特開 2024-145690 撮影システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024145690

(43)【公開日】2024-10-15

(54)【発明の名称】撮影システム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/70 20170101AFI20241004BHJP

   A61B 5/107 20060101ALI20241004BHJP

   G16H 10/60 20180101ALI20241004BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20241004BHJP

【ＦＩ】

G06T7/70 Z

A61B5/107 401

G16H10/60

G06T7/00 660B

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023058150

(22)【出願日】2023-03-31

(71)【出願人】

【識別番号】000001960

【氏名又は名称】シチズン時計株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100099759

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 篤

(74)【代理人】

【識別番号】100123582

【弁理士】

【氏名又は名称】三橋 真二

(74)【代理人】

【識別番号】100114018

【弁理士】

【氏名又は名称】南山 知広

(74)【代理人】

【識別番号】100180806

【弁理士】

【氏名又は名称】三浦 剛

(74)【代理人】

【氏名又は名称】阿形 直起

(72)【発明者】

【氏名】清水 秀樹

【テーマコード（参考）】

4C038

5L096

5L099

【Ｆターム（参考）】

4C038VA03

4C038VB02

4C038VB28

4C038VB35

4C038VC05

5L096AA02

5L096AA06

5L096BA18

5L096CA02

5L096CA14

5L096DA01

5L096DA02

5L096EA14

5L096EA27

5L096FA15

5L096FA35

5L096FA66

5L096FA67

5L096FA69

5L096GA51

5L096HA11

5L096JA03

5L096JA11

5L099AA15

(57)【要約】

【課題】撮影端末を用いて簡易に全身画像を撮影することを可能とする撮影システムを提供する。
【解決手段】撮影システムは、被検者の身体的特徴を計測する計測器と撮影端末とを有する撮影システムであって、計測器は、身体的特徴が計測される被検者が乗る計測面と、計測器の所定の位置に配置されたマーカと、を有し、撮影端末は、計測器を含む撮影範囲を撮影して撮影画像を生成する生成部と、撮影画像に写るマーカの形状に基づいて、撮影範囲が、計測面に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲であるか否かを判定する判定部と、を有する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検者の身体的特徴を計測する計測器と撮影端末とを有する撮影システムであって、
前記計測器は、
前記身体的特徴が計測される被検者が乗る計測面と、
前記計測器の所定の位置に配置されたマーカと、を有し、
前記撮影端末は、
前記計測器を含む撮影範囲を撮影して撮影画像を生成する生成部と、
前記撮影画像に写る前記マーカの形状に基づいて、前記撮影範囲が、前記計測面に被検者が乗った場合に当該被検者の全身を含む範囲であるか否かを判定する判定部と、を有する
ことを特徴とする撮影システム。

【請求項2】

前記マーカは、前記計測面に乗る被検者の視線方向に延伸し、かつ前記計測面における被検者の位置を挟むように配置される第１部分と、前記視線方向に直交する方向に延伸する第２部分と、を有する、
請求項１に記載の撮影システム。

【請求項3】

前記撮影端末は、
前記撮影画像に写る被検者の骨格を特定する特定部と、
前記被検者の骨格に基づいて、前記撮影画像に写る被検者の身体の所定部位を変形させた画像を理想体型の画像として生成する体型生成部と、をさらに有する、
請求項１に記載の撮影システム。

【請求項4】

前記撮影端末は、被検者の体重、体脂肪率および身長に基づいて被検者の現在の皮脂厚と被検者の理想体型における皮脂厚とをそれぞれ算出する算出部をさらに有し、
前記体型生成部は、被検者の現在の皮脂厚と被検者の理想体型における皮脂厚との差分に基づいて、前記所定部位を変形させる、
請求項３に記載の撮影システム。

【請求項5】

前記算出部は、被検者の体重、体脂肪率および身長に基づいて被検者の上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値を算出し、前記算出された合計値に基づいて被検者の現在の腹部の皮脂厚と被検者の理想体型における腹部の皮脂厚とをそれぞれ算出し、
前記体型生成部は、被検者の現在の腹部の皮脂厚と被検者の理想体型における腹部の皮脂厚との差分に基づいて、前記撮影画像に写る被検者の腹部を変形させる、
請求項４に記載の撮影システム。

【請求項6】

前記撮影端末は、前記撮影画像に写る被検者の身体の画像と前記理想体型の画像とを対比可能に表示する表示制御部をさらに有する、
請求項３に記載の撮影システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、撮影システムに関する。

【背景技術】

【0002】

ダイエットにおいて、自身の体型を継続的に撮影して体型の変化を記録することにより、意欲を維持することが行われている。例えば、特許文献１には、体重計と体重計に固定された撮影部とを有し、撮影部により撮影された身体の画像に基づいて身体の寸法を演算する体格情報測定機器が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１０－１８４０７３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

専用の撮影機器を備えない自宅等においても、自身の体型を継続的に撮影可能にすることが望まれている。

【0005】

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、撮影端末を用いて簡易に全身画像を撮影することを可能とする撮影システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の実施形態に係る撮影システムは、被検者の身体的特徴を計測する計測器と撮影端末とを有する撮影システムであって、計測器は、身体的特徴が計測される被検者が乗る計測面と、計測器の所定の位置に配置されたマーカと、を有し、撮影端末は、計測器を含む撮影範囲を撮影して撮影画像を生成する生成部と、撮影画像に写るマーカの形状に基づいて、撮影範囲が、計測面に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲であるか否かを判定する判定部と、を有することを特徴とする。

【0007】

また、マーカは、計測面に乗る被検者の視線方向に延伸し、かつ計測面における被検者の位置を挟むように配置される第１部分と、視線方向に直交する方向に延伸する第２部分と、を有することが好ましい。

【0008】

また、撮影端末は、撮影画像に写る被検者の骨格を特定する特定部と、被検者の骨格に基づいて、撮影画像に写る被検者の身体の所定部位を変形させた画像を理想体型の画像として生成する体型生成部と、をさらに有することが好ましい。

【0009】

また、撮影端末は、被検者の体重、体脂肪率および身長に基づいて被検者の現在の皮脂厚と被検者の理想体型における皮脂厚とをそれぞれ算出する算出部をさらに有し、体型生成部は、被検者の現在の皮脂厚と被検者の理想体型における皮脂厚との差分に基づいて、所定部位を変形させることが好ましい。

【0010】

また、算出部は、被検者の体重、体脂肪率および身長に基づいて被検者の上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値を算出し、算出された合計値に基づいて被検者の現在の腹部の皮脂厚と被検者の理想体型における腹部の皮脂厚とをそれぞれ算出し、体型生成部は、被検者の現在の腹部の皮脂厚と被検者の理想体型における腹部の皮脂厚との差分に基づいて、撮影画像に写る被検者の腹部を変形させることが好ましい。

【0011】

また、撮影端末は、撮影画像に写る被検者の身体の画像と理想体型の画像とを対比可能に表示する表示制御部をさらに有することが好ましい。

【発明の効果】

【0012】

本発明にかかる撮影システムは、撮影端末を用いて簡易に全身画像を撮影することを可能とする。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】撮影システム１の概略構成の例を示す図である。

【図2】撮影端末３の例示的な機能ブロック図である。

【図3】誘導画面Ｇ１の例を示す図である。

【図4】誘導画面Ｇ１の例を示す図である。

【図5】比較画面Ｇ２の例を示す図である。

【図6】撮影処理の流れの例を示す図である。

【図7】判定処理の流れの例を示す図である。

【図8】（Ａ）および（Ｂ）は、理想体型の画像の生成について説明するための模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、図面を参照しつつ、本発明の様々な実施形態について説明する。本発明の技術的範囲はそれらの実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明及びその均等物に及ぶ点に留意されたい。

【0015】

図１は、本発明の実施形態に係る撮影システム１の概略構成の例を示す図である。撮影システム１は、計測器２および撮影端末３を有する。撮影システム１は、撮影端末３を用いて、計測器２によって身体的特徴が計測される被検者の全身画像を撮影する。

【0016】

計測器２は、被検者の体重、体組成等の身体的特徴を計測する装置であり、例えば体重計、体組成計である。計測器２は、被検者が乗る計測面２１と、計測面２１に配置された表示部２２とを有する。計測器２は、計測面２１に乗った被検者の身体的特徴を計測し、計測の結果を表示部２２に表示する。

【0017】

また、計測器２は、計測面２１の所定の位置に配置されたマーカＭを有する。マーカＭは、例えば計測面２１の色とは異なる色の塗料を計測面２１に印刷することにより配置される。マーカＭは、計測面２１の色とは異なる色の部材を計測面２１に接合することにより配置されてもよい。マーカＭは、計測面２１に乗る被検者の視線方向ＬＳに延伸し、かつ計測面における被検者の位置を挟むように配置される第１部分Ｍ１と、視線方向ＬＳに直交する方向に延伸する第２部分Ｍ２を有する。図１に示す例では、第２部分Ｍ２は、計測面２１における被検者の位置よりも視線方向の側に配置されている。

【0018】

計測面２１に乗る被検者の視線方向ＬＳおよび計測面２１における被検者の位置は、計測器２の構成により規定される。例えば、計測面２１における被検者の位置は、計測面２１に配置された、被検者の身体的特徴を計測するための電極面により規定される。計測面２１における被検者の位置は、計測面２１の表示（例えば、足型のマーク）の位置により規定されてもよい。また、計測面２１に乗る被検者の視線方向ＬＳは、計測面２１の中央から見て表示部２２が配置された方向として規定される。計測面２１に乗る被検者の視線方向ＬＳは、計測面２１の表示の向きにより規定されてもよい。

【0019】

撮影端末３は、被検者が所持するデジタルカメラ、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、ノートＰＣ（Personal Computer）等の、計測器２に固定されておらず被検者によって持ち運び可能なコンピュータである。撮影端末３は、計測器２を含む撮影範囲を撮影して撮影画像を生成する。また、撮影端末３は、撮影範囲が、計測器に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲であるか否かを判定する。被検者は、判定の結果を参照して、撮影範囲に被検者の全身が含まれるような位置に撮影端末３を設置することにより、被検者の全身を撮影することができる。

【0020】

図２は、撮影端末３の例示的な機能ブロック図である。撮影端末３は、記憶部３１、通信部３２、表示部３３、操作部３４、撮像部３５および処理部３６を有する。

【0021】

記憶部３１は、データおよびプログラムを記憶するための構成であり、例えば半導体メモリを備える。記憶部３１は、処理部３６による処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）等のコンピュータ読み取り可能かつ非一時的な可搬型記憶媒体から記憶部３１にインストールされる。

【0022】

通信部３２は、撮影端末３を他の装置と通信可能にするための構成であり、通信インタフェース回路を備える。通信インタフェース回路は、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信インタフェース回路である。通信部３２は、他の装置から受信したデータを処理部３６に供給するとともに、処理部３６から供給されたデータを他の装置に送信する。

【0023】

表示部３３は、画像を表示するための構成であり、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイを備える。表示部３３は、処理部３６から供給された表示データに基づいて画像を表示する。

【0024】

操作部３４は、撮影端末３に対する操作を受け付けるための構成であり、キーボード、キーパッド、マウス等を備える。操作部３４は、表示部３３と一体化されたタッチパネルを備えてもよい。操作部３４は、受け付けた操作に応じた信号を生成して処理部３６に供給する。

【0025】

撮像部３５は、所定の撮影範囲を撮影して画像を生成するための構成であり、結像光学系、撮像素子および画像処理回路を備える。結像光学系は、撮像素子の受光面に結像するように入射光を撮像素子に導く。撮像素子は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、ＣＣＤ等の撮像センサであり、受光面に入射した光に応じて撮影画像に含まれる複数の画素の画素値を出力する。画像処理回路は、撮像素子が出力した画素値に基づいて撮影画像のデータを生成して処理部３６に供給する。

【0026】

処理部３６は、撮影端末３の動作を統括的に制御するための構成であり、一つまたは複数のプロセッサおよび周辺回路を備える。処理部３６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を備える。処理部３６は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を備えてもよい。処理部３６は、記憶部３１に記憶されたプログラムに基づいて各種の処理を実行する。

【0027】

処理部３６は、生成部３６１、判定部３６２、取得部３６３、特定部３６４、算出部３６５、体型生成部３６６および表示制御部３６７を機能ブロックとして備える。これらの各部は、処理部３６が実行するプログラムに基づいて実現される機能モジュールである。これらの各部は、専用の演算回路として撮影端末３に実装されてもよい。

【0028】

以下では、撮影端末３の表示部３３に表示される各種の画面について説明する。

【0029】

図３は、表示部３３に表示される誘導画面Ｇ１の例を示す図である。誘導画面Ｇ１は、撮影端末３の撮影範囲が計測面２１に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲となるように、撮影端末３を保持する被検者を誘導する画面である。誘導画面Ｇ１は、例えば、操作部３４によって、記憶部３１にあらかじめ記憶された撮影アプリケーションプログラムを実行するための操作が受け付けられたときに表示される。誘導画面Ｇ１は、撮影画像Ｇ１１、被検者の像Ｇ１２および誘導情報Ｇ１３を含む。

【0030】

撮影画像Ｇ１１は、撮像部３５によって生成された撮影範囲の画像である。被検者の像Ｇ１２は、計測器２の計測面２１に被検者が乗った場合の被検者を示す仮想的な像である。被検者の像Ｇ１２は、後述する撮影処理において算出される計測面２１の位置並びに撮影端末３の位置および姿勢に基づいて表示される。誘導情報Ｇ１３は、被検者を誘導するための文字列である。図３に示す例では、被検者の像Ｇ１２の全身が撮影範囲に含まれていないため、誘導情報Ｇ１３として、全身が写る位置まで撮影端末３を移動させるべき旨の文字列が表示されている。

【0031】

図４は、誘導画面Ｇ１の他の例を示す図である。図４に示す例では、被検者の像Ｇ１２の全身が撮影範囲に含まれているため、誘導情報Ｇ１３として、現在の位置で撮影端末を固定すべき旨の文字列が表示されている。

【0032】

なお、誘導画面Ｇ１において、被検者の像Ｇ１２は表示されなくてもよい。また、誘導情報Ｇ１３として文字列を表示することに代えて、不図示の音声出力部から被検者を誘導する音声が出力されてもよい。

【0033】

図５は、表示部３３に表示される比較画面Ｇ２の例を示す図である。比較画面Ｇ２は、誘導画面Ｇ１において撮影範囲が被検者の全身を含む範囲となり、かつ被検者が計測器２に乗った場合に表示される。比較画面Ｇ２は、被検者の現在の身体の画像Ｇ２１および被検者の理想体型の画像Ｇ２２を含み、現在の身体の画像Ｇ２１と理想体型の画像Ｇ２２とを対比可能に表示する。

【0034】

現在の身体の画像Ｇ２１は、撮影端末３によって撮影された、計測器２に乗った被検者を含む撮影画像から被検者に対応する領域を抽出することによって生成される画像である。理想体型の画像Ｇ２２は、撮影画像に写る被検者の身体の腹部を変形させた画像である。

【0035】

図６は、撮影端末３によって実行される撮影処理の流れの例を示すフロー図である。撮影処理は、被検者の体重、体脂肪率および身長の情報が記憶部３１に記憶された状態で実行される。撮影処理は、例えば、操作部３４によって、撮影アプリケーションプログラムを実行するための操作が受け付けられたときに実行される。撮影処理は、記憶部３１に記憶されたプログラムに基づいて、処理部３６が撮影端末３の他の構成と協働することにより実現される。

【0036】

最初に、生成部３６１は、計測器を含む撮影範囲を撮影して撮影画像を生成する（ステップＳ１０１）。生成部３６１は、撮像部３５によって生成された撮影画像を取得する。生成部３６１は、取得された撮影画像を含む誘導画面Ｇ１を表示する。

【0037】

次に、判定部３６２は、判定処理を実行する（ステップＳ１０２）。判定処理は、撮影範囲が、計測面２１に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲であるか否かを判定する処理である。

【0038】

図７は、判定処理の流れの例を示すフロー図である。

【0039】

最初に、判定部３６２は、撮影画像からマーカＭが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。判定部３６２は、あらかじめ記憶されたマーカＭの色および形状に基づいて、撮影画像からマーカＭを検出する。例えば、判定部３６２は、撮影画像内に設定される複数の領域について、あらかじめ記憶されたマーカＭの色および形状とのパターンマッチングを実行し、各領域についての類似度を算出する。判定部３６２は、類似度が所定値以上である領域が検出された場合に、撮影画像からマーカＭが検出されたと判定する。また、判定部３６２は、類似度が最も高い領域をマーカＭに対応する領域として抽出する。

【0040】

撮影画像からマーカＭが検出された場合（ステップＳ２０１－Ｙｅｓ）、判定部３６２は、撮影端末３の位置および姿勢を算出する（ステップＳ２０２）。判定部３６２は、撮影画像に写るマーカＭの形状に基づいて、撮影端末３の位置および姿勢を算出する。位置は３次元の並進ベクトルで、姿勢は３次元の回転ベクトルで示される。例えば、判定部３６２は、公知のＰ３Ｐ（Perspective-3-Point）ソルバ等を用いて撮影端末３の位置および姿勢を算出する。

【0041】

この場合、判定部３６２は、撮影画像におけるマーカＭの特徴点を特定する。判定部３６２は、少なくとも３つの特徴点を特定する。特徴点は、例えば第１部分Ｍ１の端点、および第１部分Ｍ１と第２部分Ｍ２との接続点である。判定部３６２は、あらかじめ記憶されたマーカＭの特徴点の位置関係に基づいて、特徴点のワールド座標系における位置座標を設定する。判定部３６２は、特徴点のワールド座標系における位置座標とカメラ座標系の位置座標との関係に基づいて、撮影端末３の位置および姿勢を算出する。

【0042】

次に、判定部３６２は、被検者が計測器２に乗った場合の被検者の頭部の位置を算出する（ステップＳ２０３）。判定部３６２は、撮影画像に写るマーカＭの形状に基づいて、計測面２１のワールド座標系における位置座標を算出する。判定部３６２は、ワールド座標系において、あらかじめ記憶された被検者の身長に相当する距離だけ計測面２１から上方に位置する点の位置座標を算出する。判定部３６２は、算出された点の位置座標をカメラ座標系における座標に変換することにより、被検者の頭部の位置を算出する。

【0043】

次に、判定部３６２は、計測面２１上の点と被検者の頭部の位置とを結ぶように被検者の像を表示する（ステップＳ２０４）。判定部３６２は、あらかじめ記憶された被検者の像を、計測面２１上の点と被検者の頭部の位置とを結ぶように変形させて誘導画面Ｇ１に表示する。

【0044】

次に、判定部３６２は、撮影範囲が、計測面２１に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。判定部３６２は、被検者の頭部の位置が撮影範囲に含まれているか否かを判定する。例えば、判定部３６２は、カメラ座標系における被検者の頭部の座標が撮影画像に含まれる範囲である場合に、撮影範囲が被検者の全身を含む範囲であると判定する。

【0045】

撮影範囲が被検者の全身を含む範囲である場合（ステップＳ２０５－Ｙｅｓ）、判定部３６２は、撮影範囲が、計測面２１に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲であると判定する（ステップＳ２０６）。判定部３６２は、現在の位置で撮影端末を固定すべき旨の文字列を誘導情報Ｇ１３として誘導画面Ｇ１に表示する。以上で、判定処理が終了する。

【0046】

ステップＳ２０１においてマーカＭが検出されなかった場合（ステップＳ２０１－Ｎｏ）、またはステップＳ２０５において撮影範囲が被検者の全身を含む範囲でない場合（ステップＳ２０５－Ｎｏ）、判定部３６２は、撮影範囲が、計測面２１に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲でないと判定する（ステップＳ２０７）。判定部３６２は、全身が写る位置まで撮影端末３を移動させるべき旨の文字列を誘導情報Ｇ１３として誘導画面Ｇ１に表示する。以上で、判定処理が終了する。

【0047】

図６に戻り、次に、取得部３６３は、判定処理の結果を参照して、撮影範囲が被検者の全身を含む範囲であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

【0048】

撮影範囲が被検者の全身を含む範囲である場合（ステップＳ１０３－Ｙｅｓ）、取得部３６３は、被検者が計測器２に乗っているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。取得部３６３は、撮影画像において計測器２の上方を含む所定の領域から人物が検出された場合に、被検者が計測器２に乗ったと判定する。

【0049】

例えば、取得部３６３は、撮影画像から、計測器２の上方を含む所定の領域を検出対象領域として抽出する。検出対象領域は、計測面２１の全体を含むとともに、計測面２１に対して被検者の身長に相当する距離だけ上方の位置を含む領域である。取得部３６３は、検出対象領域のＨＯＧ（Histogram of Oriented Gradient）特徴量を抽出する。取得部３６３は、抽出された特徴量をあらかじめ設定された人物の特徴量と比較することにより特徴量間の類似度を算出する。取得部３６３は、算出された類似度が所定値以上である場合に、被検者が計測器２に乗っていると判定する。また、取得部３６３は、検出対象領域を人物領域として取得する。

【0050】

このような例に限られず、取得部３６３は、画像が入力された場合に人物領域を出力するように学習された畳み込みニューラルネットワーク等の学習済みモデルを用いて撮影画像から人物を検出してもよい。この場合、取得部３６３は、学習済みモデルから人物領域が出力され、かつ学習済みモデルから出力された人物領域と計測器２との位置関係が所定の条件を満たす場合に、被検者が計測器２に乗っていると判定する。

【0051】

ステップＳ１０３において撮影範囲が被検者の全身を含む範囲でない場合（ステップＳ１０３－Ｎｏ）、またはステップＳ１０４において被検者が計測器２に乗っていない場合（ステップＳ１０４－Ｎｏ）、撮影処理はステップＳ１０１に戻る。すなわち、取得部３６３は、撮影範囲が被検者の全身を含む範囲となり、かつ被検者が計測器２に乗るまで待機する。

【0052】

ステップＳ１０４において被検者が計測器２に乗っている場合（ステップＳ１０４－Ｙｅｓ）、取得部３６３は、撮影画像を処理対象の画像として取得する（ステップＳ１０５）。

【0053】

次に、特定部３６４は、撮影画像に写る被検者の骨格を特定する（ステップＳ１０６）。特定部３６４は、ステップＳ１０４において検出された人物領域に基づいて、被検者の骨格を特定する。例えば、特定部３６４は、人物領域をＯｐｅｎＰｏｓｅ、ＨＲＮｅｔ等の姿勢推定用の畳み込みニューラルネットワークである学習済みモデルに入力することにより、被検者の骨格を特定する。例えば、特定部３６４は、被検者の骨格として、被検者の両肩、両肘、両手首、腰の両端および両膝の位置を特定する。

【0054】

次に、算出部３６５は、被検者の体重、体脂肪率および身長に基づいて、被検者の現在の皮脂厚と被検者の理想体型における皮脂厚とをそれぞれ算出する（ステップＳ１０７）。例えば、算出部３６５は、キャリパー法を用いて被検者の現在の皮脂厚を算出する。この場合、算出部３６５は、被検者の体重、体脂肪率および身長に基づいて被検者の現在の上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値を算出し、算出された合計値に基づいて被検者の現在の腹部の皮脂厚を算出する。

【0055】

キャリパー法によれば、上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値αは皮脂厚係数Ｘ、体重Ｗおよび体表密度Ａを用いて次の式で算出される。

【数1】

【0056】

皮脂厚係数Ｘは体密度Ｄを用いて、体表面積Ａは体重Ｗおよび身長Ｈを用いてそれぞれ次の式で規定される。

【数2】

【0057】

体密度Ｄは、体脂肪率ＦＡＴを用いて次の式で規定される。

【数3】

【0058】

算出部３６５は、上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値に、あらかじめ記憶された皮脂厚の補正係数を乗じることにより、被検者の現在の腹部の皮脂厚を算出する。皮脂厚の補正係数は、年代、性別ごとの各部位の皮脂厚の比率に基づいて設定される。各部位の皮脂厚の比率は、例えば、小宮秀一“日本人の体組成”（健康科学第１９巻，１９９７年）に示される各部位の標準的な皮脂厚に基づいて定められる。腹部の皮脂厚を算出するための補正係数は、例えば、若年男性で０．５２、中年男性で０．５、高年男性で０．５、若年女性で０．４１、中年女性で０．４２、高年女性で０．４である。

【0059】

また、算出部３６５は、被検者の身長に基づいて標準体重を算出する。算出部３６５は、被検者の身長、標準体重および標準体脂肪率に基づいて、同様に、被検者の理想体型における上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値を算出し、算出された合計値に基づいて理想体型における腹部の皮脂厚を算出する。標準体脂肪率は、あらかじめ設定され、例えば１８％に設定される。

【0060】

次に、体型生成部３６６は、被検者の骨格に基づいて、撮影画像に写る被検者の身体の腹部を変形させた画像を理想体型の画像として生成する（ステップＳ１０８）。体型生成部３６６は、被検者の骨格に基づいて、ステップＳ１０４において検出された人物領域のうちから腹部に相当する領域を変形対象領域として抽出する。体型生成部３６６は、被検者の現在の皮脂厚と理想体型における皮脂厚との差分に基づいて変形対象領域を変形させることにより、理想体型の画像を生成する。

【0061】

図８（Ａ）および（Ｂ）は、理想体型の画像の生成について説明するための模式図である。例えば、体型生成部３６６は、ステップＳ１０４で検出された人物領域にエッジ検出技術を適用し人物のエッジ画素を特定する。体型生成部３６６は、被検者の骨格と人物のエッジ画素との位置関係に基づいて、人物のエッジ画素のうちから胴体領域のエッジ画素と腕領域のエッジ画素とを特定する。体型生成部３６６は、人物の腰の両端から所定距離だけ上方の範囲であって、人物の胴体領域のエッジを含み、かつ腕領域のエッジを含まない領域を変形対象領域として抽出する。図８（Ａ）に示す例では、矩形の領域Ａが変形対象領域として抽出されている。

【0062】

体型生成部３６６は、被検者の現在の皮脂厚と理想体型における皮脂厚との差分を算出する。体型生成部３６６は、算出された差分を撮影画像における画素数に変換することにより、変形量を算出する。体型生成部３６６は、変形対象領域を変形量に基づいて変形させることにより、理想体型の画像を生成する。図８（Ｂ）に示す例では、領域Ａの側辺のそれぞれが中央で変形量Δだけ内側に凹むように湾曲されている。また、側辺の湾曲に伴い、領域Ａに含まれる複数の画素のそれぞれが位置に応じて内側に移動するように変形されている。その結果、被検者の腹部が凹んだ画像が理想体型の画像として生成されている。例えば、各画素の移動量は、画素の位置が左右方向において外側に近く、かつ上下方向において中央に近いほど大きくなるように設定される。

【0063】

図６に戻り、表示制御部３６７は、撮影画像に写る被検者の身体の画像と理想体型の画像とを対比可能に表示する（ステップＳ１０９）。表示制御部３６７は、ステップＳ１０４で抽出された被検者の現在の身体の画像と被検者の理想体型の画像とを含む比較画面Ｇ２を表示部３３に表示する。以上で、撮影処理が終了する。

【0064】

以上のように、撮影システム１は、被検者が乗る計測面２１の所定の位置に配置されたマーカＭを有する計測器２と、撮影端末３を有する。撮影端末３は、撮影範囲を撮影して撮影画像を生成する生成部３６１と、撮影画像に写るマーカＭの形状に基づいて、撮影範囲が、計測面２１に被検者が乗った場合に被検者の全身を含む範囲であるか否かを判定する判定部３６２とを有する。これにより、撮影システム１は、撮影端末を用いて簡易に全身画像を撮影することを可能とする。

【0065】

また、マーカＭは、計測面２１に乗る被検者の視線方向に延伸し、かつ計測面２１における被検者の位置を挟むように配置される第１部分Ｍ１と、視線方向に直交する方向に延伸する第２部分Ｍ２と、を有することが好ましい。マーカＭが計測面２１の被検者の位置を挟むように配置されることにより、計測面２１の被検者の位置に対する撮影端末３の位置および姿勢が高精度に算出される。したがって、撮影システム１は、撮影端末を用いて簡易かつ確実に全身画像を撮影することを可能とする。

【0066】

また、撮影端末３は、撮影画像に写る被検者の骨格を特定する特定部３６４と、被検者の骨格に基づいて、撮影画像に写る被検者の身体の腹部を変形させた画像を理想体型の画像として生成する体型生成部３６６とを有することが好ましい。これにより、撮影システム１は、被検者に理想体型を把握させ、被検者のダイエットの意欲を向上させることを可能とする。

【0067】

また、撮影端末３は、被検者の現在の皮脂厚と被検者の理想体型における皮脂厚とをそれぞれ算出する算出部３６５をさらに有し、体型生成部３６６は、被検者の現在の皮脂厚と理想体型における皮脂厚との差分に基づいて、撮影画像に写る被検者の腹部を変形させることが好ましい。これにより、撮影システム１は、被検者に適切な理想体型を把握させ、被検者のダイエットの意欲をより向上させることを可能とする。

【0068】

また、算出部３６５は、被検者の体重、体脂肪率および身長に基づいて被検者の上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値を算出し、算出された合計値に基づいて被検者の現在の腹部の皮脂厚と被検者の理想体型における腹部の皮脂厚とをそれぞれ算出することが好ましい。被検者の上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値と被検者の体重、体脂肪率および身長との関係はキャリパー法に用いられており、両者の間には強い相関があることが知られている。撮影システム１は、上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値を介して被検者の皮脂厚を算出することにより、高精度に被検者の皮脂厚を算出し、被検者により適切な理想体型を把握させ、被検者のダイエットの意欲をより向上させることを可能とする。

【0069】

また、撮影端末３は、撮影画像に写る被検者の身体の画像と理想体型の画像とを対比可能に表示する表示制御部３６７をさらに有することが好ましい。これにより、撮影システム１は、被検者に理想体型と現在の体型との差を把握させ、被検者のダイエットの意欲をより向上させることを可能とする。

【0070】

撮影システム１には、次に述べるような変形例が適用されてもよい。

【0071】

上述した実施形態では、マーカＭは第１部分Ｍ１と第２部分Ｍ２とを有するものとした。このような例に限られず、マーカＭは任意の形状を有し、計測面２１の任意の位置に配置されてよい。この場合も、撮影システム１は、計測面２１に対する撮影端末３の位置および姿勢を高精度に算出し、撮影端末を用いて簡易かつ確実に全身画像を撮影することを可能とする。また、マーカＭは計測器２の側面等の、計測面２１以外の位置に配置されてもよい。

【0072】

上述した実施形態では、撮影処理のステップＳ１０７において、算出部３６５は標準体重および標準体脂肪率に基づいて被検者の理想体型における皮脂厚を算出するものとした。このような例に限られず、算出部３６５は被検者によって設定された理想体重および理想体脂肪率に基づいて被検者の理想体型における皮脂厚を算出してもよい。この場合、撮影端末３は、あらかじめ操作部１４に対する被検者の操作に応じて理想体重および理想体脂肪率を取得する。

【0073】

上述した実施形態では、撮影処理のステップＳ１０８において、体型生成部３６６は被検者の体重、体脂肪率および身長に基づいて被検者の現在の皮脂厚と被検者の理想体型における皮脂厚との差分に基づいて撮影画像に写る被検者の腹部を変形させるものとした。このような例に限られず、体型生成部３６６は、記憶部３１にあらかじめ記憶された変形量に基づいて撮影画像に写る被検者の腹部を変形させてもよい。変形量は、例えば、被検者の現在の腹囲と被検者が理想とする腹囲の差分に基づいて設定されてもよい。この場合、撮影端末３は、あらかじめ操作部１４に対する被検者の操作に応じて被検者が理想とする腹囲を取得する。

【0074】

上述した実施形態では、撮影処理のステップＳ１０８において、体型生成部３６６は撮影画像に写る被検者の腹部を変形させるものとした。このような例に限られず、体型生成部３６６は被検者の身体の任意の部位を変形させてもよい。例えば、体型生成部３６６は、被検者の上腕部、大腿部等を変形させてもよい。この場合、ステップＳ１０７において、算出部３６５は被検者の上腕背部および肩甲骨下部の皮脂厚の合計値に変形の対象となる対象部位に応じた補正係数を乗じることにより、被検者の現在の対象部位の皮脂厚を算出する。また、算出部３６５は、同様にして被検者の理想体型における対象部位の皮脂厚を算出する。

【0075】

上述した実施形態では、判定処理において、判定部３６２は、被検者の頭部の位置が撮影範囲に含まれている場合に、撮影範囲が被検者の全身を含む範囲であると判定するものとした。このような例に限られず、判定部３６２は、撮影画像に写るマーカの位置および形状が、過去の撮影画像に基づいて設定された所定の位置および形状である場合に、撮影範囲が被検者の全身を含む範囲であると判定してもよい。所定の位置および形状は、例えば、過去に実行された判定処理において撮影範囲が被検者の全身を含む範囲であると判定された時点の撮影画像に写っていたマーカの位置および形状である。

【0076】

この場合、判定処理のステップＳ２０６の後に、判定部３６２は、撮影画像に写るマーカＭの位置および形状を記憶部３１に記憶する。例えば、判定部３６２は、マーカＭの位置および形状として、撮影画像から抽出されたマーカＭの特徴点の座標を記憶する。判定部３６２は、マーカＭの位置および形状として、公知のエッジ検出技術を用いて撮影画像から検出されたマーカＭのエッジ画素を記憶してもよい。

【0077】

判定部３６２は、判定処理においてマーカＭの位置および形状が記憶されている場合には、誘導画面Ｇ１に重畳して、記憶されたマーカＭの位置および形状を表示する。被検者は、撮影画像に写る実際のマーカＭを、誘導画面Ｇ１に重畳して表示されたマーカＭの位置および形状に重なるように撮影端末３を移動させる。判定部３６２は、撮影画像に写る実際のマーカＭの位置および形状と、誘導画面Ｇ１に表示されたマーカＭの位置および形状とが近似する場合に、撮影範囲が被検者の全身を含む範囲であると判定する。例えば、判定部３６２は、撮影画像に写る実際のマーカＭの特徴点と、記憶されたマーカＭの特徴点との類似度を算出し、類似度が所定値以上である場合に、実際のマーカＭの位置および形状と記憶されたマーカＭの位置および形状とが近似すると判定する。

【0078】

２回目以降の撮影においては、被検者は、過去の撮影における計測器２と撮影端末３との位置関係を再現することで、全身画像を撮影することができる。判定部３６２は、撮影画像に写るマーカの位置および形状に基づいて、被検者が過去の撮影における計測器２と撮影端末３との位置関係を再現することを支援し、被検者が容易に全身画像を撮影することを可能とする。

【0079】

上述した実施形態では、判定処理のステップＳ２０７において、判定部３６２は全身が写る位置まで撮影端末３を移動させるべき旨の文字列を誘導情報Ｇ１３として表示するものとした。このような例に限られず、判定部３６２は、被検者の頭部の位置に応じて異なる文字列を誘導情報Ｇ１３として表示してもよい。例えば、被検者の頭部の座標が撮影範囲の外側であって撮影範囲の側方に位置している場合には、判定部３６２は、撮影端末３の傾きを修正すべき旨の文字列を表示する。また、判定部３６２は、撮影端末３の位置または姿勢に基づいて異なる文字列を誘導情報Ｇ１３として表示してもよい。例えば、被検者の頭部の座標が撮影範囲の外側であって撮影範囲の上方に位置している場合において、判定部３６２は、撮影端末３の傾きが大きい場合には撮影端末３の傾きを修正すべき旨の文字列を表示し、撮影端末３の傾きが小さい場合には計測器２から離れるべき旨の文字列を表示してもよい。撮影端末３の傾きは、撮影画像に基づいて算出されてもよく、撮影端末３が備える傾きセンサから取得されてもよい。これにより、撮影システム１は、撮影端末３を用いて被検者がより簡易に全身画像を撮影することを可能とする。

【0080】

上述した実施形態では、撮影端末３は被検者の身長、体重、体脂肪率をあらかじめ記憶部３１に記憶するものとした。このような例に限られず、撮影端末３は通信部３２を介して身長、体重、体脂肪率を計測器２から取得してもよい。

【0081】

上述した撮影端末３の機能は、複数の装置によって実現されてもよい。

【0082】

当業者は、本発明の範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。例えば、上述した実施形態及び変形例は、本発明の範囲において、適宜に組み合わせて実施されてもよい。

【符号の説明】

【0083】

１ 撮影システム
２ 計測器
２１ 計測面
３ 撮影端末
３５ 撮像部
３６１ 生成部
３６２ 判定部
３６３ 取得部
３６４ 特定部
３６５ 算出部
３６６ 体型生成部
３６７ 表示制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】