等高線が密になつて-いるかを 判断することによって可能である。
すなわち、 踵の荷重の内側への偏心傾向が見られる場合、 図 9 ( a ) に示すように、 踵部が外反している （内側に倒れている） と推定される。 このような足は、 足裏の内側に荷重がかかり易い ので、 靴のソールの内側が減りやすく、 アッパーも内側に傾く傾 向がある。 また、 オーバープロネ一シヨンが生じ易いので、 これ を予防するために、 内側へ偏っている荷重を踵接地後に外側へ移 動し易くする機能を有する靴が好ましい。 このため、 選択部 3は 前述したようにアーチ高率およびアーチ高さに応じて選択された 候補のうち、 図 1 0 ( a ) において黒く塗りつぶした箇所も標準 に比べて厚く形成された靴を、 靴カタログデータベース 6からの 選択候補とする。 あるいは、 距骨の内側への倒れを防ぐために、 図 1 0 ( b ) において黒く塗りつぶした箇所が標準に比べて厚く 形成された靴や、 内側縦アーチ部全体を保持し、 内側への倒れを 防ぐために、 図 1 0 ( c ) において黒く塗りつぶした箇所が標準 に比べて厚く形成された靴も有効である。 または、 図 1 0 ( a ) 〜 （ c ) のうちの二つあるいはこれらの全ての組み合わせからな る靴も有効である。 なお、 ここで選択候補とするのは、 靴そのも のに限らず、 靴本体とオプショ ンパーツとの組み合わせ等であつ ても良いことは言うまでもない。
一方、 踵の荷重の外側への偏心傾向が見られる場合、 図 9 ( b ) に示すように、 踵部が内反している （外側に倒れている） と推定される。 このような足は、 足裏の外側に荷重がかかり易い ので、 靴のソールの外側が減りやすく、 アッパーも外側に傾く傾 向がある。 また、 オーバ一サピネーシヨ ンが生じ易いので、 これ を予防するために、 外側へ偏っている荷重を、 踵接地後に内側へ 移動し易くする機能を有する靴が好ましい。 このため、 選択部 3 は、 前述したようにアーチ高率およびアーチ高さに応じて選択さ れた候補のうち、 図 1 1 ( a ) において黒く塗りつぶした箇所が 標準に比べて厚く形成された靴を、 靴カタログデータベース 6か らの選択候補とする。 あるいは、 内反捻挫を防ぐために、 図 1 1 ( b ) において黒く塗りつぶした箇所が標準に比べて厚く形成さ れたことにより外側縦アーチ全体を保持する靴も有効である。 ま たは、 図 1 1 ( a ) および （ b ) の組み合わせからなる靴も有効 である。 なお、 ここでも、 選択候補とするのは、 靴そのものに限 らず、 靴本体とオプションパーツとの組み合わせ等であっても良 いことは言うまでもない。
また、 本発明における靴タイプの選択方法は、 以上に示した具 体例にのみ限定されるものではない。 例えば、 以下のように、 ァ —チ高率とアーチ硬さとの組み合わせに基づいて、 その顧客の足 に対する障害発生リスクを判定し、 判定された障害発生リスクに 応じた靴タイプを選択する方法も考えられる。
この場合、 選択部 3は、 図 5のステップ S 2 6およびステップ S 2 9でそれぞれ判定したアーチ高率のタイプとアーチ硬さの夕 イブとに基づき、 障害発生リスクとして、 例えば図 1 2に示すよ うな過回内リスクファクターを算出する。 図 1 2に示す過回内リ スクファクタ一は、 アーチ高率が 「ハイア一チ」 であれば一 1点、 「標準ァ一チ」 であれば 0点、 「ローアーチ」 であれば 1点とし、 アーチ硬さが 「硬い」 であれば— 1点、 「標準」 であれば 0点、 「軟らかい」 であれば 1点として、 各組み合わせにおいてこれら の点数を加算することによって得られる。 そして、 選択部 3は、 過回内リスクファクタ一の値が大きいほど、 安定性の高い靴 （ま たはオプションパーツ等） を、 靴カタログデータベース 6から選 択する。
また、 障害発生リスクとして、 上記の過回内リスクファクタ一 以外に、 例えば図 1 3に示すような衝撃暴露リスクファクターを 用いても良い。 図 1 3に示す衝撃暴露リスクファクタ一は、 ァ一 チ高率が 「ハイア一チ」 であれば 1点、 「標準アーチ」 であれば 0 点、 「ローアーチ」 であれば一 1点とし、 アーチ硬さが 「硬い」 で あれば 1点、 「標準」 であれば 0点、 「軟らかい」 であれば _ 1点 として、 各組み合わせにおいてこれらの点数を加算することによ つて得られる。 そして、 選択部 3は、 過回内リスクファクタ一の 値が大きいほど、 クッション性の高い靴 （またはオプショ ンパ一 ッ等） を、 靴カタログデータベース 6から選択する。
ここで、 靴カタログデータベース 6に格納されている靴タイプ の一具体例について説明する。. なお、 以下の説明はあくまでも一 例であって、 本発明をこの態様に限定するものではない。
靴の性能は、 ソ一ル性能に依存するところが比較的大きいので 靴カタログデータベース 6における靴タイプの分類は、 主として ソールの性能別になされていることが好ましい。 また、 靴のミツ ドソ一ルを構成するパーツ、 あるいはミツ ドソールに内蔵あるい は積層されるパーツの、 材質および Zまたは形状を適宜設計する ことにより、 所望のソ一ル性能が得られることが分かっている。 例えば、 図 1 4 ( a ) 〜 （ c ) に示すような波板状のパーツを、 ミツ ドソールそのものとして、 あるいはミツ ドソールに内蔵ある いは積層するパーツとして用いることにより、 足タイプに応じた 性能を有する靴を提供できる。 なお、 図 1 4 ( a) 〜 （ c ) に示 した波板状のパーツは、 材質、 質量、 波の数、 波の高さおよび振 幅、 内側および外側での波の間隔等が互いに異なっている。 なお. 図 1 4 ( a ) 〜 （ c ) に示したパーツは左足用であり、 図中左側 が踵側である。 図 1 4 ( a ) に示したパーツが最もクッショ ン性 が高く、 図 1 4 ( c ) に示したパーツが最も安定性が高い。 図 1 4 ( a ) に示したパーツは、 波はほぼ等間隔に形成されており、 「ハイアーチ」 で 「硬い」 足に適している。 図 1 4 ( b ) に示し たパーツは、 波の振幅が外側よりも内側においてやや大きく、 波 の間隔が足の外側よりも内側において大きくなるように形成され ており、 「標準アーチ」 で 「標準」 の硬さの足に適している。 図 1
4 ( c ) に示したパーツは、 波の振幅が図 1 4 ( b ) のパーツと 同じであり、 図 1 4 ( c ) において表面に見えているプレート (第 1のプレート） の裏面に、 足の全幅よりも狭い幅を有する第 2のプレートが配されている。 第 2のプレートは、 図 1 4 ( c ) から分かるように、 第 1のプレートの内側端部に沿って配置され ているので、 第 1のプレートと第 2のプレートを重ね合わせてな る図 1 4 ( c ) のパーツは、 足のアーチ部分の厚みが外側よりも 厚くなつている。 従って、 図 1 4 ( c ) のパーツは、 「ローアー チ」 で 「軟らかい」 足に適している。 また、 図 1 4 ( a ) および ( b ) に示したパーツには、 踵の内反または外反を防止するため の立ち上がり部が踵部両脇に設けられている。
以上に説明したように、 本実施形態によれば、 正規化処理部 2 がフッ トプリン卜の正規化を行い、 選択部 3が正規化フッ トプリ ントに基づいて足の解剖学的特性を推定することにより、 顧客の 足の解剖学的特性をより正確に判断することが可能となる。 なお、 本実施形態では、 正規化処理の一例として、 図 2のフロ 一チャートに手順を示したが、 本発明における正規化処理は、 図 2の具体例にのみ限定されるものではない。 本発明における 「正 規化」 としては、 計測データ入力部により計測されたフッ トプリ ントを、 標準フッ トプリントとの比較が可能な程度、 あるいは足 の解剖学的特性の推定が可能な程度に加工する処理であれば、 任 意の処理を行うことができる。
また、 本実施形態では、 選択部 3による選択結果をディスプレ ィに表示する構成を例示したが、 選択結果の出力は印刷出力であ つても良い。 後述の各実施形態においても同様である。
なお、 本実施形態において、 選択部 3が、 多変量解析または二 ユーラルネッ トワークによって足タイプの推定を行う構成とする ことも好ましい。 多変量解析による場合は、 多変量解析への入力 を、 輝度マトリックスあるいは圧力マトリ ックスとする。 出力は アーチ高率およびアーチ硬さ、 あるいはこれらにさらに加えて、 踵荷重の偏心となる。 ニューラルネッ トワークによる場合も、 少 ない入力で精度の高い判別を行うことを目的とするので、 入力項 は上記と同様に少なくて良い。
(第 2の実施形態）
本発明の第 2の実施形態にかかる靴選択支援システムについて 以下に説明する。
本実施形態にかかる靴選択支援システムは、 図 1 5に示すよう に、 第 1の実施形態にかかる靴選択支援システムの構成に加えて. 標準デ一夕生成部 8を備えている。 第 1の実施形態では、 統計的 に得られた標準フッ トプリントを、 フッ トプリントデータベース
4の標準フッ トプリント記憶部 4 cに予め記憶させた構成を例示 したが、 第 2の実施形態では、 正規化処理部 2によって生成され 正規化データ記憶部 4 aに蓄積記憶された正規化フッ トプリン卜 から、 標準データ生成部 8が、 足タイプ別の標準フッ トプリント を生成するようになつている。
このため、 本実施形態にかかる靴選択支援システムでは、 顧客 に対して靴の選択を行う毎に、 店員またはシユーフィ ッターが、 その顧客の足長 Lと舟状骨粗面高 Hとを実際に測定し、 入力デバ イス 7 (特性入力部) より入力する。 入力デバイス 7は、 入力さ れた測定結果 （あるいは測定結果から計算された H Z Lの値） を. フッ トプリントデータべ一ス 4へ送り、 その顧客の正規化フッ ト プリントデ一夕と関連付けて、 一般データ記憶部 4 bへ格納させ る。 また、 店員またはシユーフイ ツ夕一は、 顧客の足の柔軟度に ついての所見も、 入力デバイス 7より入力する。 この所見も、 正 規化フッ トプリントデ一夕に関連付けた状態で、 一般データ記憶 部 4 bへ格納される。 すなわち、 本実施形態のフッ トプリン卜デ 一夕べ一ス 4には、 正規化フッ トプリントデータと共に、 その顧 客の実際の足タイプ （解剖学的特性） を表す情報が格納されてい る。
ここで、 入力デバイス 7より入力される足タイプデータとして は、 足長の実測値、 舟状骨粗面高の実測値、 アーチ高率、 最大回 外角度の実測値、 最大回内角度の実測値、 足の柔軟度、 足関節可 動範囲、 Q —アングル値、 および、 拇趾または子趾の外反角のう ち、 少なく とも一つとすることが好ましい。 また、 足タイプデー 夕の他に、 その顧客に関する一般データとして、 身長、 体重、 体 脂肪率、 性別、 日常的に実施している運動種目、 疾病情報、 年齢 国籍、 または、 血液生化学的情報等を入力し、 正規化フッ トプリ ントデ一夕と共にフッ トプリントデータべ一ス 4の一般デ一夕記 憶部 4 bへ格納するようにしても良い。 これにより、 これらの一 般データのいずれかの項目に基づいてフッ トプリントの統計や分 類を行うことも可能となる。
標準データ生成部 8は、 予め定められた期間毎に、 あるいは、 外部からの命令に従って、 フッ トプリントデータベース 4にァク セスし、 正規化データ記憶部 4 aに蓄積記憶された正規化フッ 卜 プリントデータを抽出する。 標準データ生成部 8は、 抽出した正 規化フッ トプリントデータを、 実際の足タイプ別に分類して、 足 タイプのそれぞれについて、 蓄積記憶されていた正規化フッ トプ リントデ一夕を統計処理することにより、 足タイプ別の標準フッ トプリ ントを生成する。 標準データ生成部 8は、 このように生成 した足タイプ別の標準フッ トプリントを、 標準フッ トプリント記 憶部 4 c に足タイプ別に設けられた領域 （図示せず） に格納する 以上のように、 本実施形態によれば、 蓄積記憶した正規化フッ トプリ ントを、 実際の足タイプ別に統計処理することによって足 タイプ別の標準フッ トプリントを生成することにより、 正規化フ ッ トプリントに基づく足タイプの推定精度を向上させることが可 能となる。
なお、 足タイプ別のフッ トプリントをさらに分類して、 性別、 年代別、 人種別、 スポーツ種目別等で標準フッ トプリントを生成 するようにしても構わない。
(第 3の実施形態）
本発明の第 3の実施形態にかかる靴選択支援システムについて 以下に説明する。
第 1の実施形態では、 選択部 3が、 正規化フッ トプリン卜と標 準フッ トプリントとの比較によって、 顧客の足タイプを自動判定 する構成を例示した。 本実施形態にかかる靴選択支援システムは- その構成は図 1 に示した第 1の実施形態の靴選択支援システムと ほぼ同様であるが、 選択部 3の機能が異なる。 すなわち、 本実施 形態における選択部 3は、 ディスプレイ 5 (標準データ提示部） に、 顧客のフッ トプリント （正規化フッ トプリント） と、 足タイ プ別の標準フッ トプリントとを比較可能な状態で表示する。 そし て、 店員またはシュ一フイ ツ夕一あるいは顧客自身に、 その顧客 の足タイプがどれであるかを入力デバイス 7から選択入力させ、 選択部 3が、 入力された足タイプに適合する靴を選択する。
図 1 6に、 足タイプ別の標準フッ トプリン卜の表示態様の一例 を示す。 この例では、 アーチ高率について 3段階 （LOW, MED IUM, HI GH) , アーチ硬さについて 3段階（S0FT， MED I UM, HARD)の合計 9 種類に足タイプを分類し、 それらの標準フッ トプリントを示した ものである。 なお、 足タイプの分類方法や足タイプの呼称はこの 具体例にのみ限定されず、 靴メーカーから提供される靴およびォ プシヨ ンパーツの種類に応じて決定すれば良い。 例えば、 アーチ 高率について 3段階、 アーチ硬さについて 5段階の合計 1 5分類 としても良いことは勿論である。
また、 顧客のフッ トプリント （正規化フッ トプリント） とこれ らの標準フッ トプリ ントとの表示態様は、 これらのフッ トプリン トを比較可能な状態であれば任意の態様とすることができる。 例 えば、 ディスプレイ 5の画面を分割して正規化フッ トプリントと 全ての足タイプの標準フッ トプリントとを並べて同時に表示して も良い。 あるいは、 正規化フッ トプリントの隣にあるいは正規化 フッ トプリントにオーバーラップさせるように、 標準フッ トプリ ントを 1種類ずつ表示するようにしても良い。 さらに、 正規化フ ッ トプリントと標準フッ トプリン卜とをディスプレイに表示する のではなく、 比較可能な状態で印刷出力することも、 本発明の技 術的範囲に属する。
以上のように、 本実施形態にかかる靴選択支援システムでは、 顧客のフッ トプリン卜 （正規化フッ トプリント） と標準フッ トプ リントとを比較可能な状態に表示または印刷出力することにより 顧客の足タイプを選択させるようになつている。 この際、 顧客の フッ トプリントが正規化されていることにより、 標準フッ トプリ ントとの比較が容易であるので、 顧客の足タイプをより正確に判 定することができるという利点がある。
(第 4の実施形態）
本発明の第 4の実施形態にかかる靴選択支援システムについて 以下に説明する。
図 1 7は、 本実施形態にかかる靴選択支援システムの概略構成 を示すブロック図である。 図 1 7に示すように、 本実施形態の靴 選択支援システムは、 図 1 に示した第 1 の実施形態にかかる靴選 択システムの構成に、 特徴抽出部 9を追加した構成である。
本実施形態にかかる靴選択支援システムでは、 正規化処理部 2 により得られた正規化データを画像としてディスプレイ 5に表示 し、 この正規化データ画像上で、 店員またはシユーフイ ツ夕一あ るいは顧客自身 （操作者） が、 足タイプを推定するために必要な 特徴値を求めるための入力操作を行うようになっている。 このた め、 本実施形態にかかる靴選択システムでは、 ディスプレイ 5が. G U I (Gr aph i ca l Us e r In t er f ac e)対応のディスプレイ （表示入 力部） で構成され、 画面上の任意の点を入力デバイス 7 (ポイン ティ ングデバイス等） で指定すれば、 その点の座標を特定できる ように構成されている。 また、 入力デバイス 7の操作に応じて、 座標の指定の他に、 例えば画面上に直線を描く等の操作指示も可 能である。
特徴抽出部 9は、 入力デバイス 7を用いて画面上で指定された 点の座標に基づいて、 顧客の足タイプを推定するための特徴値を 求める。 求められた特徴値は選択部 3へ送られ、 選択部 3が、 こ の特徴値に基づいて、 顧客の足タイプを推定し、 適切な靴を選択 する。
ここで、 本実施形態の靴選択システムにおいて靴を選択する際 の手順について、 具体例を用いて説明する。
まず、 第 1の実施形態で説明したように、 顧客の足裏の接地状 態を、 計測データ入力部 1 により計測し、 その結果を正規化処理 部 2 によつて正規化することにより、 正規化フッ トプリントを生 成する。 生成された正規化フッ トプリントは、 正規化データ記憶 部 4 aへ格納されると共に、 ディスプレイ 5にフッ トプリント画 像として表示される。
ここで、 店員またはシュ一フイ ツ夕一あるいは顧客自身 （操作 者） は、 入力デバイス 7を用いて、 ディスプレイ 5に表示された 正規化フッ トプリントの内側および外側それぞれに接線を引く。 この接線が引かれた状態の例を、 図 1 8 ( a ) および （ b ) に示 す。 なお、 図 1 8 ( a ) の足タイプは口一アーチであり、 図 1 8 ( b ) の足タイ プはハイ アーチである。 図 1 8 ( a ) および ( b ) を比較すれば、 図 1 8 ( b ) のハイアーチの足の方が、 中 足部付近において接線とフッ トプリントの内側輪郭との距離 dェが. 図 1 8 ( a ) の口一アーチの足における距離 d 2よりも大きいこと が分かる。 また、 内側接線とフッ トプリ ントの外側輪郭との距離 についても同様のことがいえる。 すなわち、 この距離を、 前記の 「特徴値」 として求めれば、 この特徴値に基づいてアーチ高率を 推定することが可能である。
そこで、 操作者は、 正規化フッ トプリ ントの中足部付近におい て接線と最も距離のある点を、 内側および外側のそれぞれにおい て入力デバイス 7で指定する。 特徴抽出部 9は、 入力デバイス 7 からそれらの点の座標を取得し、 内側および外側接線のそれぞれ との距離を算出する。 特徴抽出部 9は、 さらに、 算出した距離の 和を計算し、 その結果を特徴値として選択部 3へ渡す。
選択部 3は、 特徴抽出部 9から送られた特徴値がフッ トプリ ン 卜の母趾の幅よりも大きければ 「ハイアーチ」、 特徴値が母趾の幅 の半分より小さければ 「ローアーチ」、 それ以外であれば、 「標準 アーチ」 であると判定する。
次に、 操作者は、 ディスプレイ 5に表示された正規化フッ トプ リントにおいて、 計測データ入力部 1 における計測面 （ガラス面 または圧力検知面等） と接触している領域の外周を、 入力デバィ ス 7で特定する。 例えば、 図 1 9 ( a ) は軟らかい足のフッ トプ リント、 図 1 9 ( b ) は硬い足のフッ トプリントの例であるが、 軟らかい足の場合は、 計測面と接触している領域が、 足の前後方 向で完全に連続した一つの領域になっているのに対して、 硬い足 の場合は、 この領域が足の前後方向で二つに分離している。 従つ て、 特徴抽出部 9は、 入力デバイス 7によって特定された領域外 周の連続性を表す情報を、 特徴値として選択部 3へ渡す。
選択部 3は、 特徴抽出部 9から送られた特徴値が 「連続」 を表 している場合は 「軟らかい足」、 特徴値が 「完全に分離」 を表して いる場合は 「硬い足」、 それ以外 （「接している」） の場合は 「標 準」 であると推定する。
なお、 足タイプの推定方法は、 上記の方法に限定されない。 例 えば、 選択部 3が、 以下のような方法でアーチ高率を推定するよ うにしても良い。 図 2 0 ( a ) 〜 （ c ) に示すように、 選択部 3 が、 顧客のフッ トプリ ントにおける踏付部外縁と踵の外縁とを結 んだ線 2 2を生成してディスプレイ 5に表示し、 この線 2 2に対 してフッ 卜プリント外縁 2 1がどのような位置にあるかに基づい てアーチ高率を推定する。 なお、 この線 2 2およびフッ トプリ ン ト外縁 2 1は、 選択部 3が輝度データに基づいて自動認識しても 良いし、 ディスプレイ 5上で入力デバイス 7により操作者に入力 させても良い。 図 2 0 ( a ) に示すように、 線 2 2に対してフッ トプリント外縁 2 1がほぼ平行な直線状になっている （あるいは フッ トプリント外縁 2 1が線 2 2よりも外側に飛び出している） 場合、 選択部 3は、 この顧客の足は 「ローアーチ」 であると推定 する。 また、 図 2 0 ( b ) に示すように、 フッ トプリント外縁 2 1が線 2 2に対して内側にややくぼんでいる （小指の幅の半分程 度） 場合、 選択部 3は、 この顧客の足は 「標準アーチ」 であると 推定する。 また、 図 2 0 ( c ) に示すように、 フッ トプリ ント外 縁 2 1が線 2 2よりかなり内側に入っている （小指の幅の半分以 上） 場合、 選択部 3は、 この顧客の足は 「ハイアーチ」 であると 推定する。 なお、 選択部 3による判断基準となる前記の 「小指の 幅」 は、 操作者 （店員等） が実測して入力デバイス 7により入力 すれば良い。
また、 選択部 3が、 以下のような方法でアーチ硬さを推定する ようにしても良い。 すなわち、 図 2 1 ( a ) および （ b ) に示す ように、 ディスプレイ 5に表示されたフッ トプリントにおいて、 選択部 3が、 足趾の全てにおいてガラス面に密着した領域 3 1が 存在するか否かを輝度データに基づいて判断し、 図 2 1 ( a ) の ように足趾の全てにおいて領域 3 1が存在すれば 「軟らかい」 足. 図 2 1 ( b ) のように足趾 （第 2〜第 5趾） が接地せずに浮いて いる （領域 3 1が存在しない） 場合は 「硬い」 足と推定するよう にしても良い。
このように、 本実施形態では、 選択部 3は、 入力デバイス 7で 操作者が指定した座標等に基づいて特徴抽出部 9により抽出され た特徴値に従って、 顧客の足タイプを推定する。 推定された足タ ィプに適合した靴を選択する方法については、 第 1の実施形態で 説明したとおりであるので、 重複した説明は省略する。
なお、 上記の具体例では、 同一の正規化フッ トプリン卜からァ ーチ高率とアーチ硬さの両方に関する特徴値を抽出する例を示し たが、 第 1の実施形態で説明したような、 アーチ高率に関する感 度マップ、 アーチ硬さに関する感度マップをそれぞれ用いて、 特 徴値を抽出しても良い。
(第 5の実施形態）
本発明の第 5の実施形態にかかる靴選択支援システムについて 以下に説明する。
本実施形態にかかる靴選択支援システムは、 遠隔地にいる顧客 に対して靴選択支援サービスを提供するものである。 このため、 本靴選択支援システムは、 図 2 2に示すように、 顧客の足裏接地 状態を計測するための計測データ入力部 1 と、 靴の選択結果を表 示するディスプレイ 5が、 インターネッ ト 1 0を介して、 正規化 処理部 2、 選択部 3、 フッ トプリントデ一夕ベース 4、 靴カタ口 グデータベース 6、 入力デバイス 7に接続された構成である。 計 測データ入力部 1 とディスプレイ 5はハードウェアとして一体化 されていても良いし、 別体のハ一ドウエアとして実現されていて も良い。 このシステム構成において、 計測データ入力部 1および ディスプレイ 5が持ち運び可能な大きさであれば、 例えば、 靴の 販売者が顧客のところへ出張して注文を受け付けたり、 イベント や見本市等の会場で注文を受け付けたりすることが可能となる。 本実施形態にかかる靴選択支援システムの各部の動作は、 計測 したフッ トプリントデータを計測データ入力部 1からインタ一ネ ッ ト 1 0を介して正規化処理部 2へ送信し、 靴の選択結果を選択 部 3からインタ一ネッ ト 1 0を介してディスプレイ 5へ送信する 点を除いては、 第 1の実施形態と同様であるので、 重複した説明 は省略する。
なお、 図 2 2では、 計測デ一夕入力部 1 とディプレイ 5 とが顧 客システム側にあるものとしたが、 正規化処理部 2も顧客システ ム側にあっても良い。
また、 図 2 2において、 計測デ一夕入力部 1 は必ずしもオフラ イン状態でなく とも良く、 計測データ入力部 1で計測したデータ をリアルタイムで送信しなく とも良い。 すなわち、 顧客が、 計測 デ一夕入力部 1 を用いて計測したフッ トプリントデ一夕を電子記 録メディア ( CD-ROM, ハードディスク、 DVD 等) に記録しておき 必要なときに、 自宅のコンピュー夕や携帯端末からィンターネッ ト 1 0を介して、 電子記録メディアに記録しておいたフッ トプリ ントデ一夕を送信するようにしても良い。 なお、 このような構成 をとる場合、 顧客へ靴タイプの選択結果を提示する際には、 それ らの靴やパーツ類を入手可能な小売店等の紹介情報も提示するこ とが好ましい。
さらに、 図 2 2では、 イン夕一ネッ ト 1 0を介して、 1セッ ト の計測データ入力部 1およびディスプレイ 5が接続された構成と した。 しかし、 これに限らず、 複数セッ トの計測デ一タ入力部 1 およびディスプレイ 5が、 正規化処理部 2、 選択部 3、 フッ トプ リントデータベース 4、 靴カタログデータベース 6等を共有する 構成とすることも可能である。 このような構成にすれば、 例えば. 各地に複数の支店を有する販売業者が、 いずれかの店舗あるいは 本部のみにフッ トプリントデータベース 4等を設置し、 複数支店 からこれらを共有することができる。
以上のように、 本実施形態にかかる靴選択支援システムによれ ば、 遠隔地にいる顧客に対しても、 足の解剖学的特性に応じた靴 を選択して薦めることができるので、 顧客サービスが向上する。 なお、 上述の各実施形態は、 本発明の技術的範囲を限定するも のではなく、 発明の範囲内で種々の変更が可能である。
例えば、 足タイプの分類数は、 上述した具体例に限定されるも のではない。 障害発生リスクを考慮すれば、 一般的には 3〜 7グ ループに分類することが好ましいと考えられるが、 靴メーカーが 提供する靴の種類数や、 靴の用途等に応じて適切な分類数に設定 すれば良い。
さらに例えば、 ディスプレイ 5に選択部 3が選択した靴タイプ の情報を提示する際に、 その顧客の足タイプの分析結果も提示す ることも好ましい。 この分析結果としては、 例えば、 フッ トプリ ントの画像、 足長、 足囲、 足の特徴、 過去の傷害経験、 歩き方の 癖等が考えられる。 また、 足タイプに応じた注意事項等を同時に 提示することも有効である。 また、 靴タイプの選択は、 左右別個に行っても良い。 特に、 中 敷等のパーツ （オプショ ンパーツ） 類については、 左右の足のそ れぞれについて足タイプの推定を行い、 適合するものを選択する ことが好ましい。
また、 前述の第 3の実施形態において、 標準フッ トプリントの 表示例を図 1 6に示したが、 これ以外に、 例えば図 2 3〜図 2 6 のそれぞれに示すような態様で標準フッ トプリントを表示するこ とも好ましい。
図 2 3は、 足タイプを 4種類に分類した場合の例であり、 各足 タイプの典型的なフッ トプリントを、 正規化前の状態 （測定した 際の画像のまま） でディスプレイ 5に表示した態様を示す写真で ある。 図 2 4は、 足タイプを 9種類に分類した場合の例であって 各足タイプの標準フッ 卜プリントを、 垂直方向および水平方向の スケール （グリ ッ ド） を付した状態でディスプレイ 5に表示した 態様を示す写真である。 このようにスケールを付した態様によれ ば、 足裏各部の寸法 （例えば、 中足部の幅、 拇趾または子趾の幅 アーチ部分の接地幅等） を目測し易いという利点がある。
また、 図 2 5は、 足タイプを 9種類に分類した場合の例であつ て、 各足タイプの標準フッ トプリントにおいて、 接地状態が異な る領域の境界が分かりやすくなるように、 それらの領域のエッジ を強調してディスプレイ 5に表示した態様を示す写真である。 な お、 図 2 5は、 モノ トーンで表されているが、 境界毎に色分け表 示したり、 エッジ部分に色付けしたりしても良い。
図 2 6も、 足タイプを 9種類に分類した場合の例であり、 図 2 5に示した各足タイプの標準フッ トプリントと、 「標準アーチ」 か つ 「標準」 の硬さの足タイプの標準フッ トプリ ント （図 2 5の中 央部の MED IUM/MED IUM タイプ） との輝度差をピクセル毎に計算し. その輝度差で各ピクセルを表した画像をディスプレイ 5に表示し た態様を示す写真である。 なお、 この図はモノ トーンで表されて いるが、 各ピクセルを、 輝度差の大きさに応じて異なる色で表示 すれば、 「標準アーチ」 かつ 「標準」 の硬さの足タイプとの相違が 分かりやすくなるので、 好ましい。 また、 図 2 6に示した態様の 標準フッ トプリ ン トを用いる場合は、 顧客のフッ トプリ ントと 「標準アーチ」 かつ 「標準」 の硬さの足の標準フッ トプリ ント (図 2 5の中央部に示されたフッ トプリ ント） との輝度差を計算 し、 その輝度差で各ピクセルを表した画像を、 顧客の足裏画像と して用いる。
(第 6の実施形態）
本発明の第 6の実施形態にかかる靴選択支援システムについて 以下に説明する。
上述の第 1〜第 5の実施形態は、 足裏の接地状態を計測した結 果に基づき足の解剖学的特性を推定するものであった。 本実施形 態にかかる靴選択システムでは、 足の三次元形状を測定した結果 から足の解剖学的特性を推定する点において、 前述の各実施形態 と異なっている。
このため、 本実施形態にかかる靴選択支援システムは、 図 2 7 に示すように、 計測データ入力部 1 1、 正規化処理部 1 2、 選択 部 1 3、 足情報データベース 1 4、 ディスプレイ 5、 靴カタログ データベース （靴情報記憶部） 6、 入力デバイス 7を備えている, なお、 第 1の実施形態等で説明した構成と同様の機能を有する構 成については、 同じ参照番号を付記し、 その詳細な説明を省略す る。 計測デ一夕入力部 1 1は、 C C Dカメラまたはディジタルカメ ラ等の光学センサを複数台有し、 これら複数台の光学センサによ つて被測定者 （顧客） の足を複数方向から撮影することにより、 被測定者の足の三次元形状を測定する。 計測の際、 被測定者の足 においては、 足の特徴を表す寸法を計測するための基準となる位 置に、 マーカーを貼り付けることが好ましい。 例えば、 足の特徴 を表す寸法として足長 Lと舟状骨粗面高さ Hとを計測する場合は. 図 2 8 ( a ) および図 2 8 ( b ) に示すように、 人差し指の付根 に当たる第 2指中足骨骨頭 aと、内側くるぶしの下の突起である舟 状骨骨頭 bとの少なく とも 2箇所にマーカ一をそれぞれ貼り付け る。
足の三次元形状データは、 足の表面形状全体を表すポリゴンデ 一夕として取得しても良いし、 前記マーカ一位置と足の外形線の みを表した三次元データとして取得しても良い。 計測データ入力 部 1 1は、 さらに、 上記のように測定された足の三次元形状デー 夕から、 足の特徴を表す寸法を計測する。
例えば、 足長 Lは、 図 2 8 ( c ) に示すように、 第 2指中足骨 骨頭 aから最も遠い位置にある足趾部最突出点 c を求め、 第 2指 中足骨骨頭 aと足趾部最突出点 c とを通る直線と直交し爪先部最 突出点 dと接する線と、 第 2指中足骨骨頭 aと足趾部最突出点 c とを通る直線との交点を e としたとき、 交点 e と足趾部最突出点 c との距離として求められる。 図 2 8 ( c ) は、 足の甲側から被 測定者の足を撮影した画像である。 なお、 足長 Lの測定方法は、 この例にのみ限定されない。 舟状骨粗面高さ Hは、 図 2 8 ( b ) に示すように、 床面からの舟状骨骨頭 bの高さとして計測される, 足長 Lおよび舟状骨粗面高さ Hの計測は、 光学センサで撮影さ れた画像において、 足部分 （マーカー部分） と背景部分との輝度 差等を利用して自動計測することも可能であるし、 光学センサに よる測定結果をディスプレイ 5に表示し、 店員またはシユーフィ ッ夕一あるいは顧客自身 （操作者） が、 足タイプを推定するため に必要な特徴値を求めるための入力操作を行うようにしても良い, 後者の場合、 ディ ス プ レイ 5 は、 G U I (Graphical User Interface)対応のディスプレイ （表示入力部） で構成され、 画面 上の任意の点を入力デバイス 7 (ポインティ ングデバイス等） で 指定すれば、 その点の座標を特定できるように構成する。 そして. 例えば、 舟状骨粗面高さ Hを計測する場合は、 図 2 8 (b) のよ うに足の側面から撮影された画像をディスプレイ 5に表示し、 舟 状骨骨頭 bのマーカー部分と、 舟状骨骨頭 bから床面へ下ろした 垂線と床面との交点とをそれぞれポインティ ングデバイスで指定 することにより、 指定した座標値から舟状骨粗面高さ Hを求める ことができる。
計測データ入力部 1 1 による計測は、 左右のどちらかの足のみ について行うようにしても良いし、 両足について片足ずつ行って も良く、 あるいは、 両足同時に行うこととしても良い。
なお、 本実施形態では、 アーチ高さおよびアーチ硬さを調べる ために、 非荷重状態および荷重状態の二状態について、 足長 Lお よび舟状骨粗面高さ Hを計測する。 非荷重状態での計測は、 被測 定者を椅子等に座らせた状態で行い、 荷重状態での計測は、 被測 定者を立たせた状態で行えば良い。 以降、 非荷重状態で計測され た足長および舟状骨粗面高さをそれぞれ L Nおよび HNと表し、 荷 重状態で計測された足長および舟状骨粗面高さをそれぞれ L Lおよ び HLと表す。 また、 例えばスポーツシューズ等の特殊用途の靴の 場合、 さらに荷重がかかった状態での計測が必要であれば、 例え ば、 被測定者に膝を曲げさせた状態や、 片足で立たせた状態等、 様々な状態で計測を行っても良い。
ここで、 図 2 9を参照しながら、 本実施形態にかかる靴選択支 援システムの動作について説明する。
まず、 上述したように、 計測データ入力部 1 1 により、 非荷重 状態および荷重状態の二状態について、 足長 Lおよび舟状骨粗面 高さ Hを計測する （ステップ S 4 1 )。
計測デ一夕入力部 1 1による計測結果 （LN、 HN、 Lい HL) は、 正規化処理部 1 2へ送られる。 正規化処理部 1 2は、 計測デ —夕入力部 1 1より入力されたデータを正規化し、 得られた正規 化デ一夕を少なく とも一時的に記憶する （ステップ S 4 2 )。
ステップ S 4 2において、 正規化処理部 1 2は、 非荷重状態の 足長 LNおよび舟状骨粗面高さ HNより、 非荷重状態でのアーチ高 率 ANを求める。 アーチ高率 ANは、 HNZLNとして求められる。 求められたアーチ高率は、 正規化処理部 1 2から足情報データべ ース 1 4へ送られ、 正規化データ記憶部 1 4 aへ記憶される。 なお、 アーチ高率を正規化データ記憶部 1 4 aへ記憶させる際 に、 入力デバイス 7から顧客に関する種々のデータ （例えば、 顧 客名、 住所、 電話番号、 メールアドレス、 購入歴、 靴に関する好 み、 足の障害歴等） を入力し、 これらのデータを、 当該顧客のァ —チ高率と関連づけた状態で、 足情報データベース 1 4の一般デ —夕記憶部 1 4 bに記憶させても良い。
次に、 正規化処理部 1 2は、 ステップ S 4 1で計測された荷重 状態における足長 および舟状骨粗面高さ を用いて、 荷重状 態におけるアーチ高率 ALを求める （ステップ S 4 3 )。 アーチ高 率 は、 HLZL Lとして求められる。 求められたアーチ高率 は、 正規化処理部 1 2から足情報データベース 1 4へ送られ、 正 規化データ記憶部 1 4 aへ記憶される。
次に、 選択部 1 3が、 ステップ S 4 3で求められた荷重状態で のアーチ高率 を用いて以下の数式により偏差値を求め、 求めた 偏差値に基づいて、 アーチ高さに関する被測定者 （顧客） の足の タイプを判定する （ステップ S 44)。
偏差値 = 5 0 + 1 0 X ( AL - MA) / S D A
上記の MAは、 適切に選択された母集団のアーチ高率 （荷重状 態） から求められた平均値であり、 S DAは当該母集団のアーチ高 率 （荷重状態） の標準偏差である。 なお、 母集団としては、 例え ば、 性別、 年代別、 人種別、 スポーツ種目別等のように特定の性 質を有する人間から構成される母集団を用いることが好ましい。 母集団のアーチ高率は、 足情報データベース 1 4の標準データ記 憶部 1 4 c に記憶されていても良いし、 母集団のアーチ高率の平 均値 MAおよび標準偏差 S DAのみが標準データ記憶部 1 4 cに記 憶されていても良い。
選択部 1 3は、 偏差値が 4 0〜 6 0の場合、 アーチ高さタイプ を 「標準」 と判定し、 偏差値が 4 0未満の場合はアーチ高さタイ プを 「低い （口一アーチ）」 と判定する。 また、 偏差値が 6 0を超 える場合はアーチ高さタイプを 「高い （ハイアーチ）」 と判定する, ただし、 この判定手法はあくまでも一例であり、 タイプ種別の数 や閾値はこの例にのみ限定されない。 選択部 1 3は、 判定結果と してのアーチ高さタイプを一時的に記憶する。
次に、 選択部 1 3は、 ステップ S 4 2および S 4 3でそれぞれ 求められたアーチ高率 AN、 こ基づいて、 アーチ硬さのタイプ を判定する （ステップ S 4 5 )。
ステップ S 4 5において、 選択部 1 3は、 アーチ硬さのタイプ の判定を、 例えば以下のようにして行う。 まず、 非荷重状態での アーチ高率 ANに対する荷重状態でのアーチ高率 の比率 K (以 下、 この Kを 「アーチ保持率」 と称する） を求める。 すなわち、 K = ノ ANである。
ここで、 荷重状態におけるアーチ高率 A！ ^とアーチ保持率 Kとは. を X軸方向、 Kを Y軸方向にして二次元座標中にマツビングす ると、 一次関数 Y= a X + b ( a , bは定数） の周囲に分布する, そこで、 選択部 1 3は、 このアーチ保持率 Kを正規化するために.
KS TD = K- ( a X AL + b )
を求める。 そして、 選択部 1 3は、 この正規化されたアーチ保持 率 KS TDを用いて以下の数式により偏差値を求め、 求めた偏差値 からァ一チ硬さのタイプを判定する。
偏差値 = 5 0 + 1 0 X (KS TD -MK) ZS DK
上記の Μκは、 適切に選択された母集団のアーチ保持率の平均値 であり、 S DKは同母集団のアーチ保持率の標準偏差である。 母集 団のアーチ保持率は、 足情報データベース 1 4の標準データ記憶 部 1 4 c に記憶されていても良いし、 母集団のアーチ保持率の平 均値 Μκおよび標準偏差 S DKのみが標準データ記憶部 1 4 cに記 憶されていても良い。
選択部 1 3は、 偏差値が 4 0〜 6 0の場合、 アーチ硬さタイプ を 「標準」 と判定し、 偏差値が 4 0未満である場合はアーチ硬さ タイプを 「柔らかい」 と判定する。 また、 偏差値が 6 0を超える 場合は、 アーチ硬さタイプを 「硬い」 と判定する。 ただし、 この 判定手法はあくまでも一例であり、 タイプ種別の数や閾値はこの 例にのみ限定されない。 選択部 1 3は、 判定結果としてのアーチ 硬さタイプを一時的に記憶する。
以上のステップ S 4 1〜 S 4 5により、 選択部 1 3は、 被測定 者の足の解剖学的特性を、 「アーチ高率 （アーチの高さ）」 につい て 「ハイアーチ」、 「標準アーチ」、 「ローアーチ （扁平足）」 の 3夕 イブ、 「アーチ硬さ （足の柔軟度）」 について 「硬い」、 「標準」、
「軟らかい」 の 3タイプに分類する。 従って、 本実施形態では、 被測定者の足は、 アーチ高率およびアーチ硬さの組み合わせによ つて、 3 X 3 = 9タイプのいずれかのタイプに分類されることと なる。
なお、 本発明における足の解剖学的特性の分類方法は、 この具 体例にのみ限定されるものではなく、 足の状態に基づいて推定す ることが可能な任意の特性に分類することが可能である。 また、 例えば、 上記のステップ S 4 1 , S 4 3 , S 4 4のみを行ってァ ーチ高率についての分類のみを行っても良いし、 上記ステップ S 4 4を省略することにより、 アーチ硬さについての分類のみを行 つても良い。
本実施形態では、 選択部 1 3は、 ステップ S 4 4で判定したァ ーチ高率とステップ S 4 5で判定したアーチ硬さに基づいて、 靴 カタログデータベース 6から被測定者に適合する靴のタイプを選 択し （ステップ S 4 6 )、 選択した結果をディスプレイ 5に表示す る （ステップ S 4 7 )。 ここで、 選択部 1 3が選択する靴タイプは. その顧客に最も適合すると推定される 1種類のみに絞っても良い が、 複数種類を選択して表示しても良い。
なお、 選択部 1 3による靴タイプ （靴タイプまたはオプション パーツ等） の選択手法については、 第 1の実施形態において詳細 に説明した選択部 3と同様であるため、 詳しい説明は省略する。 以上のように、 本実施形態によれば、 足の三次元形状に関する データを測定し、 測定結果に基づいて足の解剖学的特性を推定す ることにより、 足タイプに応じた靴の選択を効果的に支援するこ とができる。
また、 本実施形態にかかる靴選択支援システムは、 第 5の実施 形態と同様に、 計測データ入力部 1 1やディスプレイ 5等が、 ィ ンターネッ ト等を介して正規化処理部 1 2、 選択部 1 3、 足情報 データベース 1 4、 靴カタログデータベース 6、 入力デバイス 7 等に接続された構成としても良い。
また、 上述の各実施形態では、 本発明を靴販売支援システムと して実施する態様について説明した。 しかし、 本発明は、 コンビ ュ一タプログラムまたはコンピュータプログラムを記録した記録 媒体あるいはプログラム製品としても実施可能である。 すなわち コンピュータに上述の各実施形態で説明した処理を行わせる命令 を含むプログラムや、 当該プログラムを記録した記録媒体 （プロ グラム製品） も、 本発明の一形態である。 産業上の利用可能性
以上のように、 本発明によれば、 足の状態の測定結果から足の 解剖学的特性を推定することにより、 顧客に適合する靴のタイプ を選択して提示することが可能な靴選択支援システムを提供する ことが可能となる。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 被計測者の足の状態を表すデータを計測して入力する計測 データ入力部と、
前記計測データ入力部より入力されたデ一夕を正規化し、 得ら れた正規化データを少なく とも一時的に記憶する正規化処理部と、 複数種類の靴の情報を格納した靴情報記憶部と、
前記正規化データに基づいて当該被計測者の足の解剖学的特性 を推定し、 前記解剖学的特性に基づいて靴情報記憶部を参照する ことにより、 当該被計測者に適合する靴タイプを選択して提示す る選択部とを備え、
前記選択部が、 足の解剖学的特性として、 足のァ一チ高率およ び足の柔軟度の少なく とも一つを推定することを特徴とする靴選 択支援システム。
2 . 前記計測データ入力部が、 前記被計測者の足の状態として、 当該被計測者の静止立位における足裏の接地状態を、 光学センサ および圧力センサの少なく とも一つを用いて計測する、 請求の範 囲 1に記載の靴選択支援システム。
3 . 前記計測データ入力部が、 前記被計測者の足の状態として- 当該被計測者の足の三次元形状を、 光学センサを用いて計測する- 請求の範囲 1に記載の靴選択支援システム。
4 . 標準的な足の状態.を表す標準データを記憶する標準データ 記憶部をさらに備え、
前記選択部が、 前記正規化データと前記標準デ一タとの比較に 基づき、 当該被計測者の足の解剖学的特性を推定する、 請求の範 囲 1〜 3のいずれか一項に記載の靴選択支援シ
5 . 前記選択部が、 前記正規化データに基づいて、 当該被計測 者の踵の荷重の内側または外側への偏心傾向を判定し、 判定され た偏心傾向も加味して当該被計測者に適合する靴タイプを選択す る、 請求の範囲 4に記載の靴選択支援システム。
6 . 前記選択部が、 足の解剖学的特性として、 足のアーチ高率 および足の柔軟度の両方を推定すると共に、 推定された足のァー チ高率と足の柔軟度との組み合わせに基づいて当該被計測者にお ける足の障害発生リスクを判定し、 判定された障害発生リスクに 応じた靴タイプを選択する、 請求の範囲 4に記載の靴選択支援シ ステム。
7 . 前記選択部が、 前記アーチ高率および柔軟性の組み合わせ に基づいて、 当該被計測者の足関節の過回内レベルを判定し、 過 回内レベルが高いほどより安定性の高いタイプの靴を選択する、 請求の範囲 6に記載の靴選択支援システム。
8 . 前記選択部が、 前記アーチ高率および柔軟性の組み合わせ に基づいて、 当該被計測者の足関節の衝撃暴露レベルを判定し、 衝撃暴露レベルが高いほどよりクッショ ン性の高いタイプの靴を 選択する、 請求の範囲 6に記載の靴選択支援システム。
9 . 前記選択部が、 多変量解析により当該被計測者の足の解剖 学的特性を推定する、 請求の範囲 1〜 8のいずれか一項に記載の 靴選択支援システム。
1 0 . 前記選択部が、 ニューラルネッ トワークを用いて当該被 計測者の足の解剖学的特性を推定する、 請求の範囲 1 〜 8のいず れか一項に記載の靴選択支援システム。
1 1 . 前記選択部が、 前記障害発生リスクを 3〜 7グループに 分類して判定する、 請求の範囲 5〜 8のいずれか一項に記載の靴 選択支援システム。
1 2 . 前記選択部が、 当該被計測者に適合する靴タイプをソ一 ル性能に基づいて選択する、 請求の範囲 1〜 1 1 のいずれか一項 に記載の靴選択支援システム。
1 3 . 前記ソ一ル性能が、 靴のミツ ドソールに内蔵あるいは積 層されるパーツの材質および/または形状により類別される、 請 求の範囲 1 2に記載の靴選択支援システム。
1 4 . 前記ソール性能が、 靴のミツ ドソールを構成するパーツ の材質および Zまたは形状により類別される、 請求の範囲 1 2に 記載の靴選択支援システム。
1 5 . 前記パーツが波板状である、 請求の範囲 1 3または 1 4 に記載の靴選択支援システム。
1 6 . 前記選択部が、 当該被計測者に適合する靴タイプの選択 を、 当該被計測者に適合する中敷の選択を含めて行う、 請求の範 囲 1〜 1 5のいずれか一項に記載の靴選択支援システム。
1 7 . 前記選択部が、 前記中敷の選択を被計測者の左右の足の それぞれについて個別に行う、 請求の範囲 1 6に記載の靴選択支
1 8 . 被計測者に関して、 当該被計測者の足の解剖学的特性を 表すデ一タを含む被計測者関連データを入力する特性入力部と、 前記正規化処理部により得られた正規化デ一夕を、 前記特性入 力部により入力された解剖学的特性と関連付けて蓄積記憶する正 規化データ蓄積記憶部と、
前記正規化デ一タ蓄積記憶部に蓄積記憶された正規化デ一夕か ら、 足の解剖学的特性の種別毎に、 標準的な足裏接地状態を表す 足タイプ別標準データを生成する標準データ生成部と、 前記標準データ生成部により生成された足タイプ別標準データ を格納する足タイプ別標準データ記憶部とをさらに備えた、 請求 の範囲 1〜 3のいずれか一項に記載の靴選択支援システム。
1 9 . 前記特性入力部より入力される被計測者関連データが、 足の解剖学的特性を表すデータとして、 足長の実測値、 舟状骨粗 面高の実測値、 アーチ高率、 最大回外角度の実測値、 最大回内角 度の実測値、 足の柔軟度、 足関節可動範囲、 Q —アングル値、 お よび、 拇趾または子趾の外反角、 のうち少なく とも一つを含む、 請求の範囲 1 8に記載の靴選択支援システム。
2 0 . 前記標準デ一夕記憶部に格納された足タイプ別標準デー 夕を、 前記正規化処理部によって得られた正規化データと比較可 能な状態に、 表示または印刷出力する標準データ提示部をさらに 備えた、 請求の範囲 1 8または 1 9に記載の靴選択支援システム,
2 1 . 前記正規化処理部により得られた正規化デ一夕を画像と して表示すると共に、 表示された正規化データ画像上で操作者に より指定された点の座標および操作指示を入力する表示入力部と 前記表示入力部を用いて正規化データ画像上で指定された点の 座標に基づいて、 被計測者の足の解剖学的特性を推定するための 特徴値を求める特徴抽出部とをさらに備え、
前記選択部が、 前記正規化データから前記特徴抽出部により求 められた特徴値に基づいて、 当該被計測者の足の解剖学的特性を 推定する、 請求の範囲 1〜 3のいずれか一項に記載の靴選択支援 システム。
2 2 . 前記計測データ入力部、 正規化処理部、 選択部のうち少 なく ともいずれか二つがインターネッ トを介して接続された、 請 求の範囲 1〜 2 1のいずれか一項に記載の靴選択支援システム。
2 3 . 前記選択部が、 当該被計測者に適合する靴タイプと共に、 当該靴に関する情報を提示する、 請求の範囲：！.〜 2 2のいずれか 一項に記載の靴選択支援システム。
2 4 . 前記選択部が、 当該被計測者に適合する靴タイプと共に、 当該被計測者の足の解剖学的特性に関する情報を提示する、 請求 の範囲 1〜 2 2のいずれか一項に記載の靴選択支援システム。
2 5 . 被計測者の足の状態を表すデータを計測するステップと, 前記足の状態を表すデータを正規化するステツプと、
前記正規化データに基づいて、 当該被計測者の足の解剖学的特 性として、 足のアーチ高率および足の柔軟度の少なく とも一つを 推定するステツプと、
推定された足の解剖学的特性に基づいて靴情報記憶部を参照す ることにより、 当該被計測者に適合する靴タイプを選択して提示 するステツプとを含む靴選択支援方法。
2 6 . 被計測者の足の状態を表すデータを入力するステップと. 前記足の状態を表すデータを正規化するステツプと、
前記正規化データに基づいて当該被計測者の足の解剖学的特性 として、 足のアーチ高率および足の柔軟度の少なく とも一つを推 定するステツプと、
推定された足の解剖学的特性に基づいて靴情報記憶部を参照す ることにより、 当該被計測者に適合する靴タイプを選択して提示 するステップとをコンピュータに実行させるためのコンピュータ プログラム。
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Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007185328A (ja) * 2006-01-13 2007-07-26 Japana Co Ltd 運動靴又はランニングシューズ選定システム及び提示システム
JP2007267996A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Plat'home Co Ltd 靴の注文システム
JP2009011527A (ja) * 2007-07-04 2009-01-22 Asics Corp 足関節の動的アライメントの評価システムおよび足関節の動的アライメントの評価方法
JP2009045244A (ja) * 2007-08-21 2009-03-05 Dream Gp:Kk 足計測装置
JP2009254811A (ja) * 2008-03-25 2009-11-05 Comfort Lab Inc 靴またはインソールのフィッティング・ナビゲーション・システム
JP2010069229A (ja) * 2008-09-22 2010-04-02 Nitta Ind Corp 足型分類装置
US7929115B2 (en) 2007-06-01 2011-04-19 Carl Zeiss Smt Gmbh Projection objective and projection exposure apparatus for microlithography
JP2012213422A (ja) * 2011-03-31 2012-11-08 Asics Corp 足の動的特性の評価システム及び評価方法
JP2014111196A (ja) * 2014-02-26 2014-06-19 Dream Gp:Kk インソールの製造方法
US8833943B2 (en) 2006-09-29 2014-09-16 Reald Inc. Polarization conversion systems for stereoscopic projection
JP2016155042A (ja) * 2012-09-11 2016-09-01 株式会社ドリーム・ジーピー インソール設計システム
JP2017534937A (ja) * 2014-10-29 2017-11-24 スーパーフィート ワールドワイド， インコーポレイテッド 靴及び／又はインソールの選択システム
KR101803292B1 (ko) * 2016-07-12 2017-12-01 한국과학기술연구원 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법
US9934527B2 (en) 2012-12-10 2018-04-03 Dream Gp Inc. Shoe selection support system
JP2020018365A (ja) * 2018-07-30 2020-02-06 花王株式会社 足状態分析方法
KR102111129B1 (ko) * 2019-02-27 2020-05-14 한양여자대학교 산학협력단 발 아치부 유형 데이터 획득 시스템 및 이를 이용한 맞춤 인솔 제조방법
JP2020525932A (ja) * 2017-06-27 2020-08-27 ナイキ イノベイト シーブイ 自動買い物アシスタントを用いて個人の嗜好に合った買い物を行うためのシステム、プラットフォーム、および方法
WO2020261434A1 (ja) 2019-06-26 2020-12-30 株式会社アシックス マーカレス足寸法推定装置、マーカレス足寸法推定方法およびマーカレス足寸法推定プログラム
US11138650B2 (en) 2014-10-29 2021-10-05 Superfeet Worldwide, Inc. Footwear construction with hybrid molds
US11324285B2 (en) 2016-12-14 2022-05-10 Nike, Inc. Foot measuring and sizing application
JP2022089563A (ja) * 2020-12-04 2022-06-16 ゴールド グラビティー プロプライエタリ リミテッド インナーソールの製作方法
US11776147B2 (en) 2020-05-29 2023-10-03 Nike, Inc. Systems and methods for processing captured images
US11861673B2 (en) 2017-01-06 2024-01-02 Nike, Inc. System, platform and method for personalized shopping using an automated shopping assistant
WO2024024127A1 (ja) * 2022-07-28 2024-02-01 サントリーホールディングス株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

Families Citing this family (67)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7752775B2 (en) 2000-03-10 2010-07-13 Lyden Robert M Footwear with removable lasting board and cleats
US9569746B2 (en) 2002-03-14 2017-02-14 Nike, Inc. Custom fit sale of footwear
IL159520A0 (en) * 2003-12-22 2004-06-01 Fitracks Ltd Foot measuring apparatus
TWI259382B (en) * 2004-11-18 2006-08-01 Chien Hui Chuan Apparatus for rapidly measuring 3-dimensional foot sizes from multi-images
US8406454B2 (en) * 2005-06-27 2013-03-26 Comodo Technologies Ltd. Method and system for customized shoe fitting based on common shoe last using foot outline comparison and interchangeable insole adaptors
US7765719B2 (en) 2006-05-26 2010-08-03 Nike, Inc. Medially or laterally textured footbeds for controlling lower extremity kinematics and kinetics
WO2007144582A1 (en) * 2006-06-15 2007-12-21 Milanezy (Excel-Last) Co., Ltd Footwear
TWI495860B (zh) * 2006-09-21 2015-08-11 Msd Consumer Care Inc 足部照護產品分裝資訊站
US8117922B2 (en) * 2006-09-21 2012-02-21 Msd Consumer Care, Inc. Footcare product dispensing kiosk
US7958653B2 (en) * 2006-09-21 2011-06-14 Schering-Plough Healthcare Products, Inc. Cushioned orthotic
WO2009057130A2 (en) * 2007-05-25 2009-05-07 Dahnajay Kesheo Kelkar An improved method for manufacturing footwear and footwear made according to said method
FR2920646B1 (fr) * 2007-09-10 2010-06-04 Imp Ation De Diffusion Ou Dist Semelle de chaussure,procede permettant la mise en forme d'une telle semelle et dispositif permettant la mise en oeuvre d'un tel procede.
ITMI20071803A1 (it) * 2007-09-18 2009-03-19 Magari S R L Metodo per il calcolo della geometria di una forma per calzature personalizzate
US7845225B2 (en) * 2008-02-11 2010-12-07 United States Bowling Congress, Inc. Analyzing grip pressure of a bowler
US9433256B2 (en) 2009-07-21 2016-09-06 Reebok International Limited Article of footwear and methods of making same
US9015962B2 (en) * 2010-03-26 2015-04-28 Reebok International Limited Article of footwear with support element
US9392843B2 (en) 2009-07-21 2016-07-19 Reebok International Limited Article of footwear having an undulating sole
USD649753S1 (en) 2009-08-18 2011-12-06 Reebok International Ltd. Portion of a shoe sole
US20110055053A1 (en) * 2009-09-02 2011-03-03 Corpus.E Ag Computerized method of identifying best fitting footwear
USD668028S1 (en) 2009-10-23 2012-10-02 Reebok International Limited Shoe
USD649754S1 (en) * 2010-01-12 2011-12-06 Reebok International Ltd. Portion of a shoe sole
USD652201S1 (en) 2010-05-27 2012-01-17 Reebok International Ltd. Portion of a shoe
ES2372349B1 (es) * 2010-06-25 2012-11-23 Alu Group S.L. Método y dispositivo de medición del pie.
EP2433516A1 (de) * 2010-09-23 2012-03-28 Schelchen GmbH Servicesystem zum Bestimmen eines nutzerspezifischen Schuhartikels sowie Verfahren
USD659958S1 (en) 2010-09-24 2012-05-22 Reebok International Limited Portion of a shoe
CN102475548A (zh) * 2010-11-23 2012-05-30 山东理工大学 运动员足底测力平台
US8707587B2 (en) 2010-12-29 2014-04-29 Reebok International Limited Sole and article of footwear
US8751320B1 (en) 2011-01-12 2014-06-10 Adam Kemist System and method for determining internal fit of footwear
USD674996S1 (en) 2011-05-16 2013-01-29 Reebok International Limited Portion of a shoe
KR101280559B1 (ko) * 2011-09-20 2013-07-02 (주)바이오시그널 맞춤형 깔창 제공 장치 및 방법
USD713134S1 (en) 2012-01-25 2014-09-16 Reebok International Limited Shoe sole
USD722426S1 (en) 2012-03-23 2015-02-17 Reebok International Limited Shoe
US9913510B2 (en) 2012-03-23 2018-03-13 Reebok International Limited Articles of footwear
US9019359B2 (en) 2012-03-29 2015-04-28 Nike, Inc. Foot imaging and measurement apparatus
WO2014022855A1 (en) 2012-08-03 2014-02-06 Ohnemus Isabelle Garment fitting system and method
US10664901B2 (en) 2012-08-03 2020-05-26 Eyefitu Ag Garment fitting system and method
KR101355217B1 (ko) * 2012-09-21 2014-01-22 박한호 교정용 인솔 세트 및 이의 제공방법
US10575596B2 (en) 2013-03-14 2020-03-03 Modern Protective Footwear, Llc Protective patient footwear system and methods
US9201413B2 (en) * 2013-03-14 2015-12-01 Jason R. Hanft Protective patient footwear design and manufacturing system and methods
WO2014201498A1 (en) * 2013-06-17 2014-12-24 Mamck Pty Ltd Method for generating foot characteristic information
JP2015009005A (ja) * 2013-07-01 2015-01-19 有限会社エムサポート インソール及びインソールの製造方法
CN104517278B (zh) * 2013-09-27 2018-01-12 欧立达股份有限公司 具足型辨识的可携式装置及足型辨识的方法
DE102013221020B4 (de) * 2013-10-16 2020-04-02 Adidas Ag Speedfactory 3D
DE102013221018B4 (de) 2013-10-16 2020-04-02 Adidas Ag Speedfactory 2D
EP3201882A4 (en) 2014-09-30 2018-07-11 Fitfully Ltd. System and method of 3d modeling and virtual fitting of 3d objects
US11562417B2 (en) 2014-12-22 2023-01-24 Adidas Ag Retail store motion sensor systems and methods
ES2590230B1 (es) 2015-05-18 2017-09-05 Montserrat EXPÓSITO LEDESMA Aplicación mecánica para medición de pies con interfaz de usuario
US10517356B2 (en) * 2015-06-03 2019-12-31 To-A-T Ip B.V. Method and machine for preparing insoles
CN105029823B (zh) * 2015-08-10 2017-06-09 京东方科技集团股份有限公司 一种智能鞋
WO2017062530A1 (en) 2015-10-05 2017-04-13 Bayer Healthcare Llc Generating orthotic product recommendations
US10646137B2 (en) 2015-10-14 2020-05-12 Curve Beam LLC System for three-dimensional measurement of foot alignment
CN109068810A (zh) 2016-03-25 2018-12-21 未来鞋业公司 统一远程物品如鞋及服饰的尺寸调整和销售系统及方法
US10772536B2 (en) 2016-08-14 2020-09-15 Michael L. Mathiasmeier Capacitance measuring and imaging sensor system
US11246507B2 (en) 2016-08-18 2022-02-15 Sigmasense, Llc. Wireless in-shoe physical activity monitoring apparatus
WO2018064174A1 (en) 2016-09-27 2018-04-05 Siren Care, Inc. Smart yarn and method for manufacturing a yarn containing an electronic device
KR20230147772A (ko) * 2017-07-21 2023-10-23 나이키 이노베이트 씨.브이. 커스텀 교정구 및 개인화된 풋웨어
US11854058B2 (en) 2017-10-13 2023-12-26 Scholl's Wellness Company Llc Footcare product dispensing kiosk
KR102101945B1 (ko) * 2018-09-05 2020-04-17 주식회사 알푸스 반-맞춤형 인솔 및 반-맞춤형 인솔 선정 방법
BE1026643B1 (nl) * 2018-09-21 2020-04-22 V!Go Nv Werkwijze voor het vervaardigen van een op maat gemaakte steunzool
USD895949S1 (en) 2018-12-07 2020-09-15 Reebok International Limited Shoe
WO2020118694A1 (en) 2018-12-14 2020-06-18 Siren Care, Inc. Temperature-sensing garment and method for making same
BE1026929B1 (fr) 2018-12-28 2020-07-28 Gespodo Sprl Réseau neuronal artificiel pour identifier les points anatomiques d'un pied et pour sélectionner un article chaussant
USD895951S1 (en) 2019-03-07 2020-09-15 Reebok International Limited Sole
USD903254S1 (en) 2019-05-13 2020-12-01 Reebok International Limited Sole
CN110211100A (zh) * 2019-05-20 2019-09-06 浙江大学 一种基于图像的脚参数测量方法
US11399591B2 (en) 2020-03-16 2022-08-02 Robert Lyden Article of footwear, method of making the same, and method of conducting retail and internet business
CN114271584A (zh) * 2021-12-30 2022-04-05 厦门倍安健康科技有限公司 高精度匹配足弓垫的系统、方法、电子设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001000207A (ja) * 1999-06-17 2001-01-09 Asics Corp 足型検出表示装置
JP2001104005A (ja) * 1999-10-04 2001-04-17 Asics Corp 靴または靴底パーツの適合方法
JP2002177015A (ja) * 2000-12-15 2002-06-25 Hisayo Ishimaru 靴型設計方法および靴型設計装置

Family Cites Families (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4876758A (en) * 1987-03-31 1989-10-31 Amfit Inc. System and method for forming custom-made shoe inserts
JP2582294B2 (ja) 1989-06-23 1997-02-19 富士通電装株式会社 モジュール間結合実行制御方式
US5231723A (en) * 1989-10-03 1993-08-03 Foot Image Technology, Inc. Foot sizing method and last produced thereby
US5123169A (en) * 1989-10-03 1992-06-23 Foot Image Technology, Inc. Foot sizing method
US5216594A (en) * 1990-05-11 1993-06-01 Foot Image Technology, Inc. Method of inventory management for footwear and last manufacture
US5237520A (en) * 1990-05-11 1993-08-17 Foot Image Technology, Inc. Foot measurement and footwear sizing system
US5195030A (en) * 1990-05-11 1993-03-16 Foot Image Technology, Inc. System and method of foot shape imaging and overlay
JP3025530B2 (ja) 1990-05-11 2000-03-27 フット イメージ テクノロジー，インコーポレイテッド 足及び履き物の画像化、カタログ化、重畳化するシステム
US5128880A (en) * 1990-05-11 1992-07-07 Foot Image Technology, Inc. Foot measurement and footwear sizing system
US5206804A (en) * 1990-05-11 1993-04-27 Foot Image Technology, Inc. Footwear visual image cataloging and sizing
JP3041039B2 (ja) * 1990-05-11 2000-05-15 フット イメージ テクノロジー，インコーポレイテッド 足測定、靴型及び履き物製造の統合システム
US5164793A (en) * 1991-09-13 1992-11-17 Brown Group, Inc. Shoe size selection system and apparatus therefor
US5790256A (en) * 1992-06-23 1998-08-04 Footmark, Inc. Foot analyzer
US5361133A (en) * 1992-06-23 1994-11-01 Footmark, Inc. Method and apparatus for analyzing feet
JPH0696100A (ja) * 1992-09-09 1994-04-08 Mitsubishi Electric Corp 遠隔取引システム
US5539677A (en) * 1993-10-22 1996-07-23 Smith; Stephen M. Method and apparatus for measuring foot sizes
US5726898A (en) * 1994-09-01 1998-03-10 American Greetings Corporation Method and apparatus for storing and selectively retrieving and delivering product data based on embedded expert judgements
FR2735859B1 (fr) * 1995-06-23 1997-09-05 Kreon Ind Procede d'acquisition et de numerisation d'objets au travers d'une paroi transparente et systeme de mise en oeuvre d'un tel procede
US5753931A (en) * 1995-07-13 1998-05-19 Nike, Inc. Object imaging device and method using line striping
US6939502B2 (en) * 1995-08-02 2005-09-06 Robert M. Lyden Method of making custom insoles and point of purchase display
US5689446A (en) * 1995-11-03 1997-11-18 Amfit, Inc. Foot contour digitizer
US5714098A (en) * 1995-12-20 1998-02-03 Nike, Inc. Footwear fitting method
US5671055A (en) * 1996-01-23 1997-09-23 Acushnet Company Apparatus, system and method for laser measurement of an object shape
US6289107B1 (en) * 1996-05-23 2001-09-11 Nike, Inc. Apparatus and method of measuring human extremities using peripheral illumination techniques
AU729042B2 (en) * 1997-01-08 2001-01-25 Clynch Technologies, Inc. Method for producing custom fitted medical devices
US6246994B1 (en) * 1999-02-19 2001-06-12 Therightsize, Inc. System and method for providing standardized individual information
US6654705B1 (en) * 1999-10-07 2003-11-25 Joel W. Benson System for detecting a surface contour of the human foot
US6583792B1 (en) * 1999-11-09 2003-06-24 Newag Digital, Llc System and method for accurately displaying superimposed images
US6601042B1 (en) * 2000-03-10 2003-07-29 Robert M. Lyden Customized article of footwear and method of conducting retail and internet business
US7016867B2 (en) * 2000-03-10 2006-03-21 Lyden Robert M Method of conducting business including making and selling a custom article of footwear
US7107235B2 (en) * 2000-03-10 2006-09-12 Lyden Robert M Method of conducting business including making and selling a custom article of footwear
JP2001275716A (ja) 2000-03-28 2001-10-09 Shinichi Higano 人それぞれに最も適応する歩行用靴を導き出す方法とその製品。
US6546356B1 (en) * 2000-05-01 2003-04-08 Genovation Inc. Body part imaging method
US6741728B1 (en) * 2000-07-25 2004-05-25 Footechnology Partners Llc Footwear sizing database method
US6879945B1 (en) * 2000-11-21 2005-04-12 Nike, Inc. System and method for sizing footwear over a computer network
JP2002199905A (ja) 2000-12-28 2002-07-16 Humex:Kk 顧客足型に適合する靴の製造販売システム
US20040193075A1 (en) * 2003-03-25 2004-09-30 Michael Martindale System for foot assessment including a device and method
US20050071935A1 (en) * 2003-10-03 2005-04-07 Shah Binith Ratilal System and method for creating a custom article

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001000207A (ja) * 1999-06-17 2001-01-09 Asics Corp 足型検出表示装置
JP2001104005A (ja) * 1999-10-04 2001-04-17 Asics Corp 靴または靴底パーツの適合方法
JP2002177015A (ja) * 2000-12-15 2002-06-25 Hisayo Ishimaru 靴型設計方法および靴型設計装置

Cited By (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007185328A (ja) * 2006-01-13 2007-07-26 Japana Co Ltd 運動靴又はランニングシューズ選定システム及び提示システム
JP2007267996A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Plat'home Co Ltd 靴の注文システム
US8833943B2 (en) 2006-09-29 2014-09-16 Reald Inc. Polarization conversion systems for stereoscopic projection
US8441613B2 (en) 2007-06-01 2013-05-14 Carl Zeiss Smt Gmbh Projection objective and projection exposure apparatus for microlithography
US7929115B2 (en) 2007-06-01 2011-04-19 Carl Zeiss Smt Gmbh Projection objective and projection exposure apparatus for microlithography
JP2009011527A (ja) * 2007-07-04 2009-01-22 Asics Corp 足関節の動的アライメントの評価システムおよび足関節の動的アライメントの評価方法
JP2009045244A (ja) * 2007-08-21 2009-03-05 Dream Gp:Kk 足計測装置
JP2009254811A (ja) * 2008-03-25 2009-11-05 Comfort Lab Inc 靴またはインソールのフィッティング・ナビゲーション・システム
JP2010069229A (ja) * 2008-09-22 2010-04-02 Nitta Ind Corp 足型分類装置
JP2012213422A (ja) * 2011-03-31 2012-11-08 Asics Corp 足の動的特性の評価システム及び評価方法
JP2016155042A (ja) * 2012-09-11 2016-09-01 株式会社ドリーム・ジーピー インソール設計システム
US10264853B2 (en) 2012-09-11 2019-04-23 Dream Gp Inc. Insole design and fabricate system
US9934527B2 (en) 2012-12-10 2018-04-03 Dream Gp Inc. Shoe selection support system
JP2014111196A (ja) * 2014-02-26 2014-06-19 Dream Gp:Kk インソールの製造方法
JP2017534937A (ja) * 2014-10-29 2017-11-24 スーパーフィート ワールドワイド， インコーポレイテッド 靴及び／又はインソールの選択システム
US11138650B2 (en) 2014-10-29 2021-10-05 Superfeet Worldwide, Inc. Footwear construction with hybrid molds
KR101803292B1 (ko) * 2016-07-12 2017-12-01 한국과학기술연구원 깊이컬러영상 기반의 발 아치 측정장치 및 방법
US11805861B2 (en) 2016-12-14 2023-11-07 Nike, Inc. Foot measuring and sizing application
US11324285B2 (en) 2016-12-14 2022-05-10 Nike, Inc. Foot measuring and sizing application
US11861673B2 (en) 2017-01-06 2024-01-02 Nike, Inc. System, platform and method for personalized shopping using an automated shopping assistant
JP7211983B2 (ja) 2017-06-27 2023-01-24 ナイキ イノベイト シーブイ 自動買い物アシスタントを用いて個人の嗜好に合った買い物を行うためのシステム、プラットフォーム、および方法
JP2020525932A (ja) * 2017-06-27 2020-08-27 ナイキ イノベイト シーブイ 自動買い物アシスタントを用いて個人の嗜好に合った買い物を行うためのシステム、プラットフォーム、および方法
US11763365B2 (en) 2017-06-27 2023-09-19 Nike, Inc. System, platform and method for personalized shopping using an automated shopping assistant
JP2020018365A (ja) * 2018-07-30 2020-02-06 花王株式会社 足状態分析方法
JP7153495B2 (ja) 2018-07-30 2022-10-14 花王株式会社 足状態分析方法
KR102111129B1 (ko) * 2019-02-27 2020-05-14 한양여자대학교 산학협력단 발 아치부 유형 데이터 획득 시스템 및 이를 이용한 맞춤 인솔 제조방법
JP7079862B2 (ja) 2019-06-26 2022-06-02 株式会社アシックス マーカレス足寸法推定装置、マーカレス足寸法推定方法およびマーカレス足寸法推定プログラム
US11647814B2 (en) 2019-06-26 2023-05-16 Asics Corporation Markerless foot size estimation device, markerless foot size estimation method, and markerless foot size estimation program
JPWO2020261434A1 (ja) * 2019-06-26 2021-09-13 株式会社アシックス マーカレス足寸法推定装置、マーカレス足寸法推定方法およびマーカレス足寸法推定プログラム
WO2020261434A1 (ja) 2019-06-26 2020-12-30 株式会社アシックス マーカレス足寸法推定装置、マーカレス足寸法推定方法およびマーカレス足寸法推定プログラム
US11776147B2 (en) 2020-05-29 2023-10-03 Nike, Inc. Systems and methods for processing captured images
JP2022089563A (ja) * 2020-12-04 2022-06-16 ゴールド グラビティー プロプライエタリ リミテッド インナーソールの製作方法
WO2024024127A1 (ja) * 2022-07-28 2024-02-01 サントリーホールディングス株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

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