WO2017122456A1 - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

被写体動きを検出するセンサが人体に装着されているか人体外に装着されているかを判別して正確な動き検出を行い、検出結果に基づくメタデータの生成記録処理を実行する。撮影対象ユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、動きに応じたセンサ情報を入力し、センサ装着位置を判定する。さらに、センサ情報を入力してユーザ動きを解析し、撮影画像対応のメタデータを生成する。センサ装着位置検出部は、センサ情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体装着か、人体外装着かを判別する。メタデータ生成部は、センサ装着位置検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する。

Description

情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム

　本開示は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、センサ取得情報を用いてカメラの撮影画像に含まれる注目シーン等を識別可能とした情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。

　近年、デジタルカメラやデジタルビデオカメラの小型軽量化が進み、また、通信機能を備えたカメラの利用、開発が進んでいる。
　一方、カメラを利用して撮影した映像から、注目シーンを探すのは、時間のかかる作業となる。

　シーン検索処理に適用可能な技術として、例えば、笑顔検出機能等を利用して笑顔の含まれる画像を抽出する処理を行なうカメラやアプリケーションが利用されている。
　しかし、例えば、ユーザが特定の動きを行ったシーンの抽出処理を効率的に実現する構成については、まだ十分な技術が開発されているとは言えない。

　なお、ユーザに装着したセンサにより、ユーザの動きを検出する技術については、種々提案されている。例えば、特許文献１（特開２０１０－１９８５９５号公報）には、センサデータから識別されたユーザ動作から、特定の動作を検出する行動判定部を有する情報処理装置が記載されている。

特開２０１０－１９８５９５号公報

　本開示は、例えば、カメラ撮影画像からの注目シーン抽出処理を効率的に行うことを可能とするものであり、センサ検出情報を利用することで、ユーザが特定の動きを行ったシーンの抽出処理を効率的に実現する情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

　本開示の第１の側面は、
　装置に備えられたセンサのセンサデータに基づいて、装置の装着位置を検出する装着位置検出部を備えた情報処理装置にある。

　さらに、本開示の第２の側面は、
　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着され、装着体の動きに応じたセンサ検出情報を出力するセンサと、
　画像撮影を実行するビデオカメラを有する情報処理システムであり、
　前記ビデオカメラは、
　前記センサから、センサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
　前記センサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
　前記装着位置検出部は、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
　前記メタデータ生成部は、
　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する情報処理システムにある。

　さらに、本開示の第３の側面は、
　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着され、装着体の動きに応じたセンサ検出情報を出力するセンサと、
　画像撮影を実行するビデオカメラと、
　前記センサから、センサ検出情報を受信するとともに、前記ビデオカメラから撮影画像を受信するサーバを有する情報処理システムであり、
　前記サーバは、
　前記センサから、センサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
　前記センサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
　前記装着位置検出部は、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
　前記メタデータ生成部は、
　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、前記ビデオカメラから受信する撮影画像対応のメタデータを生成する情報処理システムにある。

　さらに、本開示の第４の側面は、
　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　前記情報処理装置は、
　装置に備えられたセンサのセンサデータに基づいて、装置の装着位置を検出する情報処理方法にある。

　さらに、本開示の第５の側面は、
　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記情報処理装置は、
　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、センサ装着体の動きに応じたセンサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
　前記センサからセンサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
　前記プログラムは、前記装着位置検出部に、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行させ、
　前記メタデータ生成部に、
　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する処理を実行させるプログラムにある。

　なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

　本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　本開示の一実施例の構成によれば、被写体動きを検出するセンサが人体に装着されているか人体外に装着されているかを判別して正確な動き検出を行い、検出結果に基づくメタデータの生成記録処理が実現される。
　具体的には、撮影対象ユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、動きに応じたセンサ情報を入力し、センサ装着位置を判定する。さらに、センサ情報を入力してユーザ動きを解析し、撮影画像対応のメタデータを生成する。センサ装着位置検出部は、センサ情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体装着か、人体外装着かを判別する。メタデータ生成部は、センサ装着位置検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する。
　本構成により、被写体動きを検出するセンサが人体に装着されているか人体外に装着されているかを判別して正確な動き検出を行い、検出結果に基づくメタデータの生成記録処理が実現される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

本開示の構成および処理の概要について説明する図である。 本開示の構成および処理の概要について説明する図である。 本開示の構成および処理の概要について説明する図である。 ビデオカメラの構成および処理の概要について説明する図である ジャンプ検出処理の一例について説明する図である。 ターン検出処理の一例について説明する図である。 加速度センサの出力例について説明する図である。 ジャイロセンサの出力例について説明する図である。 センサの装着位置の例について説明する図である。 センサ装着位置に応じたセンサ出力の差異の例について説明する図である。 ビデオカメラの構成と処理例について説明する図で センサ装着位置検出部の構成例と処理例について説明する図である。 センサ装着位置判定部の構成と処理例について説明する図である。 センサ装着位置判定処理の一例について説明する図である。 統計処理に基づくセンサ装着位置判定結果の例について説明する図である。 統計処理に基づくセンサ装着位置判定処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 統計処理に基づくセンサ装着位置判定処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 ローパスフィルタを適用したセンサ装着位置判定部の構成と処理例について説明する図である。 ローパスフィルタを適用したセンサ装着位置判定部の処理結果の例について説明する図である。 移動平均算出部を適用したセンサ装着位置判定部の構成と処理例について説明する図である。 移動平均算出部を適用したセンサ装着位置判定部の処理結果の例について説明する図である。 バンドパスフィルタを適用したセンサ装着位置判定部の構成と処理例について説明する図である。 バンドパスフィルタを適用した処理による信号の変化例について説明する図である。 バンドパスフィルタを適用したセンサ装着位置判定部の処理結果の例について説明する図である。 特異点除去処理を適用したセンサ装着位置判定部の構成と処理例について説明する図である。 特異点除去処理による信号の変化例について説明する図である。 特異点除去処理を適用したセンサ装着位置判定部の処理結果の例について説明する図である。 センサ検出結果を利用したセンサ装着位置判定処理と、メタデータの生成、記録処理シーケンスの一例について説明するシーケンス図である。 センサ検出結果を利用したセンサ装着位置判定処理を適用して生成したメタデータの例について説明する図である。 センサ検出結果を利用したセンサ装着位置判定処理と、メタデータの生成、記録処理シーケンスの一例について説明するシーケンス図である。 センサ検出結果を利用したセンサ装着位置判定処理と、メタデータの生成、記録処理シーケンスの一例について説明するシーケンス図である。 センサ検出結果を利用したセンサ装着位置判定処理と、メタデータの生成、記録処理シーケンスの一例について説明するシーケンス図である。 センサをビデオカメラ内に装着した例について説明する図である。 センサ内蔵ビデオカメラの装着位置のバリエーション例について説明する図である。 センサ内蔵ビデオカメラの利用例について説明する図である。 ビデオカメラと、センサの構成例について説明する図である。 ビデオカメラ、センサ、サーバ、ＰＣ等を構成するハードウェア構成例について説明する図である。

　以下、図面を参照しながら本開示の情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
　１．本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について
　２．センサの装着位置に応じたセンサ出力信号の変化の解析結果について
　３．センサの装着位置を判定し、装着位置に応じた解析を実行する構成について
　４．センサ装着位置検出部の構成例と処理例について
　５．センサ装着位置判定シーケンスの一例について
　６．その他の実施例について
　６－（１）ローパスフィルタを適用したセンサ装着位置判定部の構成例ついて
　６－（２）移動平均算出部を適用したセンサ装着位置判定部の構成例について
　６－（３）パンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を適用したセンサ装着位置判定部の構成例について
　６－（４）特異点除去処理部を適用したセンサ装着位置判定部の構成例について
　７．各装置間の通信およびデータ処理シーケンスについて
　７－（１）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をビデオカメラが実行する例
　７－（２）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をセンサ装置が実行する例
　７－（３）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をサーバが実行する例
　８．センサをビデオカメラに装着した例について
　９．その他の実施例について
　１０．ビデオカメラ、センサ他の情報処理装置の構成について
　１１．本開示の構成のまとめ

　　［１．本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について］
　まず、図１以下を参照して本開示の情報処理装置の実行する処理の概要について説明する。
　図１には、画像を撮影する撮像装置としてのビデオカメラ１０と、ビデオカメラ１０の被写体に装着されたセンサ２０を示している。センサ２０を装着した被写体は、スノーボード１に乗り、雪の上を滑走しており、ビデオカメラ１０が撮影しているという想定である。

　センサ２０は、例えば、Ｘ，Ｙ，Ｚ３軸を中心とする回転方向の角速度を計測可能なジャイロセンサ、さらに、３軸方向の加速度を計測可能な加速度センサ等から構成される。

　センサ２０とビデオカメラ１０は例えばＷｉ－Ｆｉ通信やブルートゥース（登録商標）（ＢＴ：Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））通信等によるデータ通信を行い、センサ２０によるセンサ検出情報が、遂次、ビデオカメラ１０に送信される。
　ビデオカメラ１０は、撮影画像を記憶部に記録するとともに、センサ２０から受信のするセンサ検出情報に基づいて、被写体の動き、例えば被写体が行ったジャンプやターン等の特定の動きが行われたタイミング等を解析する。
　さらに、この解析結果を撮影画像に対応するメタデータとして、画像に併せて記憶部に格納する処理を実行する。

　図２は、センサ２０を装着した被写体の動きの例を示す図である。
　スノーボードに乗り雪山を滑降する被写体は、あるタイミングでジャンプを行い、また、別のタイミングでターンを行う。

　これらの被写体の特定の動作、すなわち、ジャンプ処理や、ターン処理に伴うユーザの動き情報は、センサ２０によって検出される。このセンサ検出情報はセンサ２０からビデオカメラ１０に送信される。

　ビデオカメラ１０の実行する処理の概要について、図３を参照して説明する。
　ビデオカメラ１０は、図３に示すように被写体を撮影し、撮影画像を記憶部に格納する。
　さらに、ビデオカメラ１０は、センサ２０から受信するセンサ検出情報に基づいて、被写体の動き、すなわちジャンプやターン等の特定の動きが行われたタイミング等を解析し、解析結果を撮影画像に対応するメタデータとして、画像に併せて記憶部に格納する処理を実行する。

　図３に示すように、ビデオカメラ１０は、例えばジャンプ処理に対応するメタデータとして、以下の各データを生成して記憶部に格納する。
　（ａ）アクション種別：ジャンプ
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：０５
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：１２
　（ｄ）アクションスコア：７２

　（ａ）アクション種別：ジャンプ
　これは、被写体の行った動作がジャンプ動作であることを示すメタデータである。
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：０５
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：１２
　これらは、ジャンプの開始時間と終了時間情報である。
　（ｄ）アクションスコア：７２
　これは、例えばセンサ検出情報から得られるジャンプの高さ等に基づいて、予め規定されたスコア算出アルゴリズムを適用して算出したスコアである。

　また、ビデオカメラ１０は、例えばターン処理に対応するメタデータとして、以下の各データを生成して記憶部に格納する。
　（ａ）アクション種別：ターン
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：１８
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：２２
　（ｄ）アクションスコア：８１

　（ａ）アクション種別：ターン
　これは、被写体の行った動作がターン動作であることを示すメタデータである。
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：１８
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：２２
　これらは、ターンの開始時間と終了時間情報である。
　（ｄ）アクションスコア：８１
　これは、例えばセンサ検出情報から得られるターンの角度等に基づいて、予め規定されたスコア算出アルゴリズムを適用して算出したスコアである。

　ビデオカメラ１０の処理の概要について、図４を参照して説明する。
　図４に示すように、ビデオカメラ１０は、特徴量抽出部１０１、ジャンプ検出部１０２、ターン検出部１０３、メタデータ生成部１０４、記憶部１０５、編集部１０６、出力部１０７を有する。

　なお、ビデオカメラ１０は、撮像部や撮影画像の符号化処理等の基本的なビデオカメラとしての機能を有する。図４は、センサ検出情報に基づくメタデータの生成、記録に関する処理を実行するビデオカメラの一部構成を示す図である。

　特徴量抽出部１０１は、センサ２０から受信するセンサ検出情報から特徴量を検出する。本例ではジャンプとターンに対応する動きを検出するために有効となる特徴量を抽出する。
　具体的には、例えば、ジャイロセンサの検出値であるＸ，Ｙ，Ｚ各軸対応の角速度情報や、加速度センサからの検出値であるＸ，Ｙ，Ｚ各軸の加速度情報、あるいはこれらの検出情報に基づいて生成される情報等である。

　抽出された特徴量データは、ジャンプ検出部１０２と、ターン検出部１０３に出力される。
　ジャンプ検出部１０２は、特徴量抽出部１０１から入力するデータに基づいて、被写体がジャンプを行ったと判定される時間等を解析する。
　同様にターン検出部１０３は、特徴量抽出部１０１から入力するデータに基づいて、被写体がターンを行ったと判定される時間等を解析する。

　ジャンプ検出部１０２と、ターン検出部１０３の検出データは、メタデータ生成部１０４に出力される。
　メタデータ生成部は、ジャンプ検出部１０２と、ターン検出部１０３の検出データに基づいてメタデータを生成して記憶部１０５に格納する。

　メタデータ生成部１０４の生成するメタデータは、先に図３を参照して説明したようなメタデータである。すなわち、例えばジャンプ処理に対応するメタデータとして、以下の各データを生成して、記憶部１０５に格納する。
　（ａ）アクション種別：ジャンプ
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：０５
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：１２
　（ｄ）アクションスコア：７２

　同様に、ターン処理に対応するメタデータとして、以下の各データを生成して、記憶部１０５に格納する。
　（ａ）アクション種別：ターン
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：１８
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：２２
　（ｄ）アクションスコア：８１

　メタデータ生成部１０４は、これらのメタデータをビデオカメラ１０の撮影画像の対応画像フレームに対応付けて格納する。
　すなわち、ジャンプシーンを撮影した画像フレームに対応付けて上記のジャンプ対応のメタデータを記録する。
　同様に、ターンシーンを撮影した画像フレームに対応付けて上記のターン対応のメタデータを記録する。

　撮影画像とセンサ検出情報には、いずれも同期された時間情報が対応付けられており、この時間情報に従って、撮影画像と、撮影画像に対応するメタデータを取得し、画像と対応メタデータを対応付けて記憶部１０５に格納する。

　記憶部１０５に格納された画像は、例えばメタデータに記録された情報を検索インデックスとして画像検索を行うことで、容易にかつ確実にジャンプシーンやターンシーンを抽出することが可能となる。

　編集部１０６は、このようなメタデータを利用することで、画像のハイライトシーンの選択表示や、画像のハイライトシーンのみを集めたダイジェストデータ等の抽出処理や編集処理を効率的に行うことが可能となる。
　編集部１０６において、メタデータに基づいて抽出、または編集されたデータは、例えば表示部等によって構成される出力部１０７に出力される。
　出力部（表示部）１０７に表示される画像は、例えば、ジャンプシーンやターンシーン等の迫力のある画像シーンを集めたダイジェスト画像となる。

　次に、図５、図６を参照して、特徴量抽出部１０１の取得する特徴量を利用したジャンプ検出部１０２におけるジャンプ検出処理と、ターン検出部１０３におけるターン検出処理の一例について説明する。

　図５は、特徴量抽出部１０１の取得する特徴量を利用したジャンプ検出部１０２におけるジャンプ検出処理の一例について説明する図である。
　図５に示す例は、センサ検出情報中の１つの検出情報である垂直方向加速度情報を適用したジャンプ検出処理例を示している。
　図５に示すグラフは横軸が時間（ｔ）、縦軸がセンサ２０の検出した垂直方向加速度を示すグラフである。

　センサ２０を装着した被写体がジャンプ処理を行なうと、垂直方向加速度が急激に変化する。
　図５に示す時間ｔ１が、ジャンプの開始時間に相当する。
　時間ｔ１において、垂直方向加速度が急激に上昇し、この時間ｔ１において被写体がジャンプを開始したと判定される。
　また、図５に示す時間ｔ２が、ジャンプの終了時間に相当する。
　時間ｔ２において、垂直方向加速度が急激に減少し、この時間ｔ２において被写体がジャンプを終了したと判定される。
　図５に示す例では、時間ｔ１～ｔ２がジャンプ期間となる。

　図４に示すジャンプ検出部１０２は、例えば、図５に示すように垂直方向加速度の変化を解析し、ジャンプ処理の検出を行う。
　なお、図５に示す例は、垂直方向加速度のみを利用した処理例であるが、その他のセンサ検出情報も利用して、様々なユーザの動き解析、例えばジャンプの高さや、ジャンプの方向等の解析行うことが可能である。
　この解析結果が、メタデータ生成部１０５に出力され、メタデータ生部部１０５は、これらの解析結果に基づいてメタデータを生成する。

　図６は、特徴量抽出部１０１の取得する特徴量を利用したターン検出部１０３におけるターン検出処理の一例について説明する図である。
　図６に示す例は、センサ検出情報中の１つの検出情報であるＹ軸（垂直軸）回りの角速度（回転速度）情報を適用したターン検出処理例を示している。
　図５に示すグラフは横軸が時間（ｔ）、縦軸がセンサ２０の検出した角速度を示すグラフである。

　センサ２０を装着した被写体がターン処理を行なうと、Ｙ軸回りの角速度（回転速度）が急激に変化する。
　図６に示す時間ｔ１が、ターンの開始時間に相当する。
　時間ｔ１において、Ｙ軸回りの角速度（回転速度）が急激に上昇し、この時間ｔ１において被写体がターンを開始したと判定される。
　また、図６に示す時間ｔ２が、ターンの終了時間に相当する。
　時間ｔ２において、Ｙ軸回りの角速度（回転速度）が急激に減少し、この時間ｔ２において被写体がターンを終了したと判定される。
　図６に示す例では、時間ｔ１～ｔ２がターン期間となる。

　図４に示すターン検出部１０３は、例えば、図６に示すようにＹ軸回りの角速度（回転速度）の変化を解析し、ターン処理の検出を行う。
　なお、図６に示す例は、Ｙ軸回りの角速度（回転速度）のみを利用した処理例であるが、その他のセンサ検出情報も利用して、様々なユーザの動き解析、例えばターンの速度や、ターンの方向等の解析行うことが可能である。
　この解析結果が、メタデータ生成部１０５に出力され、メタデータ生部部１０５は、これらの解析結果に基づいてメタデータを生成する。

　　［２．センサの装着位置に応じたセンサ出力信号の変化の解析結果について］
　次に、．センサの装着位置に応じたセンサ出力信号の変化の解析結果について説明する。
　図１他を参照して説明したように、本開示の処理では、被写体に装着されたセンサ２０の検出情報に基づいて被写体の様々な動作、具体的にはジャンプやターン等のユーザ動作の発生を検出する。

　センサ２０は、３軸方向の加速度を検出する加速度センサや、３軸回りの角速度を検出するジャイロセンサ等によって構成される。
　これらのセンサの出力信号の具体例について、図７、図８を参照して説明する。

　図７は、加速度センサの出力信号の例を示すグラフである。
　横軸が時間（ｔ）、縦軸がセンサ出力値である。
　グラフには、Ｘ，Ｙ，Ｚ各方向の加速度を示す３つの出力信号を重ねて示している。
　実線ｘ：ｘ方向の加速度
　破線ｙ：ｙ方向の加速度
　点線ｚ：ｚ方向の加速度
　これらの３つの出力信号を示している。
　センサ出力には、このグラフに示すように、様々な周波数帯の信号が含まれる。

　図８は、ジャイロセンサの出力信号の例を示すグラフである。
　横軸が時間（ｔ）、縦軸がセンサ出力値である。
　グラフには、Ｘ，Ｙ，Ｚ各軸回りの角速度を示す３つの出力信号を重ねて示している。
　実線ｕ：ｘ軸回りの角速度（回転速度）
　破線ｖ：ｙ軸回りの角速度（回転速度）
　点線ｗ：ｚ軸回りの角速度（回転速度）
　これらの３つの出力信号を示している。

　センサ出力には、このグラフに示すように、様々な周波数帯の信号が含まれる。
　特徴量抽出部１０２は、これらの信号から、例えばノイズと判断される微小変動等を除去する処理等を実行し、目的とする被写体動作（例えばジャンプやターン）の検出に有効と判断される信号を特徴量として抽出する。

　このようなセンサ出力に基づいて、ユーザの動作を判別する処理を行なう場合、センサ２０が人体に装着されているか、センサ２０が人体以外の物体に装着されているかに応じて、センサ２０から取得される信号に差異が生じ、ユーザ動作判別が正確に行えなくなることが考えられる。

　図９は、センサ２０の装着位置が異なる２つの例について説明する図である。
　図９には以下の２つのセンサ装着例を示している。
　（１）人体に対するセンサ装着例
　（２）人体以外（人体外）に対するセンサ装着例

　図９（１）人体に対するセンサ装着例は、人体の腰にベルトを利用してセンサを装着した例である。
　図９（２）は、スノーボードに直接センサを装着した例である。

　センサ２０を図９（１）に示すように人体に装着した場合、人体がクッションとして機能し、センサ検出情報に含まれる高周波帯域の信号が減少すると推定される。
　一方、センサ２０を図９（２）に示すように人体以外の物、例えばスノーボードに直接、装着した場合、センサはスノーボードの振動等を直接検出するため、センサ検出信号に含まれる高周波帯域の信号が増加すると推定される。

　センサ２０の検出信号に含まれる高周波信号と、低周波信号の比率を測定した結果の例について、図１０を参照して説明する。
　実験対象スポーツとして、以下の２つのスポーツについて検証した。
　（１）自転車
　（２）カイトサーフィン

　（１）自転車の場合、以下の２つの異なる位置にセンサを装着してセンサの出力信号を解析した。
　（１ｐ）自転車に乗った人の人体にセンサを装着した場合（センサを人体に装着した例）、
　（１ｑ）自転車のハンドルにセンサを装着した場合（センサを人体外に装着した例）、

　センサ出力信号について、センサ出力信号に含まれる低周波信号成分（Ａ）と、高周波信号成分（Ｂ）を分離して、これらの各周波数成分の比率、具体的には、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ
　この（Ｂ／Ａ）の値を計測した。

　（Ｂ／Ａ）の値が大きい場合は、センサ出力信号に含まれる高周波成分が多いことを意味する。
　（Ｂ／Ａ）の値が小さい場合は、センサ出力信号に含まれる高周波成分が少ないことを意味する。

　実験結果は、図１０に示すように、以下の通りである。
　（１ｐ）自転車に乗った人の人体にセンサを装着した場合（センサを人体に装着した場合）、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ＝０．３×１０^－６
　（１ｑ）自転車のハンドルにセンサを装着した場合（センサを人体外に装着した場合）、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ＝５．０×１０^－６
　このように、人体にセンサを装着した場合は、センサ検出信号に含まれる高周波信号成分が少なく、人体外にセンサを装着した場合は、センサ検出信号に含まれる高周波信号成分が多くなるとの結果が得られた。

　さらに、（２）カイトサーフィンにおいても、以下の２つの異なる位置にセンサを装着してセンサの出力信号を解析した。
　（２ｐ）カイトサーフィンに乗った人の人体にセンサを装着した場合（センサを人体に装着した例）、
　（２ｑ）カイトサーフィンのサーフボードにセンサを装着した場合（センサを人体外に装着した例）、

　センサ出力信号について、センサ出力信号に含まれる低周波信号成分（Ａ）と、高周波信号成分（Ｂ）を分離して、これらの各周波数成分の比率、具体的には、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ
　この（Ｂ／Ａ）の値を計測した。

　（Ｂ／Ａ）の値が大きい場合は、センサ出力信号に含まれる高周波成分が多いことを意味する。
　（Ｂ／Ａ）の値が小さい場合は、センサ出力信号に含まれる高周波成分が少ないことを意味する。

　実験結果は、図１０に示すように、以下の通りである。
　（２ｐ）カイトサーフィンに乗った人の人体にセンサを装着した場合（センサを人体に装着した場合）、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ＝０．３×１０^－６
　（２ｑ）カイトサーフィンのサーフボードにセンサを装着した場合（センサを人体外に装着した場合）、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ＝３．０×１０^－６
　このように、人体にセンサを装着した場合は、センサ検出信号に含まれる高周波信号成分が少なく、人体外にセンサを装着した場合は、センサ検出信号に含まれる高周波信号成分が多くなるとの結果が得られた。

　以下に説明する本開示の構成は、これらの実験結果を考慮し、センサの検出位置が人体であるか、人体外であるかを自動判別し、判別結果を適用してセンサ検出情報に基づくユーザ（被写体）の動き検出を行うことで、より精度の高いユーザ（被写体）の動き検出を実行する構成である。

　　［３．センサの装着位置を判定し、装着位置に応じた解析を実行する構成について］
　次に．センサの装着位置を判定し、装着位置に応じた解析を実行する構成について説明する。
　図１１は、本開示の一実施例に係るビデオカメラ１０の構成を示す図である。
　なお、ビデオカメラ１０は、撮像部や撮影画像の符号化処理等の基本的なビデオカメラとしての機能を有する。図１１は、センサ検出情報を適用したメタデータの生成、記録に関する処理を実行するビデオカメラの一部構成を示す図である。

　図１１に示すように、ビデオカメラ１０は、以下の構成を有する。
　人体装着センサ対応処理部１１０、
　人体外装着センサ対応処理部１２０、
　センサ装着位置検出部１３１、
　センサ装着位置対応データ選択部１３２、
　メタデータ生成部１３３、
　記憶部１３４、

　また、人体装着センサ対応処理部１１０は、特徴量抽出部１１１、ジャンプ検出部１１２、ターン検出部１１３を有する。
　人体外装着センサ対応処理部１２０も、特徴量抽出部１２１、ジャンプ検出部１２２、ターン検出部１２３を有する。

　人体装着センサ対応処理部１１０は、センサ２０が、人体に装着されていることを前提とした処理を実行する。
　すなわち、先に図９（１）を参照して説明したようにセンサ２０が人体に装着されていると仮定した特徴量抽出、ジャンプ検出、ターン検出処理を実行する。

　一方、人体外装着センサ対応処理部１２０は、センサ２０が、人体外、例えばに装着されていることを前提とした処理を実行する。
　すなわち、先に図９（２）を参照して説明したようにセンサ２０が、スノーボード等、人体外に装着されていると仮定した特徴量抽出、ジャンプ検出、ターン検出処理を実行する。

　人体装着センサ対応処理部１１０の特徴量抽出部１１１は、センサ２０から受信するセンサ検出情報から特徴量を検出する。本例ではジャンプとターンに対応する動きを検出するために有効となる特徴量を抽出する。
　具体的には、例えば、ジャイロセンサの検出値であるＸ，Ｙ，Ｚ各軸対応の角速度情報や、加速度センサからの検出値であるＸ，Ｙ，Ｚ各軸の加速度情報等である。

　抽出された特徴量データは、ジャンプ検出部１１２と、ターン検出部１１３に出力される。
　ジャンプ検出部１１２は、特徴量抽出部１１１から入力するデータに基づいて、被写体がジャンプを行ったと判定される時間等を解析する。
　同様にターン検出部１１３は、特徴量抽出部１１１から入力するデータに基づいて、被写体がターンを行ったと判定される時間等を解析する。

　なお、人体装着センサ対応処理部１１０では、センサ２０が人体に装着されていると仮定した処理を実行する。
　センサ２０が人体に装着されている場合は、センサがスノーボード等の人体外に直接、装着されている場合より、高周波成分中のノイズ量は比較的少ない。
　また、人体特有の動き、例えば呼吸に伴う動きや首振り等の身体的な動きがセンサによって検出される。

　このように、センサ２０を人体に装着している場合は、高周波成分中のノイズ量は比較的少なく、またセンサ２０が人体特有の動き（呼吸や首振り等）に対応した検出信号を出力する。
　人体装着センサ対応処理部１１０では、このような特徴を考慮した検出アルゴリズムを実行する。
　すなわち、高周波成分中のノイズ量が少なく、また人体固有の動きに対応する出力をノイズと解釈する検出アルゴリズムを適用して、ジャンプやターン等の検出目的対応の動きを検出する。

　一方の人体外装着センサ対応処理部１２０においても、特徴量抽出部１２１は、センサ２０から受信するセンサ検出情報から特徴量を検出する。本例ではジャンプとターンに対応する動きを検出するために有効となる特徴量を抽出する。
　具体的には、例えば、ジャイロセンサの検出値であるＸ，Ｙ，Ｚ各軸対応の角速度情報や、加速度センサからの検出値であるＸ，Ｙ，Ｚ各軸の加速度情報等である。

　抽出された特徴量データは、ジャンプ検出部１２２と、ターン検出部１２３に出力される。
　ジャンプ検出部１２２は、特徴量抽出部１２１から入力するデータに基づいて、被写体がジャンプを行ったと判定される時間等を解析する。
　同様にターン検出部１２３は、特徴量抽出部１２１から入力するデータに基づいて、被写体がターンを行ったと判定される時間等を解析する。

　人体外装着センサ対応処理部１２０は、センサ２０が、人体外、例えばに装着されていることを前提とした処理を実行する。
　センサ２０が人体外に装着されている場合、例えばスノーボード等に直接装着されている場合、スノーボード等の部材自体の固有振動等をセンサ２０が検出してしまう。このような振動はノイズと判断する。また、人体に直接装着した場合に比較して、呼吸に伴う動きや首振り等の身体的な動きは、センサによって検出されにくい。
　人体外装着センサ対応処理部１２０では、このような特徴を考慮した検出アルゴリズムを実行する。

　このように、人体装着センサ対応処理部１１０と、人体外装着センサ対応処理部１２０では異なる検出アルゴリズムに従ったジャンプ、およびターン検出を実行する。

　センサ装着位置検出部１３１は、センサ２０の検出情報を入力し、センサ２０の装着位置が人体であるか、人体外であるかを判別する処理を実行する。
　先に、図７～図１０を参照して説明したように、センサの装着位置が人体である場合と、人体外である場合とでは、センサの出力信号に含まれる周波数成分比率が大きく異なる。

　具体的には、センサ出力信号に含まれる低周波信号成分（Ａ）と、高周波信号成分（Ｂ）の比率、すなわち、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ
　この（Ｂ／Ａ）の値が、センサの装着位置が人体である場合と、人体外である場合とでは大きく異なる。
　センサ装着位置検出部１３１は、このセンサ出力信号の差異を解析して、センサ２０の装着位置が人体であるか、人体外であるかを判別する処理を実行する。
　なお、このセンサ装着位置検出部１３１の具体的構成と処理については、後段で詳細に説明する。

　センサ装着位置検出部１３１におけるセンサ装着位置判定結果（人体ｏｒ人体外）は、センサ装着位置対応データ選択部１３２に入力される。

　センサ装着位置対応データ選択部１３２は、人体装着センサ対応処理部１１０と、人体外装着センサ対応処理部１２０から以下の各データを入力する。
　人体装着センサ対応処理部１１０から、センサ２０が人体に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体装着センサ対応ターンデータ）を入力する。
　さらに、人体外装着センサ対応処理部１２０から、センサ２０が人体外に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体外装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体外装着センサ対応ターンデータ）を入力する。

　センサ装着位置対応データ選択部１３２は、センサ装着位置検出部１３１におけるセンサ装着位置判定結果（人体ｏｒ人体外）に応じて、人体装着センサ対応処理部１１０からの入力と、人体外装着センサ対応処理部１２０からの入力のいずれかを選択して、選択データをメタデータ生成部１３３に出力する。

　すなわち、センサ装着位置検出部１３１から、センサ２０が人体に装着されているとの判定結果を入力した場合は、
　人体装着センサ対応処理部１１０からの入力データが、正しい検出データであると判断して、このデータを選択してメタデータ生成部１３３に出力する。
　一方、センサ装着位置検出部１３１から、センサ２０が人体外に装着されているとの判定結果を入力した場合は、
　人体外装着センサ対応処理部１２０からの入力データが、正しい検出データであると判断して、このデータを選択してメタデータ生成部１３３に出力する。

　メタデータ生成部１３３は、センサ装着位置対応データ選択部１３２からの入力、すなわち、以下のいずれか一方のデータを入力してメタデータを生成する。
　（１）センサ２０が人体に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体装着センサ対応ターンデータ）
　（２）センサ２０が人体外に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体外装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体外装着センサ対応ターンデータ）

　すなわち、メタデータ生成部１３３は、以下の処理を実行することになる。
　センサ装着位置検出部１３１が、センサ２０が人体に装着されているとの判定結果を出力した場合は、センサ２０が人体に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体装着センサ対応ターンデータ）に基づいてメタデータを生成して記憶部１３４に格納する。
　一方、センサ装着位置検出部１３１が、センサ２０が人体外に装着されているとの判定結果を出力した場合は、センサ２０が人体外に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体外装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体外装着センサ対応ターンデータ）に基づいてメタデータを生成して記憶部１３４に格納する。

　このように、図１１に示す構成により、センサが人体と人体外のどちらに装着されているかを自動的に判定し、装着位置に応じた最適なセンサ出力に応じた解析結果をメタデータとして画像に対応付けて記録することが可能となる。

　なお、メタデータ生成部１３３の生成するメタデータは、例えば、先に図３を参照して説明したメタデータである。
　すなわち、例えばジャンプ処理に対応するタデータとして、以下の各データを生成して、記憶部１３４に格納する。
　（ａ）アクション種別：ジャンプ
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：０５
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：１２
　（ｄ）アクションスコア：７２

　同様に、ターン処理に対応するメタデータとして、以下の各データを生成して、記憶部１３４に格納する。
　（ａ）アクション種別：ターン
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：１８
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：２２
　（ｄ）アクションスコア：８１

　メタデータ生成部１３３は、これらのメタデータをビデオカメラ１０の撮影画像の対応画像フレームに対応付けて格納する。
　すなわち、ジャンプシーンを撮影した画像フレームに対応付けて上記のジャンプ対応のメタデータを記録する。
　同様に、ターンシーンを撮影した画像フレームに対応付けて上記のターン対応のメタデータを記録する。

　撮影画像とセンサ検出情報には、いずれも同期された時間情報が対応付けられており、この時間情報に従って、撮影画像と、撮影画像に対応するメタデータを取得し、画像と対応メタデータを対応付けて記憶部１３４に格納する。

　記憶部１３４に格納された画像は、例えばメタデータに記録された情報を検索インデックスとして画像検索を行うことで、容易にかつ確実にジャンプシーンやターンシーンを抽出することが可能となる。
　このようなメタデータを利用することで、画像のハイライトシーンの選択表示や、画像のハイライトシーンのみかを集めたダイジェストデータ等の編集処理を効率的に行うことが可能となる。

　編集部１３５は、このようなメタデータを利用することで、画像のハイライトシーンの選択表示や、画像のハイライトシーンのみを集めたダイジェストデータ等の抽出処理や編集処理を効率的に行うことが可能となる。
　編集部１３５において、メタデータに基づいて抽出、または編集されたデータは、例えば表示部等によって構成される出力部１３６に出力される。
　出力部（表示部）１３６に表示される画像は、例えば、ジャンプシーンやターンシーン等の迫力のある画像シーンを集めたダイジェスト画像となる。

　　［４．センサ装着位置検出部の構成例と処理例について］
　次に、図１１に示すビデオカメラ１０のセンサ装着位置検出部１３１の具体的な構成例と処理例について説明する。

　図１２は、センサ装着位置検出部１３１の一つの具体的構成例を示す図である。
　具体的には、センサ２０が人体に装着されているか、スノーボード等の人体外に装着されているか、いずれであるかを判別する。
　具体的には、例えば、先に図９を参照して説明したように、
　（１）人体に対するセンサ装着
　（２）人体以外に対するセンサ装着
　これらいずれのセンサ装着タイプであるかを判別する。

　なお、図１２には、フィルタ（ＬＰＦ，ＨＰＦ）の段数（４段等）や、フィルタのカット（遮断）周波数（Ｆｃ＝１Ｈｚ等）、さらにデータ取得用の観察窓（区間）として設定するタイムフレームの長さ（２Ｓｅｃ．等）を具体的に示しているが、これらの数値は一例であり、実際のセンサの特性などに応じて適宜変更されうる。
　図１２以下の各図においても同様であり、各図に示す数値は一例を示しているものであり、様々な設定が可能である。

　図１２に示すセンサ装着位置検出部１３１の構成と処理について説明する。
　センサ装着位置検出部１３１の特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１は、センサ２０からセンサ２０の検出信号を入力する。

　センサ２０は、例えば、Ｘ，Ｙ，Ｚ３軸を中心とする回転方向の角速度を計測可能なジャイロセンサ、さらに、３軸方向の加速度を計測可能な加速度センサ等から構成される。
　センサ装着位置検出部１３１には、これらのセンサ検出信号が入力されるが、ここでは一例として、ジャイロセンサの出力、すなわち、Ｘ，Ｙ，Ｚ３軸を中心とする回転方向の角速度（ｕ，ｖ，ｗ）を入力してセンサ装着位置を判定する処理を行なう例について説明する。

　センサ装着位置検出部１３１の特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１は、センサ２０からジャイロセンサの出力、すなわち、Ｘ，Ｙ，Ｚ３軸を中心とする回転方向の角速度（ｕ，ｖ，ｗ）を入力する。
　なお、センサ２０は、例えば１秒間に６４回の計測値、すなわち計測、レート＝６４回／ｓｅｃで計測を実行しており、この計測値が順次、特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１に入力される。

　特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１は、角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）を算出する。
　Ｎｏｒｍ＝ＳＱＲＴ（ｕ^２＋ｖ^２＋ｗ^２）
　上記式に従って、角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルムを算出する。角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルムは角速度（ｕ，ｖ，ｗ）の大きさに相当する。
　センサ装着体の回転が高速であるほどノルムは大きくなり、低速であれば小さくなる。ノルムは回転の強さを示す指標値となる。

　なお、センサ２０の装着体の回転速度は常に変化しており、ノルムの値もその変化に応じて逐次変化することになる。
　前述したように、センサ２０からの出力は、６４回／ｓｅｃの出力レートであり、特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１の算出するノルムは、時間に伴い変化する信号（ノルム信号）として出力される。
　時間単位のノルム変化が激しければ、特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１の出力するノルム信号には多くの高周波成分が含まれ、時間単位のノルム変化が少ない場合は、特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１の出力するノルム信号に含まれる高周波成分が少なくなり、低周波成分の比率が高まることになる。

　特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１の算出したノルム信号は、４段のローパスフィルタ：ＬＰＦ１５２（Ｆｃ＝１Ｈｚ）、および２段のハイパスフィルタ：ＨＰＦ１５４（Ｆｃ＝１０Ｈｚ）、さらに、センサ装着位置判定部１５７に入力される。

　ＬＰＦ１５２は、ノルム信号に含まれる低周波成分のみを抽出する。４段のＬＰＦ１５２（Ｆｃ＝１Ｈｚ）により、ノルム信号に含まれる１Ｈｚ以下の低周波成分が抽出されて出力される。
　一方、ＨＰＦ１５４は、ノルム信号に含まれる高周波成分のみを抽出する。２段のＨＰＦ１５４（Ｆｃ＝１０Ｈｚ）により、ノルム信号に含まれる１０Ｈｚ以上の高周波成分が抽出されて出力される。

　ＬＰＦ１５２の出力であるノルム低周波成分信号は、振幅検出部１５３［Ｍａｘ－Ｍｉｎ（２ｓｅｃ．）］に入力される。
　振幅検出部１５３［Ｍａｘ－Ｍｉｎ（２ｓｅｃ．）］は、２秒単位のタイムフレーム区間のノルム低周波成分信号に含まれる最大振幅と最小振幅の差分を算出する。

　ＬＰＦ１５２の出力であるノルム低周波成分信号に多くの低周波成分信号が含まれるほど、２秒単位のタイムフレーム区間のノルム低周波成分信号から算出される最大振幅と最小振幅の差分は大きくなる。
　一方、ＬＰＦ１５２の出力であるノルム低周波成分信号に含まれる低周波成分信号が少ない場合は、２秒単位のタイムフレーム区間のノルム低周波成分信号から算出される最大振幅と最小振幅の差分は小さくなる。

　すなわち、振幅検出部１５３［Ｍａｘ－Ｍｉｎ（２ｓｅｃ．）］の出力は、特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１の出力するノルム信号に含まれる低周波成分の量を示す指標値となり、これは、すなわちセンサ２０の時間推移に伴う出力信号に含まれる低周波成分の量を示す指標値となる。
　図１２において、振幅検出部１５３の出力として示す値［Ａ（低周波成分）］が、このセンサ２０の時間推移に伴う出力信号に含まれる低周波成分の量を示す指標値となる。

　一方、ＨＰＦ１５４の出力であるノルム高周波成分信号は、振幅検出部１５５［Ｍａｘ－Ｍｉｎ（２ｓｅｃ．）］に入力される。
　振幅検出部１５５［Ｍａｘ－Ｍｉｎ（２ｓｅｃ．）］は、２秒単位のタイムフレーム区間のノルム高周波成分信号に含まれる最大振幅と最小振幅の差分を算出する。

　ＨＰＦ１５４の出力であるノルム高周波成分信号に多くの高周波成分信号が含まれるほど、２秒単位のタイムフレーム区間のノルム高周波成分信号から算出される最大振幅と最小振幅の差分は大きくなる。
　一方、ＨＰＦ１５２の出力であるノルム高周波成分信号に含まれる高周波成分信号が少ない場合は、２秒単位のタイムフレーム区間のノルム高周波成分信号から算出される最大振幅と最小振幅の差分は小さくなる。

　すなわち、振幅検出部１５５［Ｍａｘ－Ｍｉｎ（２ｓｅｃ．）］の出力は、特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１の出力するノルム信号に含まれる高周波成分の量を示す指標値となり、これは、すなわちセンサ２０の時間推移に伴う出力信号に含まれる高周波成分の量を示す指標値となる。
　図１２において、振幅検出部１５５の出力として示す値［Ｂ（高周波成分）］が、このセンサ２０の時間推移に伴う出力信号に含まれる高周波成分の量を示す指標値となる。

　振幅検出部１５３の出力信号Ａ（低周波成分）と、振幅検出部１５５の出力信号Ｂ（高周波成分）は、周波数成分比率算出部１５６［Ｂ／Ａ（高周波成分／低周波成分）］に入力される。

　周波数成分比率算出部１５６は、振幅検出部１５３の出力信号Ａ（低周波成分）と、振幅検出部１５５の出力信号Ｂ（高周波成分）の比率、すなわち、
　Ｂ／Ａ（＝高周波成分／低周波成分）
　を算出する。

　この周波数成分比率算出部１５６の出力する周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）は、センサ２０の時間推移に伴って変化する出力信号中の高周波成分と低周波成分の比率（高周波成分／低周波成分）を示す値となる。
　この周波数成分比率算出部１５６の出力する周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）は、センサ装着位置判定部１５７に入力される。

　センサ装着位置判定部１５７の構成と処理の一例について、図１３を参照して説明する。
　センサ装着位置判定部１５７は、図１２を参照して説明した処理によって生成された周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）、すなわち、周波数成分比率算出部１５６の出力する周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）と、ノルムを入力する。

　なお、前述したように、ノルムは、特徴量抽出部（ノルム算出部）１５１の生成する値であり、センサ２０の出力である角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）である。
　Ｎｏｒｍ＝ＳＱＲＴ（ｕ^２＋ｖ^２＋ｗ^２）
　上記式に従って算出される角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルムであり、角速度（ｕ，ｖ，ｗ）の大きさに相当する。
　センサ装着体の回転が高速であるほどノルムは大きくなり、低速であれば小さくなる。ノルムは回転の強さを示す指標値となる。

　一方、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）は、センサ２０の時間推移に伴って変化する出力信号中の高周波成分と低周波成分の比率（高周波成分／低周波成分）を示す値である。

　なお、ノルムは、６４回／ｓｅｃのレートで算出され、６４回／ｓｅｃのレートで、センサ装着位置判定部１５７に入力される。
　一方、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）は２秒単位のタイムフレームを設定して計測されるが、タイムフレームも、（１／６４）ｓｅｃ単位で、遂次、ずらして設定される。
　従って、１／６４秒単位で設定された新たな２秒単位のタイムフレームを利用して、６４回／ｓｅｃのレートで新たな周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）が算出され、センサ装着位置判定部１５７に入力される。

　図１３に示すように、ノルムは静動判定部２０１に入力される。
　また、センサ出力信号中の高周波成分と低周波成分の比率（高周波成分／低周波成分）を示す周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）は、装着位置判定処理部２０３、および周波数成分比率信号記憶部２０２に入力される。
　これらのデータの入力処理は、センサの出力レートと同様、６４回／ｓｅｃのレートで実行される。

　静動判定部２０１は、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）と、ノルムの値を比較する。
　なお、センサ２０はセンサ検出信号を６４回／ｓｅｃのレートで出力しており、静動判定部２０１は、このセンサ出力タイミング毎（６４回／ｓｅｃ）に実行される。あるいは、ややレートを落として処理を実行する構成としてもよい。

　前述したように、センサ装着体の回転が高速であるほどノルムは大きくなり、低速であれば小さくなる。ノルムは回転の強さを示す指標値となる。
　センサ装着体の回転が０の場合は、ノルムは０となる。
　多少の誤差を考慮し、静動判定しきい値は、０よりやや大きめの値に設定される。
　ノルム（Ｎｏｒｍ）＞静動判定しきい値
　上記式が成立した場合は、センサ装着体が「動きあり」と判定する。
　上記式が成立しない場合は、センサ装着体が「動きなし」と判定する。

　静動判定部２０１において、「動きあり」の判定がなされた場合は、装着位置判定処理部２０３において、入力された最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　一方、静動判定部２０１において、「動きなし」の判定がなされた場合は、装着位置判定処理部２０３において、最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いず、過去に入力された中で最新の有効値（動きありの判定がなされた場合の算出値）である過去の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　すなわち、センサ装着体の動きがない場合、センサ装着位置が変更されている可能性はないと判定し、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納されている過去に算出された有効な周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いてセンサ装着位置を判定する。

　なお、静動判定部２０１において、「動きあり」の判定がなされた場合は、入力された最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）は、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納される。
　静動判定部２０１において、「動きなし」と判定された場合は、このタイミングで入力される最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）は、無効と判定され、センサ装着位置判定に利用されず、また、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２にも格納されない。

　このように、装着位置判定処理部２０３は、静動判定部２０１において、「動きあり」の判定がなされた場合は、入力された最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いてセンサ装着位置の判定処理を行なう。
　静動判定部２０１において、「動きなし」の判定がなされた場合は、過去に入力された最新の有効な周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いてセンサ装着位置の判定処理を行なう。

　装着位置判定処理部２０３は、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）と、装着位置判定しきい値との比較処理を実行し、装着位置判定カウントデータを出力する。
　装着位置判定しきい値は、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の値が、
　（１）センサ装着位置＝人体
　（２）センサ装着位置＝人体外
　上記のいずれであるかを判定するためのしきい値である。
　具体的には、図９を参照して説明したように、
　（１）人体に対するセンサ装着
　（２）人体以外に対するセンサ装着
　これらいずれのセンサ装着タイプであるかを判別するためのしきい値である。

　先に図１０を参照して説明したように、
　（１ｐ）自転車に乗った人の人体にセンサを装着した場合、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ＝０．３×１０^－６
　（１ｑ）自転車のハンドルにセンサを装着した場合、
　高周波成分／低周波成分＝Ｂ／Ａ＝５．０×１０^－６
　このように、人体にセンサを装着した場合は、センサ検出信号に含まれる高周波信号成分が少なく、人体外にセンサを装着した場合は、センサ検出信号に含まれる高周波信号成分が多くなる。
　例えば、この図１０に示す結果等に基づいて、しきい値が設定される。
　図１０に示す例の場合、例えば、
　装着位置判定しきい値＝１．０×１０^－６
　を用いることができる。

　なお、装着位置判定しきい値は、様々な人体以外の装着物から得られる測定結果等を考慮して設定することが好ましい。

　装着位置判定処理部２０３は、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）と、装着位置判定しきい値との比較処理を実行し、装着位置判定カウントデータを出力する。以下の判定式に基づく判定処理が実行される。
　（判定式）：周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）＞装着位置判定しきい値
　上記判定式が成立する場合は、
　周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に含まれる高周波成分（Ｂ）が多いと判断され、センサ装着位置は、人体外であると判定する。
　一方、上記判定式が成立しない場合は、
　周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に含まれる高周波成分（Ｂ）が少ないと判断され、センサ装着位置は、人体であると判定する。

　なお、この判定処理は、新たな周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）が入力するごと、例えばセンサ入力レート（例えば６４回／ｓｅｃ）に応じて、１秒間に６４回、実行される。
　各判定処理の結果をカウントしてカウントデータ蓄積部２０４に格納する。
　センサ装着位置＝人体と判定した場合は、「センサ装着位置＝人体」のカウント値をカウントデータ蓄積部２０４に格納する。
　センサ装着位置＝人体外と判定した場合は、「センサ装着位置＝人体外」のカウント値をカウントデータ蓄積部２０４に格納する。
　例えば、１秒間に６４個のカウントデータが得られ、これらのカウントデータがカウントデータ蓄積部２０４に蓄積される。

　統計処理部２０５は、予め規定した判定結果出力タイミング毎にカウントデータ蓄積部２０４に蓄積されたカウント数を比較して、センサ装着位置判定結果、すなわち、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判定結果を出力する。
　なお、この判定結果の出力先は、先に図１１を参照して説明したように、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２である。

　統計処理部２０５が判定結果を出力する判定結果出力タイミングは、例えば、センサ検出情報の入力レートである６４回／ｓｅｃに合わせて（１／６４）秒ごとに設定してもよいし、より長い間隔、例えば数秒～数十秒ごとに出力する設定としてもよい。

　カウントデータ蓄積部２０４の蓄積データと、統計処理部２０５の処理の具体例について、図１４を参照して説明する。
　カウントデータ蓄積部２０４には、例えば、図１４（１）、または（２）に示すカウント値が蓄積される。
　図１４（１），（２）に示すグラフは、図１３に示す装着位置判定処理部２０３において、
　（判定式）：周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）＞装着位置判定しきい値
　上記判定式に基づいて、判定したカウント値の蓄積データ例である。

　カウント値の蓄積処理は、例えば所定計測時間単位（例えば１０秒）の計測窓（移動窓）単位で実行する。計測窓（移動窓）は逐次、移動され、統計処理部２０５は、計測窓（移動窓）の移動タイミング（例えば１秒）毎に、順次、古いカウント値を削除し、新たなカウント値を入力してカウント値を更新していく。

　図１４（１）に示す例では、
　カウントデータ蓄積部２０４の蓄積データのカウントの分布が、以下の通りである。
　（センサ装着位置＝人体）のカウント＞（センサ装着位置＝人体外）のカウント
　すなわち、センサ装着位置が人体であると判定されたカウント数が、人体外であると判定したカウント数より多くなっている。
　このようなカウント数分布の場合、統計処理部２０５は、センサ装着位置判定結果として、センサ装着位置は人体であるとの結果を出力する。

　一方、図１４（２）に示す例では、
　カウントデータ蓄積部２０４の蓄積データのカウントの分布が、以下の通りである。
　（センサ装着位置＝人体）のカウント＜（センサ装着位置＝人体外）のカウント
　すなわち、センサ装着位置が人体外であると判定されたカウント数が、人体であると判定したカウント数より多くなっている。
　このようなカウント数分布の場合、統計処理部２０５は、センサ装着位置判定結果として、センサ装着位置は人体外であるとの結果を出力する。

　人体装着と判定したカウント数と、人体外装着と判定したカウント数を比較し、より多いカウント数を持つ方を選択し、選択した装着位置を判定結果として出力する
　なお、人体装着と判定したカウント数と、人体外装着と判定したカウント数が均衡している場合は、その前の判定時の判定結果として得られている「人体装着」または「人体外装着」、いずれかの結果を、そのまま継続して出力する構成とする構成とすることが好ましい。

　このように、統計処理部２０５は、予め設定された判定結果出力間隔ごとにカウントデータ蓄積部２０４の蓄積データのカウント分布状況に応じて判定結果、すなわち、
　（１）センサが人体に装着されているか、
　（２）センサが人体外に装着されているか、
　上記いずれのセンサ装着タイプであるかの判定情報を出力する。

　この判定結果の出力先は、先に図１１を参照して説明したように、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２である。
　センサ装着位置対応データ選択部１３２は、センサ装着位置検出部１３１におけるセンサ装着位置判定結果（人体ｏｒ人体外）に応じて、人体装着センサ対応処理部１１０からの入力と、人体外装着センサ対応処理部１２０からの入力のいずれかを選択して、選択データをメタデータ生成部１３３に出力する。

　図１１に示す構成により、センサが人体と人体外のどちらに装着されているかを自動的に判定し、装着位置に応じた最適なセンサ出力に応じた解析結果をメタデータとして画像に対応付けて記録することが可能となる。

　図１５は、図１３に示すセンサ装着位置判定部の処理結果の評価を行った試験結果を示す図である。
　図１５には以下のデータを示している。
　（１）センサ２０の出力に基づいて生成される周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）（＝高周波成分／低周波成分）の時間推移データ、
　（２ａ）図１３を参照して説明した統計処理を適用したセンサ装着位置判定部の処理によって得られる判定結果データ、

　（１）の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）のグラフは、横軸が時間、縦軸が周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　グラフ中の各点が、センサ出力タイミング毎に算出されるＢ／Ａの値である。この算出処理は、例えばセンサの検出結果出力レート（６４回／ｓｅｃ）と同様のレート、すなわち１／６４ｓｅｃ毎に行われる。
　（２ａ）の統計処理に基づく判定結果データのグラフは、横軸が時間、縦軸が判定結果（１＝人体装着、－１＝人体外装着、０＝判定不能）を示している。
　なお、（１）のグラフと、（２ａ）のグラフでは、時間軸のスケールは一致していない。（２ａ）の統計処理に基づく判定結果データのグラフは、（１）に示すグラフより長い計測結果を用いて生成された結果である。

　この図１５に示すデータは、センサを人体外に装着して実験して得られたデータである。
　実験結果から得られた、（２ａ）の統計処理に基づく判定結果データでは、
　センサが人体外に装着されているとの判定結果のみ得られている。
　センサが人体に装着されているとの判定結果は得られていない。

　この処理により、図１５に示すデータからは、全ての時間において、「人体外装着」の判定結果が、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力される。
　結果として、実際のセンサ装着位置（人体外装着）に応じた正しいセンサ出力結果に基づくジャンプ検出やターン検出結果を適用したメタデータの生成、記録が実現される。

　　［５．センサ装着位置判定シーケンスの一例について］
　次に、図１３を参照して説明したセンサ装着位置判定部１５７の実行するセンサ装着位置判定シーケンスの一例について説明する。

　図１６、図１７に示すフローチャートは、図１３を参照して説明したセンサ装着位置判定部１５７の実行するセンサ装着位置判定シーケンスについて説明するフローチャートである。
　以下、フローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ１０１）
　まず、ステップＳ１０１において、センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、新規入力したセンサ検出値に基づいて算出したノルム（Ｎｏｒｍ）の値と、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）とを比較する。
　前述したように、ノルム（Ｎｏｒｍ）は、センサ出力である角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）であり、以下の式に従って算出される。
　Ｎｏｒｍ＝ＳＱＲＴ（ｕ^２＋ｖ^２＋ｗ^２）
　ノルムは回転の強さを示す指標値である。
　センサ装着体の回転が０の場合は、ノルムは０となる。

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）と、ノルムの値を比較する。
　多少の誤差を考慮し、静動判定しきい値は、０よりやや大きめの値に設定される。
　ノルム（Ｎｏｒｍ）＞静動判定しきい値
　上記式が成立した場合は、センサ装着体が「動きあり」と判定し、ステップＳ１０２に進む。
　上記式が成立しない場合は、センサ装着体が「動きなし」と判定し、ステップＳ１０３に進む。

　　（ステップＳ１０２）
　ステップＳ１０１における、新規センサ検出値に基づく算出ノルムを用いた静動判定処理において、「動きあり」の判定がなされた場合、ステップＳ１０２の処理を実行する。
　ステップＳ１０２において、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定し、さらに記憶部（図１３に示す周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２）に格納する。

　　（ステップＳ１０３）
　一方、ステップＳ１０１における、新規センサ検出値に基づく算出ノルムを用いた静動判定処理において、「動きなし」の判定がなされた場合、ステップＳ１０３の処理を実行する。
　ステップＳ１０３において、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用しない無効値として破棄し、記憶部に格納済みの過去の有効値（＝動きありの判定がなされたタイミングにおける算出値）である周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を取得し、装着位置判定用データとして設定する。

　　（ステップＳ１０４～Ｓ１０６）
　ステップＳ１０４～Ｓ１０６の処理は、図１３に示す装着位置判定処理部２０３の実行する処理である。
　装着位置判定処理部２０３は、静動判定部２０１において、「動きあり」の判定がなされた場合は、入力された最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いて、センサ装着位置の判定処理を実行する。
　一方、静動判定部２０１において、「動きなし」の判定がなされた場合は、最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いず、過去に入力された中で最も新しい過去の有効周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　装着位置判定処理部２０３は、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）と、予め設定した装着位置判定しきい値との比較処理を実行し、装着位置判定カウントデータを出力する。
　以下の判定式に基づく判定処理が実行される。
　（判定式）：周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）＞装着位置判定しきい値

　上記判定式が成立する場合は、
　ステップＳ１０５において、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に含まれる高周波成分（Ｂ）が多いと判断し、センサ装着位置が人体外であると判定し、人体外装着判定カウントを＋１（１つ増分）し、ステップＳ１０７において、センサ装着位置カウントデータ（人体外装着判定カウント＋１）をカウントデータ蓄積部に格納する。

　一方、上記判定式が成立しない場合は、
　ステップＳ１０６において、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に含まれる高周波成分（Ｂ）が少ないと判断し、センサ装着位置が人体であると判定し、人体装着判定カウントを＋１（１つ増分）し、ステップＳ１０７において、センサ装着位置カウントデータ（人体装着判定カウント＋１）をカウントデータ蓄積部に格納する。

　　（ステップＳ１０８）
　ステップＳ１０８以下の処理は、図１３に示す統計処理部２０５の実行する処理である。
　統計処理部２０５は、ステップＳ１０８において、予め規定した判定結果出力タイミングになったか否かを判定する。
　判定結果出力タイミングになったと判定すると、ステップＳ１０９に進む。

　　（ステップＳ１０９～Ｓ１１０）
　統計処理部２０５は、ステップＳ１０９～Ｓ１１０において、カウントデータ蓄積部２０４に蓄積されたカウント数を比較する。
　人体装着判定カウント数が人体外装着カウント数より多い場合は、ステップＳ１１１に進む。
　一方、人体装着判定カウント数が人体外装着カウント数より少ない場合は、ステップＳ１１２に進む。

　　（ステップＳ１１１）
　人体装着判定カウント数が人体外装着カウント数より多い場合は、ステップＳ１１１に進み、統計処理部２０５は、ステップＳ１１１において、センサ装着位置判定結果として、センサが人体に装着されているとの判定結果を出力する。判定結果の出力先は、先に図１１を参照して説明したように、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２である。

　　（ステップＳ１１２）
　一方、人体装着判定カウント数が人体外装着カウント数より少ない場合は、ステップＳ１１２に進み、統計処理部２０５は、ステップＳ１１２において、センサ装着位置判定結果として、センサが人体外に装着されているとの判定結果を出力する。判定結果の出力先は、先に図１１を参照して説明したように、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２である。

　なお、例えば、ステップＳ１０９～Ｓ１１０の判定処理において、人体装着判定カウント数と人体外装着カウント数とが一致した場合には、前回の判定結果と同じ判定結果を出力する構成としてもよい。

　判定結果は、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力され、センサ装着位置（人体装着）に応じた正しいセンサ出力結果に基づくジャンプ検出やターン検出結果を適用したメタデータの生成、記録が実現される。

　　［６．その他の実施例について］
　先に、図１３を参照して、センサ装着位置判定部１５７の１つの実施例構成について説明した。
　図１３を参照して説明した構成では、例えば、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）（＝高周波成分／低周波成分）の入力毎に、センサが「人体装着センサ」であるか「人体外装着センサ」であるかを判定する処理を実行し、この判定数をカウント数として蓄積して一定の時間単位でカウント数を比較して判定結果を出力するカウント値の統計処理を実行する構成である。

　この図１３を参照して説明したセンサ装着位置判定部１５７の構成は一例であり、その他にも、様々な構成を適用することができる。
　以下、図１３に示す構成とは異なるセンサ装着位置判定部１５７の構成例について説明する。
　以下の各構成例について、順次、説明する。
　（１）ローパスフィルタを適用した構成例
　（２）移動平均算出部を適用した構成例
　（３）パンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を適用した構成例
　（４）特異点除去処理部を適用した構成例

　　［６－（１）ローパスフィルタを適用したセンサ装着位置判定部の構成例ついて］
　まず、図１８を参照してローパスフィルタを適用したセンサ装着位置判定部１５７の構成例ついて説明する。

　図１８に示すセンサ装着位置判定部１５７は、先に図１３を参照して説明したセンサ装着位置判定部１５７と同様、図１１、図１２に示すセンサ装着位置検出部１３１内に設定されるセンサ装着位置判定部１５７であり、センサが「人体装着センサ」であるか。「人体外装着センサ」であるかの判定結果を生成し、判定結果を図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力する処理を実行する。

　図１８に示すセンサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２の構成と処理は、先に図１３を参照して説明した構成と処理と同様である。

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、新規入力したセンサ検出値に基づいて算出したノルム（Ｎｏｒｍ）の値と、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）とを比較する。
　前述したように、ノルム（Ｎｏｒｍ）は、センサ出力である角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）であり、以下の式に従って算出される。
　Ｎｏｒｍ＝ＳＱＲＴ（ｕ^２＋ｖ^２＋ｗ^２）

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）と、ノルムの値を比較する。
　ノルム（Ｎｏｒｍ）＞静動判定しきい値

　上記式が成立した場合は、センサ装着体について、「動きあり」と判定し、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定し、信号調整部２１１に入力する。
　一方、新規センサ検出値に基づく算出ノルムを用いた静動判定処理において、上記式が成立せず、「動きなし」の判定がなされた場合、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用しない無効値として破棄し、記憶部に格納済みの過去の有効値である周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を取得し、装着位置判定用データとして設定する。

　本実施例では、センサ装着体について、「動きあり」と判定し、新規取得した周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定した場合、この周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に対して、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）を適用した信号調整処理を実行する。
　図１８に示す信号調整部２１１の処理である。

　信号調整部２１１は、１段のＬＰＦ（Ｆｃ＝０．０８Ｈｚ）によって構成され、０．０８Ｈｚ以下の低周波信号を抽出するローパスフィルタである。
　すなわち、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）からノイズ信号が多く含まれると判断される高周波成分を取り除く処理を行なう。
　この信号調整結果を、装着位置判定処理部２０３に出力し、さらに、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納する。

　装着位置判定処理部２０３は、静動判定部２０１において、「動きあり」の判定がなされた場合は、信号調整部２１１、すなわちＬＰＦの生成した最新の調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　一方、静動判定部２０１において、「動きなし」の判定がなされた場合は、最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いず、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納された中で最も新しい過去の調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に基づいて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　装着位置判定処理部２０３は、調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）と、予め設定した装着位置判定しきい値との比較処理を実行し、装着位置判定カウントデータを出力する。
　以下の判定式に基づく判定処理が実行される。
　（判定式）：調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）＞装着位置判定しきい値

　上記判定式が成立する場合は、センサ装着位置が人体外であると判定し、判定結果を出力する。
　一方、上記判定式が成立しない場合は、センサ装着位置が人体であると判定し、判定結果を出力する。

　判定結果は、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力され、センサ装着位置（人体装着）に応じた正しいセンサ出力結果に基づくジャンプ検出やターン検出結果を適用したメタデータの生成、記録が実現される。

　なお、図１８に示す構成において、装着位置判定処理部２０３の実行する判定結果出力間隔は、センサ検出間隔（６４回／ｓｅｃ）と同様の間隔、またはそれよりも長い間隔、例えば数秒ごと等の設定とする。
　この図１８に示す構成では、先に図１３を参照して説明したようなカウントデータの蓄積処理や統計処理を省略することが可能となる。

　図１９は、図１８に示すセンサ装着位置判定部の処理結果の評価を行った試験結果を示す図である。
　図１９には以下のデータを示している。
　（１）センサ２０の出力に基づいて生成される周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）（＝高周波成分／低周波成分）の時間推移データ、
　（２ｂ）図１８を参照して説明したＬＰＦを適用したセンサ装着位置判定部の処理によって得られる判定結果データ、

　（１）の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）のグラフは、横軸が時間、縦軸が周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　（２ｂ）のＬＰＦ適用結果のグラフは、横軸が時間、縦軸が図１８に示す信号調整部（ＬＰＦ）２１１の出力である調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　この図１９に示すデータは、センサを人体外に装着して実験して得られたデータである。

　図１９に示す実験結果から、
　図１９（１）に示す周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）をそのまま適用してセンサ装着位置を判定するより、図１９（２ｂ）に示すＬＰＦ適用結果信号である調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を用いて判定する方が、エラーの少ない高精度な判定処理が可能となるという結論が得られる。

　　［６－（２）移動平均算出部を適用したセンサ装着位置判定部の構成例について］
　次に、図２０を参照して移動平均算出部を適用したセンサ装着位置判定部１５７の構成例ついて説明する。

　図２０に示すセンサ装着位置判定部１５７は、先に図１３を参照して説明したセンサ装着位置判定部１５７と同様、図１１、図１２に示すセンサ装着位置検出部１３１内に設定されるセンサ装着位置判定部１５７であり、センサが「人体装着センサ」であるか。「人体外装着センサ」であるかの判定結果を生成し、判定結果を図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力する処理を実行する。

　図２０に示すセンサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２の構成と処理は、先に図１３を参照して説明した構成と処理と同様である。

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、新規入力したセンサ検出値に基づいて算出したノルム（Ｎｏｒｍ）の値と、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）とを比較する。
　前述したように、ノルム（Ｎｏｒｍ）は、センサ出力である角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）であり、以下の式に従って算出される。
　Ｎｏｒｍ＝ＳＱＲＴ（ｕ^２＋ｖ^２＋ｗ^２）

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）と、ノルムの値を比較する。
　ノルム（Ｎｏｒｍ）＞静動判定しきい値

　上記式が成立した場合は、センサ装着体について、「動きあり」と判定し、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定し、信号調整部２１２に入力する。
　一方、新規センサ検出値に基づく算出ノルムを用いた静動判定処理において、上記式が成立せず、「動きなし」の判定がなされた場合、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用しない無効値として破棄し、記憶部に格納済みの過去の有効値である周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を取得し、装着位置判定用データとして設定する。

　本実施例では、センサ装着体について、「動きあり」と判定し、新規取得した周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定した場合、この周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に対して、移動平均算出処理を適用した信号調整処理を実行する。
　図２０に示す信号調整部２１２の処理である。

　信号調整部２１２は、データ取得用の観察窓（区間）として設定するタイムフレームを２Ｓｅｃとした移動平均算出処理を実行する。
　すなわち、移動平均算出処理によって、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）からノイズ等の信号を取り除く処理を行なう。
　この信号調整結果を、装着位置判定処理部２０３に出力し、さらに、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納する。

　装着位置判定処理部２０３は、静動判定部２０１において、「動きあり」の判定がなされた場合は、信号調整部２１２、すなわち移動平均算出処理によって調整された最新の調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　一方、静動判定部２０１において、「動きなし」の判定がなされた場合は、最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いず、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納された中で最も新しい過去の調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に基づいて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　装着位置判定処理部２０３は、調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）と、予め設定した装着位置判定しきい値との比較処理を実行し、装着位置判定カウントデータを出力する。
　以下の判定式に基づく判定処理が実行される。
　（判定式）：調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）＞装着位置判定しきい値

　上記判定式が成立する場合は、センサ装着位置が人体外であると判定し、判定結果を出力する。
　一方、上記判定式が成立しない場合は、センサ装着位置が人体であると判定し、判定結果を出力する。

　判定結果は、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力され、センサ装着位置（人体装着）に応じた正しいセンサ出力結果に基づくジャンプ検出やターン検出結果を適用したメタデータの生成、記録が実現される。

　なお、図２０に示す構成において、装着位置判定処理部２０３の実行する判定結果出力間隔は、センサ検出間隔（６４回／ｓｅｃ）と同様の間隔、またはそれよりも長い間隔、例えば数秒ごと等の設定とする。
　この図２０に示す構成では、先に図１３を参照して説明したようなカウントデータの蓄積処理や統計処理を省略することが可能となる。

　図２１は、図２０に示すセンサ装着位置判定部の処理結果の評価を行った試験結果を示す図である。
　図２１には以下のデータを示している。
　（１）センサ２０の出力に基づいて生成される周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）（＝高周波成分／低周波成分）の時間推移データ、
　（２ｃ）図２０を参照して説明した移動平均算出処理を適用した信号調整部を有するセンサ装着位置判定部の処理によって得られる判定結果データ、

　（１）の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）のグラフは、横軸が時間、縦軸が周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　（２ｃ）の移動平均適用結果のグラフは、横軸が時間、縦軸が図２０に示す信号調整部（移動平均算出部）２１２の出力である調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　この図２１に示すデータは、センサを人体外に装着して実験して得られたデータである。

　図２１に示す実験結果から、
　図２１（１）に示す周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）をそのまま適用してセンサ装着位置を判定するより、図２１（２ｃ）に示す移動平均算出処理の適用結果信号である調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を用いて判定する方が、エラーの少ない高精度な判定処理が可能となるという結論が得られる。

　　［６－（３）パンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を適用したセンサ装着位置判定部の構成例について］
　次に、図２２を参照してパンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を適用したセンサ装着位置判定部１５７の構成例ついて説明する。

　図２２に示すセンサ装着位置判定部１５７は、先に図１３を参照して説明したセンサ装着位置判定部１５７と同様、図１１、図１２に示すセンサ装着位置検出部１３１内に設定されるセンサ装着位置判定部１５７であり、センサが「人体装着センサ」であるか。「人体外装着センサ」であるかの判定結果を生成し、判定結果を図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力する処理を実行する。

　図２２に示すセンサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２の構成と処理は、先に図１３を参照して説明した構成と処理と同様である。

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、新規入力したセンサ検出値に基づいて算出したノルム（Ｎｏｒｍ）の値と、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）とを比較する。
　前述したように、ノルム（Ｎｏｒｍ）は、センサ出力である角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）であり、以下の式に従って算出される。
　Ｎｏｒｍ＝ＳＱＲＴ（ｕ^２＋ｖ^２＋ｗ^２）

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）と、ノルムの値を比較する。
　ノルム（Ｎｏｒｍ）＞静動判定しきい値

　上記式が成立した場合は、センサ装着体について、「動きあり」と判定し、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定し、信号調整部２１３に入力する。
　一方、新規センサ検出値に基づく算出ノルムを用いた静動判定処理において、上記式が成立せず、「動きなし」の判定がなされた場合、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用しない無効値として破棄し、記憶部に格納済みの過去の有効値である周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を取得し、装着位置判定用データとして設定する。

　本実施例では、センサ装着体について、「動きあり」と判定し、新規取得した周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定した場合、この周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に対して、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を適用した信号調整処理を実行する。
　図２２に示す信号調整部２１３の処理である。

　信号調整部２１３は、１段のＢＰＦを適用した処理により、０．０００１Ｈｚ～０．０８Ｈｚの中間周波数帯の信号を抽出する処理を実行する。
　すなわち、ＢＰＦ適用処理によって、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）からノイズ等の信号を取り除く処理を行なう。
　この信号調整結果を、装着位置判定処理部２０３に出力し、さらに、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納する。

　装着位置判定処理部２０３は、静動判定部２０１において、「動きあり」の判定がなされた場合は、信号調整部２１３、すなわちＢＰＦ適用処理によって調整された最新の調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　一方、静動判定部２０１において、「動きなし」の判定がなされた場合は、最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いず、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納された中で最も新しい過去の調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に基づいて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　装着位置判定処理部２０３は、調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）と、予め設定した装着位置判定しきい値との比較処理を実行し、装着位置判定カウントデータを出力する。
　以下の判定式に基づく判定処理が実行される。
　（判定式）：調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）＞装着位置判定しきい値

　上記判定式が成立する場合は、センサ装着位置が人体外であると判定し、判定結果を出力する。
　一方、上記判定式が成立しない場合は、センサ装着位置が人体であると判定し、判定結果を出力する。

　判定結果は、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力され、センサ装着位置（人体装着）に応じた正しいセンサ出力結果に基づくジャンプ検出やターン検出結果を適用したメタデータの生成、記録が実現される。

　なお、図２２に示す構成において、装着位置判定処理部２０３の実行する判定結果出力間隔は、センサ検出間隔（６４回／ｓｅｃ）と同様の間隔、またはそれよりも長い間隔、例えば数秒ごと等の設定とする。
　この図２２に示す構成では、先に図１３を参照して説明したようなカウントデータの蓄積処理や統計処理を省略することが可能となる。

　図２３は、ＢＰＦの適用による一般的な信号変換処理例について説明する図である。
　図２３には（Ａ）入力信号に対する（Ｂ）高速フーリエ変換（ＦＦＴ）適用結果、（Ｃ）ＢＰＦ適用結果を示している。
　ＢＰＦ適用結果に示すように、特定の周波数成分のみが抽出されることが分かる。

　図２４は、図２２に示すセンサ装着位置判定部の処理結果の評価を行った試験結果を示す図である。
　図２４には以下のデータを示している。
　（１）センサ２０の出力に基づいて生成される周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）（＝高周波成分／低周波成分）の時間推移データ、
　（２ｄ）図２２を参照して説明したＢＰＦを適用した信号調整部を有するセンサ装着位置判定部の処理によって得られる判定結果データ、

　（１）の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）のグラフは、横軸が時間、縦軸が周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　（２ｄ）の移動平均適用結果のグラフは、横軸が時間、縦軸が図２２に示す信号調整部（ＢＰＦ）２１３の出力である調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　この図２４に示すデータは、センサを人体外に装着して実験して得られたデータである。

　図２４に示す実験結果から、
　図２４（１）に示す周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）をそのまま適用してセンサ装着位置を判定するより、図２４（２ｄ）に示すＢＰＦ適用結果信号である調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を用いて判定する方が、エラーの少ない高精度な判定処理が可能となるという結論が得られる。

　　［６－（４）特異点除去処理部を適用したセンサ装着位置判定部の構成例について］
　次に、図２５を参照して特異点除去処理部を適用したセンサ装着位置判定部１５７の構成例ついて説明する。

　図２５に示すセンサ装着位置判定部１５７は、先に図１３を参照して説明したセンサ装着位置判定部１５７と同様、図１１、図１２に示すセンサ装着位置検出部１３１内に設定されるセンサ装着位置判定部１５７であり、センサが「人体装着センサ」であるか。「人体外装着センサ」であるかの判定結果を生成し、判定結果を図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力する処理を実行する。

　図２５に示すセンサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２の構成と処理は、先に図１３を参照して説明した構成と処理と同様である。

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、新規入力したセンサ検出値に基づいて算出したノルム（Ｎｏｒｍ）の値と、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）とを比較する。
　前述したように、ノルム（Ｎｏｒｍ）は、センサ出力である角速度（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）であり、以下の式に従って算出される。
　Ｎｏｒｍ＝ＳＱＲＴ（ｕ^２＋ｖ^２＋ｗ^２）

　センサ装着位置判定部１５７の静動判定部２０１は、予め規定されたしきい値（静動判定しきい値）と、ノルムの値を比較する。
　ノルム（Ｎｏｒｍ）＞静動判定しきい値

　上記式が成立した場合は、センサ装着体について、「動きあり」と判定し、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定し、信号調整部２１３に入力する。
　一方、新規センサ検出値に基づく算出ノルムを用いた静動判定処理において、上記式が成立せず、「動きなし」の判定がなされた場合、新規取得した周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用しない無効値として破棄し、記憶部に格納済みの過去の有効値である周波数成分比率（Ｂ／Ａ）を取得し、装着位置判定用データとして設定する。

　本実施例では、センサ装着体について、「動きあり」と判定し、新規取得した周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を装着位置判定に適用する有効値として設定した場合、この周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に対して、特異点除去処理を適用した信号調整処理を実行する。
　図２５に示す信号調整部２１４の処理である。

　信号調整部２１４は、特異点除去処理を実行する。
　すなわち、特異点除去処理によって、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）からノイズ等の信号を取り除く処理を行なう。
　この信号調整結果を、装着位置判定処理部２０３に出力し、さらに、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納する。

　装着位置判定処理部２０３は、静動判定部２０１において、「動きあり」の判定がなされた場合は、信号調整部２１４、すなわち特異点除去処理によって調整された最新の調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　一方、静動判定部２０１において、「動きなし」の判定がなされた場合は、最新の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）を用いず、周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）記憶部２０２に格納された中で最も新しい過去の調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）に基づいて、センサ装着位置の判定処理を実行する。

　装着位置判定処理部２０３は、調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）と、予め設定した装着位置判定しきい値との比較処理を実行し、装着位置判定カウントデータを出力する。
　以下の判定式に基づく判定処理が実行される。
　（判定式）：調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）＞装着位置判定しきい値

　上記判定式が成立する場合は、センサ装着位置が人体外であると判定し、判定結果を出力する。
　一方、上記判定式が成立しない場合は、センサ装着位置が人体であると判定し、判定結果を出力する。

　判定結果は、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２に出力され、センサ装着位置（人体装着）に応じた正しいセンサ出力結果に基づくジャンプ検出やターン検出結果を適用したメタデータの生成、記録が実現される。

　なお、図２５に示す構成において、装着位置判定処理部２０３の実行する判定結果出力間隔は、センサ検出間隔（６４回／ｓｅｃ）と同様の間隔、またはそれよりも長い間隔、例えば数秒ごと等の設定とする。
　この図２５に示す構成では、先に図１３を参照して説明したようなカウントデータの蓄積処理や統計処理を省略することが可能となる。

　図２６は、特異点除去処理による一般的な信号変換処理例について説明する図である。
　図２６には（Ａ）入力信号に対する（Ｂ）特異点除去処理結果を示している。
　図２６に示すように、例えば、平均値から大きく外れた特異点を平均値に移動させることで、入力データから特異点を除去することが可能となる。

　図２７は、図２５に示すセンサ装着位置判定部の処理結果の評価を行った試験結果を示す図である。
　図２７には以下のデータを示している。
　（１）センサ２０の出力に基づいて生成される周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）（＝高周波成分／低周波成分）の時間推移データ、
　（２ｅ）図２５を参照して説明した特異点除去処理を適用した信号調整部を有するセンサ装着位置判定部の処理によって得られる判定結果データ、

　（１）の周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）のグラフは、横軸が時間、縦軸が周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　（２ｅ）の特異点除去処理適用結果のグラフは、横軸が時間、縦軸が図２５に示す信号調整部（ＢＰＦ）２１４の出力である調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を示している。
　この図２７に示すデータは、センサを人体外に装着して実験して得られたデータである。

　図２７に示す実験結果から、
　図２７（１）に示す周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）をそのまま適用してセンサ装着位置を判定するより、図２７（２ｅ）に示すＢＰＦ適用結果信号である調整済み周波数成分比率信号（Ｂ／Ａ）の信号値を用いて判定する方が、エラーの少ない高精度な判定処理が可能となるという結論が得られる。

　　［７．各装置間の通信およびデータ処理シーケンスについて］
　次に、上述した各実施例に従ったセンサ装着位置判定処理を実行して画像に対するメタデータを生成して記録する場合の処理に際して実行される各装置間の通信およびデータ処理シーケンスについて説明する。

　なお、センサ装着位置判定処理等のデータ処理を実行する装置の設定を以下のように異なる設定とした３つのシーケンスについて、順次、無説明する。
　（１）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をビデオカメラが実行する例
　（２）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をセンサ装置が実行する例
　（３）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をサーバが実行する例

　　［７－（１）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をビデオカメラが実行する例］
　まず、センサ装着位置判定処理等のデータ処理をビデオカメラが実行する場合のシーケンスについて説明する。

　図２８は、人体、または人体外に装着され、被写体の動きを検出するセンサ３０１と、センサ３０１によって動きが検出される被写体を撮影するビデオカメラ３０２間の通信と、各装置において実行するデータ処理のシーケンスを説明するシーケンス図である。
　以下、シーケンス図中に示す各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ２０１）
　まず、センサ３０１と、ビデオカメラ３０２間において、同期処理が実行される。
　センサ３０１と、ビデオカメラ３０２は、Ｗｉ－Ｆｉ、あるいはブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）通信等の通信処理による相互通信可能な構成を持つ。
　また、センサ３０１と、ビデオカメラ３０２は、それぞれ計時機能を有し、センサ３０１は、センサ検出時に、検出情報と検出タイミングを対応付けたデータをメモリに記録し、ビデオカメラ３０２に送信する。
　ビデオカメラ３０２は、動画等の画像を撮影し、撮影フレームに対して撮影時間情報を対応付けてメモリに記録する。

　ビデオカメラ３０２は、センサ３０１から、センサ３０１の検出情報を入力し、入力検出情報に基づく被写体の動作（ジャンプ、ターン）等の検出を行い、検出情報に基づくメタデータを生成する。
　さらに、メタデータに対応するタイミングの撮影画像、すなわちジャンプヤターンの撮影画像のフレームとともに、生成したメタデータを画像対応メタデータとして記憶部に記録する。
　この処理のためには、センサの検出時間情報と、撮影画像の撮影タイミングとの正確な対応関係を確立することが必要となる。
　ステップＳ２０１の同期処理は、このための同期処理であり、双方の装置の計時機能を制御して同期処理を実行するものである。

　　（ステップＳ２０２）
　ステップＳ２０１の同期処理後、ビデオカメラ３０２は画像撮影処理を開始する。
　また、センサ３０１はセンサ検出情報を取得する。
　例えばジャイロセンサや、加速度センサを適用してセンサ装着体の動き情報を取得する。
　具体的には、ジャイロセンサによる３軸回りの角速度情報や、加速度センサによる３軸方向の加速度情報等を取得する。

　　（ステップＳ２０３）
　次に、センサ３０１は、ステップＳ２０３において、センサ検出情報をビデオカメラ３０２に送信する。
　なお、この送信処理に際して、センサ３０１は、センサ検出情報と、センサ検出タイミング情報を対応付けたデータを生成して、ビデオカメラ３０２に送信する。

　　（ステップＳ２０４）
　ビデオカメラ３０２は、センサ３０１から受信したセンサ検出情報を適用して、センサ装着位置判定処理を実行する。
　ビデオカメラ３０２は、先に図１１を参照して説明した構成を有する。
　図１１に示すセンサ装着位置検出部１３１において、このステップ２０４のセンサ装着位置判定処理を実行する。
　なお、図１１に示すセンサ装着位置検出部１３１は例えば図１２に示す構成を有する。

　　（ステップＳ２０５）
　次に、ビデオカメラ３０２は、ステップＳ２０５において、センサ装着位置判定結果に対応する検出アルゴリズムに従って実行された動作（ジャンプ、ターン等）検出結果を選択する。

　この処理は、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２の実行する処理である。
　先に図１１を参照して説明したように、センサ装着位置対応データ選択部１３２は、センサ装着位置検出部１３１におけるセンサ装着位置判定結果（人体ｏｒ人体外）に応じて、人体装着センサ対応処理部１１０からの入力と、人体外装着センサ対応処理部１２０からの入力のいずれかを選択して、選択データをメタデータ生成部１３３に出力する。

　　（ステップＳ２０６）
　次に、ビデオカメラ３０２は、ステップＳ２０６において、選択した動作（ジャンプ、ターン等）検出結果を適用して、メタデータを生成する。

　この処理は、図１１に示すメタデータ生成部１３３の実行する処理である。
　先に図１１を参照して説明したように、メタデータ生成部１３３は、センサ装着位置対応データ選択部１３２からの入力、すなわち、以下のいずれか一方のデータを入力してメタデータを生成する。
　（１）センサが人体に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体装着センサ対応ターンデータ）
　（２）センサが人体外に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体外装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体外装着センサ対応ターンデータ）

　　（ステップＳ２０７）
　次に、ビデオカメラ３０２は、ステップＳ２０７において、ステップＳ２０６で生成したメタデータを、メタデータ生成に適用したセンサ検出情報の取得時間に一致する撮影画像のメタデータとして記録する。

　先にステップＳ２０１の処理において説明したように、センサ３０１とビデオカメラは同期処理がなされ、各計時時間が調整され一致する設定となっている。
　ビデオカメラは、センサ検出時間情報に一致する時間情報を持つ撮影画像に対するメタデータとして、ステップＳ２０６で生成したメタデータを画像に対応付けて記憶部に格納する。

　ビデオカメラ３０２の記憶部に格納される画像データとメタデータの例を図２９に示す。
　図２９には、以下の画像とメタデータのセットを示している。
　（１）ジャンプ処理に対応する画像とメタデータ
　（２）ターン処理に対応する画像とメタデータ

　（１）ジャンプ処理に対応する画像とメタデータに示す画像データは、撮影時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：０５～１３：２１：１２のジャンプ処理を実行している画像フレームである。
　メタデータは、これらのジャンプ画像に対応して記録される。
　メタデータには、図に示すように、例えば以下のデータが含まれる。
　（ａ）アクション種別：ジャンプ
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：０５
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２１：１２
　（ｄ）アクションスコア：７２

　また、（２）ターン処理に対応する画像とメタデータに示す画像データは、撮影時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：１８～１３：２２：２２のターン処理を実行している画像フレームである。
　メタデータは、これらのターン画像に対応して記録される。
　メタデータには、図に示すように、例えば以下のデータが含まれる。
　（ａ）アクション種別：ターン
　（ｂ）アクション開始時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：１８
　（ｃ）アクション終了時間：２０１５／１２／１２，１３：２２：２２
　（ｄ）アクションスコア：８１
　これらのメタデータは、先に図３を参照して説明したメタデータと同様のデータである。

　図２８を参照して説明したシーケンス図は、ビデオカメラ側でセンサ検出情報に基づくセンサ装着位置判定処理等を実行する場合のシーケンス図であるが、例えば、センサ検出情報に基づくセンサ装着位置判定処理等をセンサ側で実行する構成としてもよい。
　すなわち、図１１を参照して説明したビデオカメラの処理構成をセンサ側に設定し、センサ側で、図１１に示す処理構成に従ったデータ処理を実行する。
　このような構成とした場合の処理シーケンスについて、図３０を参照して説明する。

　　［７－（２）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をセンサ装置が実行する例］
　次に、センサ装着位置判定処理等のデータ処理をセンサ装置が実行する場合のシーケンスについて説明する。

　図３０は、人体、または人体外に装着され、被写体の動きを検出するセンサを内蔵したセンサ内蔵情報処理装置３０３と、センサ内蔵情報処理装置３０３内のセンサによって動作が検出される被写体を撮影するビデオカメラ３０２間の通信と、各装置において実行するデータ処理のシーケンスを説明するシーケンス図である。
　以下、シーケンス図中に示す各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ２１１）
　まず、センサ内蔵情報処理装置３０３と、ビデオカメラ３０２間において、同期処理が実行される。
　この処理は、先に図２８を参照して説明したステップＳ２０１の処理と同様の処理である。
　すなわち、センサの検出時間情報と、撮影画像の撮影タイミングとの正確な対応関係を確立するための同期処理であり、双方の装置の計時機能を制御して同期処理を実行する。

　　（ステップＳ２１２）
　ステップＳ２１１の同期処理後、ビデオカメラ３０２は画像撮影処理を開始する。
　また、センサ内蔵情報処理装置３０３はセンサ検出情報を取得する。
　例えばジャイロセンサや、加速度センサを適用してセンサ装着体の動き情報を取得する。
　具体的には、ジャイロセンサによる３軸回りの角速度情報や、加速度センサによる３軸方向の加速度情報等を取得する。

　　（ステップＳ２１３）
　次に、センサ内蔵情報処理装置３０３は、ステップＳ２１３において、センサ検出情報を適用して、センサ装着位置判定処理を実行する。
　センサ内蔵情報処理装置３０３は、先に図１１を参照して説明したビデオカメラと同様の構成を有する。
　図１１に示すセンサ装着位置検出部１３１がセンサ内蔵情報処理装置３０３に構成され、センサ内蔵情報処理装置３０３内のセンサ装着位置検出部１３１において、このステップ２１３のセンサ装着位置判定処理を実行する。
　なお、図１１に示すセンサ装着位置検出部１３１は例えば図１２に示す構成を有する。

　　（ステップＳ２１４）
　次に、センサ内蔵情報処理装置３０３は、ステップＳ２１４において、センサ装着位置判定結果に対応する検出アルゴリズムに従って実行された動作（ジャンプ、ターン等）検出結果を選択する。

　この処理は、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２の実行する処理である。
　本例では、センサ内蔵情報処理装置３０３が、図１１に示すビデオカメラの構成と同様の構成を有する。
　先に図１１を参照して説明したように、センサ装着位置対応データ選択部１３２は、センサ装着位置検出部１３１におけるセンサ装着位置判定結果（人体ｏｒ人体外）に応じて、人体装着センサ対応処理部１１０からの入力と、人体外装着センサ対応処理部１２０からの入力のいずれかを選択して、選択データをメタデータ生成部１３３に出力する。

　　（ステップＳ２１５）
　次に、センサ内蔵情報処理装置３０３は、ステップＳ２１５において、選択した動作（ジャンプ、ターン等）検出結果を適用してメタデータを生成する。

　この処理は、図１１に示すメタデータ生成部１３３の実行する処理である。
　先に図１１を参照して説明したように、メタデータ生成部１３３は、センサ装着位置対応データ選択部１３２からの入力、すなわち、以下のいずれか一方のデータを入力してメタデータを生成する。
　（１）センサが人体に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体装着センサ対応ターンデータ）
　（２）センサが人体外に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体外装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体外装着センサ対応ターンデータ）

　　（ステップＳ２１６）
　次に、センサ内蔵情報処理装置３０３は、生成したメタデータと、メタデータ生成に適用したセンサ検出情報のセンサ検出タイミング情報を対応付けたデータを生成して、ビデオカメラ３０２に送信する。

　　（ステップＳ２１７）
　次に、ビデオカメラ３０２は、ステップＳ２１７において、ステップＳ２１６で受信したメタデータを、メタデータ生成に適用したセンサ検出情報の取得時間に一致する撮影画像のメタデータとして記録する。

　先にステップＳ２１１の処理において説明したように、センサ内蔵情報処理装置３０３とビデオカメラは同期処理がなされ、各計時時間が調整され一致する設定となっている。
　ビデオカメラは、センサ検出時間情報に一致する時間情報を持つ撮影画像に対するメタデータとして、ステップＳ２１６でセンサ内蔵情報処理装置３０３から受信したメタデータを記録して記憶部に格納する。

　　［７－（３）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をサーバが実行する例］
　次に、センサ装着位置判定処理等のデータ処理をサーバが実行する場合のシーケンスについて、図３１、図３２を参照して説明する。

　図３１には、人体、または人体外に装着され、被写体の動きを検出するセンサ３０１と、センサ３０１によって動きが検出される被写体を撮影するビデオカメラ３０２と、データ処理を実行するサーバ３０４間の通信と、各装置において実行するデータ処理のシーケンスを説明するシーケンス図である。
　サーバ３０４は、例えばクラウド上のサーバや、ホームサーバ等、様々な場所に位置するサーバが利用可能である。
　以下、シーケンス図中に示す各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ２２１）
　まず、センサ３０１と、ビデオカメラ３０２間において、同期処理が実行される。
　この処理は、先に図２８を参照して説明したステップＳ２０１の処理と同様の処理である。
　すなわち、センサの検出時間情報と、撮影画像の撮影タイミングとの正確な対応関係を確立するための同期処理であり、双方の装置の計時機能を制御して同期処理を実行する。

　　（ステップＳ２２２～Ｓ２２３）
　ステップＳ２１１の同期処理後、ビデオカメラ３０２は、ステップＳ２２２において、画像撮影処理を開始し、ステップＳ２２３において、撮影画像をサーバ３０４に送信する。

　　（ステップＳ２２４）
　サーバ３０４は、ビデオカメラ３０２から送信される画像を、記憶部に格納する。なお、ビデオカメラ３０３からの送信画像の各画像フレームには、画像の撮影時間情報等の基本的なメタデータが予め設定されており、これらのメタデータについても各画像フレームに対応付けて記憶部に格納される。

　　（ステップＳ２２５）
　一方、センサ３０１は、ステップＳ２２５において、センサ検出情報を取得する。
　例えばジャイロセンサや、加速度センサを適用してセンサ装着体の動き情報を取得する。
　具体的には、ジャイロセンサによる３軸回りの角速度情報や、加速度センサによる３軸方向の加速度情報等を取得する。

　　（ステップＳ２２６）
　次に、センサ３０１は、ステップＳ２２６において、センサ検出情報をサーバ３０４に送信する。
　なお、この送信処理に際して、センサ３０１は、センサ検出情報と、センサ検出タイミング情報を対応付けたデータを生成して、サーバ３０４に送信する。

　　（ステップＳ２２７）
　サーバ３０４は、センサ３０１から受信したセンサ検出情報を適用して、センサ装着位置判定処理を実行する。
　サーバ３０４は、先に図１１を参照して説明したビデオカメラ１０と同様の構成を有する。
　サーバ３０４内に構成された図１１に示すセンサ装着位置検出部１３１において、このステップＳ２２７のセンサ装着位置判定処理を実行する。
　なお、図１１に示すセンサ装着位置検出部１３１は例えば図１２に示す構成を有する。

　　（ステップＳ２２８）
　次に、サーバ３０４は、ステップＳ２２８において、センサ装着位置判定結果に対応する検出アルゴリズムに従って実行された動作（ジャンプ、ターン等）検出結果を選択する。

　この処理は、図１１に示すセンサ装着位置対応データ選択部１３２の実行する処理である。
　先に図１１を参照して説明したように、センサ装着位置対応データ選択部１３２は、センサ装着位置検出部１３１におけるセンサ装着位置判定結果（人体ｏｒ人体外）に応じて、人体装着センサ対応処理部１１０からの入力と、人体外装着センサ対応処理部１２０からの入力のいずれかを選択して、選択データをメタデータ生成部１３３に出力する。

　　（ステップＳ２２９）
　次に、サーバ３０４は、ステップＳ２２８において、選択した動作（ジャンプ、ターン等）検出結果を適用して、メタデータを生成する。

　この処理は、図１１に示すメタデータ生成部１３３の実行する処理である。
　先に図１１を参照して説明したように、メタデータ生成部１３３は、センサ装着位置対応データ選択部１３２からの入力、すなわち、以下のいずれか一方のデータを入力してメタデータを生成する。
　（１）センサが人体に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体装着センサ対応ターンデータ）
　（２）センサが人体外に装着されていると仮定して実行されたジャンプ検出結果（人体外装着センサ対応ジャンプデータ）と、ターン検出結果（人体外装着センサ対応ターンデータ）

　　（ステップＳ２３０）
　次に、サーバ３０４は、ステップＳ２３０において、ステップＳ２２９で生成したメタデータを、メタデータ生成に適用したセンサ検出情報の取得時間に一致する撮影画像のメタデータとして記録する。

　ステップＳ２３１以下の処理は、サーバ３０４に格納されたデータを適用した画像の再生や編集処理のシーケンスである。

　　（ステップＳ２３１）
　ステップＳ２３１の処理は、ビデオカメラ３０２がサーバ３０４から、サーバ内に格納された画像とメタデータを取得する処理である。

　　（ステップＳ２３２）
　次に、ビデオカメラ３０２は、ステップＳ２３２において、メタデータを適用した画像再生、編集等を実行する。具体的には、センサを適用した検出対象動作であるジャンプや、ターン等のシーンを中心として再生、または編集する処理を実行する。

　ステップＳ２３３～Ｓ２３４の処理は、サーバ３０４に格納された画像データの再生、編集をビデオカメラ以外の装置、例えばＰＣ等の画像再生編集装置３０５を用いて実行する処理を説明するシーケンスである。

　　（ステップＳ２３３）
　ステップＳ２３３の処理は、画像再生編集装置３０５がサーバ３０４から、サーバ内に格納された画像とメタデータを取得する処理である。

　　（ステップＳ２３４）
　次に、画像再生編集装置３０５は、ステップＳ２３４において、メタデータを適用した画像再生、編集等を実行する。具体的には、センサを適用した検出対象動作であるジャンプや、ターン等のシーンを中心として再生、または編集する処理を実行する。

　なお、ステップＳ２３１～２３２、あるいはステップＳ２３３～Ｓ２３４において説明した画像の再生、編集処理は、先に説明した図２８や、図２９の処理シーケンスにおいても実行可能である。

　すなわち、メタデータの設定された画像を利用して、ジャンプや、ターン等のシーンを中心として再生、または編集する処理は、以下のいずれの処理例においても実行可能である。
　（１）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をビデオカメラが実行する例（図２８）
　（２）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をセンサ装置が実行する例（図３０）
　（３）センサ装着位置判定処理等のデータ処理をサーバが実行する例（図３１～図３２）

　　［８．センサをビデオカメラに装着した例について］
　上述した実施例ては、センサは、ビデオカメラによって撮影される被写体としての人体または被写体となる人体とほぼ同様の動きをする人体外のボード等の物体に装着した例として説明した。
　センサの装着構成は、これらの例に限らない。例えば図３３に示すように、センサをビデオカメラに装着する構成としてもよい。

　図３３に示すセンサ付きカメラ３５０は、ビデオカメラ内にセンサ３５１を装着した構成である。
　センサは、例えば、Ｘ，Ｙ，Ｚ３軸を中心とする回転方向の角速度を計測可能なジャイロセンサ、さらに、３軸方向の加速度を計測可能な加速度センサ等から構成される。
　このような構成において、図３３に示すようにセンサ付きカメラ３５０を、例えばユーザの頭等に装着し、ユーザの動きに応じた風景等を撮影することができる。

　図３４には、以下の２つのセンサ付きカメラ装着例を示している。
　（１）人体に対するセンサ付きカメラ装着例
　（２）人体外に対するセンサ付きカメラ装着例

　図３４に示す（１）人体に対するセンサ付きカメラ装着例は、センサ付きカメラ３５０を人体に直接、装着した例である。
　一方、（２）人体外に対するセンサ付きカメラ装着例は、スノーボードに装着した例である。

　このような設定とした場合、センサ付きカメラ３５０の撮影画像は、ユーザやボーードの動きに応じた風景となる。
　ユーザが、ジャンプや、ターンを行うと、より激しい動きの迫力のある風景が撮影されることになる。

　このように、センサをカメラに一体化した構成において、センサ検出情報を用いて、上述した実施例と同様のジャンプ検出や、ターン検出を実行することで、激しい動きのある迫力のある動きの画像フレームの検出が可能となる。
　この検出処理に際して、センサ装着位置、すなわちセンサ付きカメラが人体に直接装着されているか、あるいは、人体外のボード等に装着されているかの装着位置判別処理を、上述した実施例に従って実行することが可能となる。

　このような装着位置判定処理を伴う動き検出、すなわちジャンプ検出やターン検出処理を実行することで、センサ付きカメラの装着位置（人体、または人体外）に応じた正確な動き検出処理が可能となる。
　すなわち、先に説明したジャンプ検出やターン検出と同様、センサ付きカメラ３５０の特定の動きを解析することができる。この動き解析に基づいて、ビデオカメラの撮影方向や、ビデオカメラの動きが正確に把握可能となり、画像撮影位置や方向の解析処理、さらに撮影画像のブレ補正等を正しく行うことが可能となる。
　例えば、センサ検出情報に基づいて、ビデオカメラの移動方向や移動速度、さらに回転方向や回転速度を取得することが可能であり、これらの解析結果に基づく画像編集や撮影画像のブレ補正等を効率的に、かつ正しく行うことができる。

　　［９．その他の実施例について］
　次に、上述したビデオカメラとセンサを利用した処理を、医療関連のカメラに適用した実施例について、図３５を参照して説明する。
　図３５には、人が呑み込み可能なカプセルに画像撮影可能なカメラにセンサを装着したセンサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４００と、このセンサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４００と通信を実行するＰＣ４５０を示している。

　センサは、例えば、Ｘ，Ｙ，Ｚ３軸を中心とする回転方向の角速度を計測可能なジャイロセンサ、さらに、３軸方向の加速度を計測可能な加速度センサ等から構成される。

　ＰＣ４５０と、センサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４００は、Ｗｉ－Ｆｉ通信やブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）通信を利用して様々な通信処理を実行する。
　具体的には、以下の各通信処理を実行する。
　（ａ）センサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４００のビデオカメラの撮影した画像をＰＣ４５０に送信する。
　（ｂ）センサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４００のセンサ検出情報をＰＣ４５０に送信する。
　（ｃ）ＰＣ４５０からのコマンド（画像撮影開始、停止、ズーム、フラッシュ撮影等のコマンド）をセンサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４５０内のビデオカメラに送信する。

　センサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４００と、ＰＣ４５０間では、これらの様々なデータ通信が実行される。
　このようなデータ通信において、ＰＣ４５０は、センサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４００のセンサ検出情報に基づいて、先に説明したジャンプ検出やターン検出と同様、センサ付きビデオカメラ内蔵カプセル４００の特定の動きを解析することができる。

　この動き解析に基づいて、ビデオカメラの撮影方向や、ビデオカメラの動きを解析し、画像撮影位置の特定処理や、撮影画像のブレ補正等を正しく行うことが可能となる。
　例えば、センサ検出情報に基づいて、ビデオカメラの移動方向や移動速度、さらに回転方向や回転速度の解析が可能であり、これらの解析結果に基づく画像編集や撮影画像のブレ補正等の画像処理を効率的に、かつ正しく行うことができる。

　　［１０．ビデオカメラ、センサ他の情報処理装置の構成について］
　次に、ビデオカメラ、センサ他、本開示の情報処理システムを構成する各情報処理装置のハードウェア構成例について、図３６以下を参照して説明する。

　図３６は、図１他を参照して説明したビデオカメラ５００の具体的構成例と、図１他を参照して説明したセンサや、図３０のシーケンス図において説明したセンサ内蔵情報処理装置に対応する情報処理装置（センサｏｒセンサ内蔵情報処理装置）６００の具体的な構成例を示すブロック図である。

　図３６に示すビデオカメラ５００は、制御部５０１、撮像部５０２、表示部５０３、入力部（操作部）５０４、出力部５０５、記憶部５０６、通信部５０７、計時部５０８を有する。

　制御部５０１は、画像の撮影制御、表示制御、データ送受信制御等、ビデオカメラ１０において実行するデータ処理の制御を実行する。制御部５０１は、プログラム実行機能を有するＣＰＵを有し、記憶部５０６に格納されたアプリケーション（プログラム）に従った処理等を実行する。
　具体的には、例えば先に説明したシーケンスに従った処理等を行なう。

　撮像部５０２は、画像撮影用の撮像部であり、動画や静止画の撮影を行う。撮影処理に際しては、制御部５０１の制御下で撮影開始タイミングや終了タイミングが制御される。

　表示部５０３は、例えば撮影画像の表示や、センサとの通信状況の情報、バッテリ残量情報等の表示に利用される。さらに、撮影済みの画像を記憶部５０６から読み出して表示する処理などにも利用される。

　入力部５０４は、ユーザ操作可能な入力部であり、様々な操作指示などを行うための入力部である。タッチパネル形式の表示部も入力部の一部である。
　出力部５０５は、画像出力、音声出力、その他、外部機器に対するデータ出力部等によって構成される。表示部５０３も出力部５０５の構成要素の１つである

　記憶部５０６は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、その他の記録メディア等によって構成される。撮影画像の記憶領域として利用され、さらに、制御部５０１の実行するアプリケーションプログラムの格納領域としても利用される。さらに制御部５０１の実行するデータ処理に適用するパラメータ等の記憶領域、ワーク領域としても利用される。

　通信部５０７は、例えばセンサ等の外部機器との通信処理に利用される通信部であり、Ｗｉ－Ｆｉ、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）等の無線通信の他、通信ケーブル等を利用した有線通信等、各種の通信経路を介したデータ通信に利用される。
　図３６に示す例には、情報処理装置（センサｏｒセンサ内蔵情報処理装置）６００の通信部６０６との通信経路を示している。

　先に説明した実施例のように、これらの２つの装置の通信部を介して、様々な通信が実行される。
　例えば、センサのセンサ検出情報等がビデオカメラに送信され、ビデオカメラにおいて、センサ検出情報に基づくセンサ装着位置判定処理、被写体の動作（ジャンプ、ターン等）検出処理、メタデータ生成、記録処理等の様々なデータ処理が実行される。計時部５０８は、例えば、画像撮影時間情報を得るために利用される。

　情報処理装置（センサｏｒセンサ内蔵情報処理装置）６００は、制御部６０１、センサ素子６０２、入力部（操作部）６０３、出力部６０４、記憶部６０５、通信部６０６、計時部６０７を有する。

　制御部６０１は、センサ素子６０２において実行されるセンシング処理、センサ検出情報の送信処理等、情報処理装置（センサｏｒセンサ内蔵情報処理装置）６００において実行するデータ処理の制御を実行する。制御部６０１は、プログラム実行機能を有するＣＰＵを有し、記憶部６０５に格納されたアプリケーション（プログラム）に従った処理等を実行する。
　具体的には、例えば先に説明したシーケンスに従った処理等を行なう。

　センサ素子６０２は、例えばＸ，Ｙ，Ｚ３軸を中心とする回転方向の角速度を計測可能なジャイロセンサ、さらに、３軸方向の加速度を計測可能な加速度センサ等から構成される。

　入力部６０３は、ユーザ操作可能な入力部であり、様々な操作指示などを行うための入力部である。タッチパネル形式の表示部も入力部の一部である。
　出力部６０４は、画像出力、音声出力、その他、外部機器に対するデータ出力部等によって構成される。

　記憶部６０５は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、その他の記録メディア等によって構成される。撮影画像の記憶領域として利用され、さらに、制御部６０１の実行するアプリケーションプログラムの格納領域としても利用される。さらに制御部６０１の実行するデータ処理に適用するパラメータ等の記憶領域、ワーク領域としても利用される。

　通信部６０６は、例えばビデオカメラ１０等の外部機器との通信処理に利用される通信部であり、Ｗｉ－Ｆｉ、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）等の無線通信の他、通信ケーブル等を利用した有線通信等、各種の通信経路を介したデータ通信に利用される。
　図３６に示す例には、ビデオカメラ５００の通信部５０７との通信経路を示している。

　計時部６０７は、例えば、センサ検出時間情報を得るため等に用いられる。

　図３７は、図１に示すビデオカメラやセンサ、さらに、図３０～図３２を参照して説明したセンサ内蔵情報処理装置、サーバ、ＰＣとして適用可能な情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。

　ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）７０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）７０２、または記憶部７０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する制御部やデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）７０３には、ＣＰＵ７０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ７０１、ＲＯＭ７０２、およびＲＡＭ７０３は、バス７０４により相互に接続されている。

　ＣＰＵ７０１はバス７０４を介して入出力インタフェース７０５に接続され、入出力インタフェース７０５には、各種スイッチ、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部７０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部７０７が接続されている。ＣＰＵ７０１は、入力部７０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行し、処理結果を例えば出力部７０７に出力する。

　入出力インタフェース７０５に接続されている記憶部７０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ７０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部７０９は、Ｗｉ－Ｆｉ通信、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）通信、その他インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。

　入出力インタフェース７０５に接続されているドライブ７１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア７１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。
　撮像部７２１は、装置が例えばビデオカメラの場合に構成される。
　撮像部７２１は、静止画や、動画を撮影可能な撮像部である。
　また、センサ７２２は、センサ装置である場合に構成される。センサ７２２は、例えばＸ，Ｙ，Ｚ３軸を中心とする回転方向の角速度を計測可能なジャイロセンサ、さらに、３軸方向の加速度を計測可能な加速度センサ等から構成される。

　　［１１．本開示の構成のまとめ］
　以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

　なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
　（１）　装置に備えられたセンサのセンサデータに基づいて、装置の装着位置を検出する装着位置検出部を備えた情報処理装置。

　（２）　前記装着位置検出部の出力に基づいて、前記センサ装着体のアクションを検出するアクション検出部をさらに備える（１）に記載の情報処理装置。

　（３）　前記アクション検出部は、前記センサデータに基づいて、前記センサ装着体のアクションを検出する（２）に記載の情報処理装置。

　（４）　前記装着位置検出部は、画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、センサ装着体の動きに応じたセンサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行し、
　前記アクション検出部は、前記センサからセンサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析する構成であり、
　前記情報処理装置は、さらに、
　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
　前記装着位置検出部は、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
　前記メタデータ生成部は、
　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する（３）に記載の情報処理装置。

　（５）　前記装着位置検出部は、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、
　算出比率が既定しきい値より大きい場合は、センサが人体外に装着されていると判定し、
　算出比率が既定しきい値以下の場合は、センサが人体に装着されていると判定する（４）に記載の情報処理装置。

　（６）　前記情報処理装置は、
　撮影画像と、撮影画像対応のメタデータを記憶部から読み出し、画像再生または編集処理を実行する編集部を有し、
　前記編集部は、メタデータを参照し、前記ユーザが特定の動きを行った画像フレームを抽出する処理を実行する（４）または（５）に記載の情報処理装置。

　（７）　前記アクション検出部は、
　ユーザのジャンプ処理、またはターン処理の少なくともいずれかの処理を検出する（４）～（６）いずれかに記載の情報処理装置。

　（８）　前記アクション検出部は、
　前記センサが人体に装着されていると想定した検出アルゴリズムを実行して、ユーザのジャンプ処理、またはターン処理の少なくともいずれかの処理を検出する人体装着センサ対応処理部と、
　前記センサが人体外に装着されていると想定した検出アルゴリズムを実行して、ユーザのジャンプ処理、またはターン処理の少なくともいずれかの処理を検出する人体外装着センサ対応処理部を有し、
　前記メタデータ生成部は、
　前記装着位置検出部が、センサ装着位置が人体であるとの検出結果を出力した場合、前記人体装着センサ対応処理部による動き検出結果を入力してメタデータ生成処理を実行し、
　前記装着位置検出部が、センサ装着位置が人体外であるとの検出結果を出力した場合、前記人体外装着センサ対応処理部による動き検出結果を入力してメタデータ生成処理を実行する（４）～（７）いずれかに記載の情報処理装置。

　（９）　前記装着位置検出部は、
　センサ検出情報として、ジャイロセンサ出力であるＸＹＺ３軸回りの回転速度情報を入力し、該回転速度情報を利用してセンサ装着位置判別処理を実行する（１）～（８）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１０）　前記装着位置検出部は、
　ジャイロセンサ出力であるＸＹＺ３軸回りの回転速度情報（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）を算出する特徴量抽出部と、
　前記ノルムの時間推移信号中に含まれる高周波成分信号と、低周波成分信号の比率を算出する周波数成分比率算出部と、
　前記周波数成分比率算出部の算出した周波数成分比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行するセンサ装着位置判定部を有する（１）～（９）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１１）　前記センサ装着位置判定部は、
　前記特徴量抽出部の抽出したノルムに基づいてセンサ装着体に動きががあったか否かを判定する静動判定部と、
　前記静動判定部において動きありの判定がなされた場合の周波数成分比率と、既定しきい値との比較処理を実行し、比較結果に基づいてセンサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行する装着位置判定処理部を有する（１０）に記載の情報処理装置。

　（１２）　前記装着位置検出部は、
　前記装着位置判定処理部が、順次出力する判定結果をカウントデータとして蓄積するカウントデータ蓄積部と、
　前記カウントデータ蓄積部の所定期間内蓄積データである、
　（１）センサが人体に装着されていると判定した人体装着判定カウントデータと、
　（２）センサが人体外に装着されていると判定した人体外装着カウントデータを比較し、
　より多いカウント値を有するカウントデータを選択して、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判定結果を出力する統計処理部を有する（１１）に記載の情報処理装置。

　（１３）　前記情報処理装置は、ビデオカメラであり、
　画像を撮影する撮像部を有し、
　前記メタデータ生成部は、
　前記撮像部の撮影画像対応のメタデータを生成する（４）～（１２）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１４）　前記情報処理装置は、センサ内蔵情報処理装置であり、
　前記センサ内蔵情報処理装置は、
　前記メタデータ生成部の生成したメタデータを、画像撮影を実行するビデオカメラに送信する通信部を有する（４）～（１３）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１５）　前記情報処理装置は、
　センサ素子を有するセンサ内蔵情報処理装置、および画像撮影を実行するビデオカメラとの通信処理を実行するサーバであり、
　該サーバは、
　前記センサ内蔵情報処理装置から受信するセンサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
　センサ装着位置検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報に基づいて、前記ビデオカメラから受信する撮影画像対応のメタデータを生成する（４）～（１４）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１６）　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着され、装着体の動きに応じたセンサ検出情報を出力するセンサと、
　画像撮影を実行するビデオカメラを有する情報処理システムであり、
　前記ビデオカメラは、
　前記センサから、センサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
　前記センサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
　前記装着位置検出部は、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
　前記メタデータ生成部は、
　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する情報処理システム。

　（１７）　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着され、装着体の動きに応じたセンサ検出情報を出力するセンサと、
　画像撮影を実行するビデオカメラと、
　前記センサから、センサ検出情報を受信するとともに、前記ビデオカメラから撮影画像を受信するサーバを有する情報処理システムであり、
　前記サーバは、
　前記センサから、センサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
　前記センサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
　前記装着位置検出部は、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
　前記メタデータ生成部は、
　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、前記ビデオカメラから受信する撮影画像対応のメタデータを生成する情報処理システム。

　（１８）　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　前記情報処理装置は、
　装置に備えられたセンサのセンサデータに基づいて、装置の装着位置を検出する情報処理方法。

　（１９）　前記情報処理装置は、
　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、センサ装着体の動きに応じたセンサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
　前記センサからセンサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
　前記装着位置検出部が、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
　前記メタデータ生成部が、
　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する（１８）に記載の情報処理方法。

　（２０）　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記情報処理装置は、
　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、センサ装着体の動きに応じたセンサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
　前記センサからセンサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
　前記プログラムは、前記装着位置検出部に、
　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行させ、
　前記メタデータ生成部に、
　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する処理を実行させるプログラム。

　また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

　なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、被写体動きを検出するセンサが人体に装着されているか人体外に装着されているかを判別して正確な動き検出を行い、検出結果に基づくメタデータの生成記録処理が実現される。
　具体的には、撮影対象ユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、動きに応じたセンサ情報を入力し、センサ装着位置を判定する。さらに、センサ情報を入力してユーザ動きを解析し、撮影画像対応のメタデータを生成する。センサ装着位置検出部は、センサ情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体装着か、人体外装着かを判別する。メタデータ生成部は、センサ装着位置検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する。
　本構成により、被写体動きを検出するセンサが人体に装着されているか人体外に装着されているかを判別して正確な動き検出を行い、検出結果に基づくメタデータの生成記録処理が実現される。

　　１０　ビデオカメラ
　　２０　センサ
　１０１　特徴量抽出部
　１０２　ジャンプ検出部
　１０３　ターン検出部
　１０４　メタデータ生成部
　１０５　記憶部
　１０６　編集部
　１０７　出力部
　１１０　人体装着センサ対応処理部
　１１１　特徴量抽出部
　１１２　ジャンプ検出部
　１１３　ターン検出部
　１２０　人体外装着センサ対応処理部
　１２１　特徴量抽出部
　１２２　ジャンプ検出部
　１２３　ターン検出部
　１３１　センサ装着位置検出部
　１３２　センサ装着位置対応データ選択部
　１３３　メタデータ生成部
　１３４　記憶部
　１３５　編集部
　１３６　出力部
　１５１　特徴量抽出部
　１５２　ＬＰＦ
　１５３　振幅検出部
　１５４　ＨＰＦ
　１５５　振幅検出部
　１５６　周波数成分比率算出部
　１５７　センサ装着位置判定部
　２０１　静動判定部
　２０２　周波数成分比率信号記憶部
　２０３　装着位置判定処理部
　２０４　カウントデータ記憶部
　２０５　統計処理部
　２１１　信号調整部（ＬＰＦ）
　２１２　信号調整部（移動平均算出部）
　２１３　信号調整部（ＢＰＦ）
　２１４　信号調整部（特異点除去処理部）
　３０１　センサ
　３０２　ビデオカメラ
　３０３　センサ内蔵情報処理部
　３０４　サーバ
　３０５　画像再生編集装置（ＰＣ等）
　５００　ビデオカメラ
　５０１　制御部
　５０２　撮像部
　５０３　表示部
　５０４　入力部（操作部）
　５０５　出力部
　５０６　記憶部
　５０７　通信部
　５０８　計時部
　６００　センサｏｒセンサ内蔵情報処理装置
　６０１　制御部
　６０２　センサ素子
　６０３　入力部（操作部）
　６０４　出力部
　６０５　記憶部
　６０６　通信部
　６０７　計時部
　７０１　ＣＰＵ
　７０２　ＲＯＭ
　７０３　ＲＡＭ
　７０４　バス
　７０５　入出力インタフェース
　７０６　入力部
　７０７　出力部
　７０８　記憶部
　７０９　通信部
　７１０　ドライブ
　７１１　リムーバブルメディア
　７２１　撮像部
　７２２　センサ

Claims (20)

1. 　装置に備えられたセンサのセンサデータに基づいて、装置の装着位置を検出する装着位置検出部を備えた情報処理装置。
2. 　前記装着位置検出部の出力に基づいて、前記センサ装着体のアクションを検出するアクション検出部をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
3. 　前記アクション検出部は、前記センサデータに基づいて、前記センサ装着体のアクションを検出する請求項２に記載の情報処理装置。
4. 　前記装着位置検出部は、画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、センサ装着体の動きに応じたセンサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行し、
   　前記アクション検出部は、前記センサからセンサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析する構成であり、
   　前記情報処理装置は、さらに、
   　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
   　前記装着位置検出部は、
   　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
   　前記メタデータ生成部は、
   　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する請求項３に記載の情報処理装置。
5. 　前記装着位置検出部は、
   　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、
   　算出比率が既定しきい値より大きい場合は、センサが人体外に装着されていると判定し、
   　算出比率が既定しきい値以下の場合は、センサが人体に装着されていると判定する請求項４に記載の情報処理装置。
6. 　前記情報処理装置は、
   　撮影画像と、撮影画像対応のメタデータを記憶部から読み出し、画像再生または編集処理を実行する編集部を有し、
   　前記編集部は、メタデータを参照し、前記ユーザが特定の動きを行なった画像フレームを抽出する処理を実行する請求項４に記載の情報処理装置。
7. 　前記アクション検出部は、
   　ユーザのジャンプ処理、またはターン処理の少なくともいずれかの処理を検出する請求項４に記載の情報処理装置。
8. 　前記アクション検出部は、
   　前記センサが人体に装着されていると想定した検出アルゴリズムを実行して、ユーザのジャンプ処理、またはターン処理の少なくともいずれかの処理を検出する人体装着センサ対応処理部と、
   　前記センサが人体外に装着されていると想定した検出アルゴリズムを実行して、ユーザのジャンプ処理、またはターン処理の少なくともいずれかの処理を検出する人体外装着センサ対応処理部を有し、
   　前記メタデータ生成部は、
   　前記装着位置検出部が、センサ装着位置が人体であるとの検出結果を出力した場合、前記人体装着センサ対応処理部による動き検出結果を入力してメタデータ生成処理を実行し、
   　前記装着位置検出部が、センサ装着位置が人体外であるとの検出結果を出力した場合、前記人体外装着センサ対応処理部による動き検出結果を入力してメタデータ生成処理を実行する請求項４に記載の情報処理装置。
9. 　前記装着位置検出部は、
   　センサ検出情報として、ジャイロセンサ出力であるＸＹＺ３軸回りの回転速度情報を入力し、該回転速度情報を利用してセンサ装着位置判別処理を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
10. 　前記装着位置検出部は、
    　ジャイロセンサ出力であるＸＹＺ３軸回りの回転速度情報（ｕ，ｖ，ｗ）のノルム（Ｎｏｒｍ）を算出する特徴量抽出部と、
    　前記ノルムの時間推移信号中に含まれる高周波成分信号と、低周波成分信号の比率を算出する周波数成分比率算出部と、
    　前記周波数成分比率算出部の算出した周波数成分比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行するセンサ装着位置判定部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
11. 　前記センサ装着位置判定部は、
    　前記特徴量抽出部の抽出したノルムに基づいてセンサ装着体に動きががあったか否かを判定する静動判定部と、
    　前記静動判定部において動きありの判定がなされた場合の周波数成分比率と、既定しきい値との比較処理を実行し、比較結果に基づいてセンサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行する装着位置判定処理部を有する請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 　前記装着位置検出部は、
    　前記装着位置判定処理部が、順次出力する判定結果をカウントデータとして蓄積するカウントデータ蓄積部と、
    　前記カウントデータ蓄積部の所定期間内蓄積データである、
    　（１）センサが人体に装着されていると判定した人体装着判定カウントデータと、
    　（２）センサが人体外に装着されていると判定した人体外装着カウントデータを比較し、
    　より多いカウント値を有するカウントデータを選択して、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判定結果を出力する統計処理部を有する請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 　前記情報処理装置は、ビデオカメラであり、
    　画像を撮影する撮像部を有し、
    　前記メタデータ生成部は、
    　前記撮像部の撮影画像対応のメタデータを生成する請求項４に記載の情報処理装置。
14. 　前記情報処理装置は、センサ内蔵情報処理装置であり、
    　前記センサ内蔵情報処理装置は、
    　前記メタデータ生成部の生成したメタデータを、画像撮影を実行するビデオカメラに送信する通信部を有する請求項４に記載の情報処理装置。
15. 　前記情報処理装置は、
    　センサ素子を有するセンサ内蔵情報処理装置、および画像撮影を実行するビデオカメラとの通信処理を実行するサーバであり、
    　該サーバは、
    　前記センサ内蔵情報処理装置から受信するセンサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
    　センサ装着位置検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報に基づいて、前記ビデオカメラから受信する撮影画像対応のメタデータを生成する請求項４に記載の情報処理装置。
16. 　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着され、装着体の動きに応じたセンサ検出情報を出力するセンサと、
    　画像撮影を実行するビデオカメラを有する情報処理システムであり、
    　前記ビデオカメラは、
    　前記センサから、センサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
    　前記センサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
    　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
    　前記装着位置検出部は、
    　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
    　前記メタデータ生成部は、
    　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する情報処理システム。
17. 　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着され、装着体の動きに応じたセンサ検出情報を出力するセンサと、
    　画像撮影を実行するビデオカメラと、
    　前記センサから、センサ検出情報を受信するとともに、前記ビデオカメラから撮影画像を受信するサーバを有する情報処理システムであり、
    　前記サーバは、
    　前記センサから、センサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
    　前記センサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
    　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
    　前記装着位置検出部は、
    　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
    　前記メタデータ生成部は、
    　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、前記ビデオカメラから受信する撮影画像対応のメタデータを生成する情報処理システム。
18. 　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
    　前記情報処理装置は、
    　装置に備えられたセンサのセンサデータに基づいて、装置の装着位置を検出する情報処理方法。
19. 　前記情報処理装置は、
    　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、センサ装着体の動きに応じたセンサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
    　前記センサからセンサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
    　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
    　前記装着位置検出部が、
    　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行し、
    　前記メタデータ生成部が、
    　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する請求項１８に記載の情報処理方法。
20. 　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
    　前記情報処理装置は、
    　画像撮影対象となる被写体であるユーザの人体、または人体外に装着されたセンサから、センサ装着体の動きに応じたセンサ検出情報を入力し、センサ装着位置判定処理を実行する装着位置検出部と、
    　前記センサからセンサ検出情報を入力して前記ユーザの動きを解析するアクション検出部と、
    　前記アクション検出部の検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成するメタデータ生成部を有し、
    　前記プログラムは、前記装着位置検出部に、
    　センサ検出情報に含まれる高周波成分と低周波成分の比率を算出し、算出比率に基づいて、センサが人体に装着されているか、人体外に装着されているかの判別処理を実行させ、
    　前記メタデータ生成部に、
    　前記装着位置検出部の検出結果に一致するセンサ装着位置を想定した動き検出アルゴリズムを実行して得られたユーザ動き検出情報を入力し、撮影画像対応のメタデータを生成する処理を実行させるプログラム。

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