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(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】P2024044896
(43)【公開日】2024-04-02
(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理装置及びプログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/11 20060101AFI20240326BHJP
【ＦＩ】
A61B5/11 120
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022150707
(22)【出願日】2022-09-21
(71)【出願人】
【識別番号】517255566
【氏名又は名称】株式会社エクサウィザーズ
(71)【出願人】
【識別番号】509264475
【氏名又は名称】株式会社ＺＥＮ ＰＬＡＣＥ
(72)【発明者】
【氏名】蛭田 興明
(72)【発明者】
【氏名】板橋 宣孝
(72)【発明者】
【氏名】石山 洸
(72)【発明者】
【氏名】笠原 裕司
(72)【発明者】
【氏名】ビヨルン デメイヤー
【テーマコード（参考）】
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C038VA04
4C038VA05
4C038VB01
4C038VC05
(57)【要約】
【課題】 動画から膝屈曲位状態での運動のための動作の良し悪しを評価する。
【解決手段】
一実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、を含む
【選択図】図１
【解決手段】
一実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、を含む
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、
を含む情報処理方法。
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、
を含む情報処理方法。
【請求項2】
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、肩又は首と腰とを結ぶ仮想の第１直線と、当該腰と膝とを結ぶ仮想の第２直線と、で成す第１角度とされている、
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項3】
前記腰屈曲度は、
前記ユーザにおける、肩又は首と腰とを結ぶ仮想の第１直線と、当該腰と膝とを結ぶ仮想の第２直線と、で成す第１角度と、
前記ユーザにおける、胸又は背中と前記腰とを結ぶ仮想の第３直線と、前記第２直線と、で成す第２角度と、の差分とされている、
請求項１に記載の情報処理方法。
前記ユーザにおける、肩又は首と腰とを結ぶ仮想の第１直線と、当該腰と膝とを結ぶ仮想の第２直線と、で成す第１角度と、
前記ユーザにおける、胸又は背中と前記腰とを結ぶ仮想の第３直線と、前記第２直線と、で成す第２角度と、の差分とされている、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項4】
前記情報処理装置は、前記評価処理において、前記差分の正負が反転しない場合、前記評価対象動作を高く評価する、
請求項３に記載の情報処理方法。
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項5】
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、首と膝とを結ぶ仮想の第４直線と、臀部と、の距離とされている、
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項6】
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、腰と膝とを結ぶ仮想の第５直線の長さである、
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項7】
前記情報処理装置は、前記算出処理において、前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの首屈曲度を算出すると共に、
前記評価処理において、前記首屈曲度にも基づいて、前記ユーザの動作を評価する、
請求項１に記載の情報処理方法。
前記評価処理において、前記首屈曲度にも基づいて、前記ユーザの動作を評価する、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項8】
前記首屈曲度は、前記ユーザにおける、目と首とを結ぶ仮想の第６直線と、当該首と胸とを結ぶ仮想の第７直線と、で成す第３角度とされている、
請求項７に記載の情報処理方法。
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項9】
前記動画は、前記ユーザを側方から撮影した動画である、
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項10】
前記情報処理装置は、前記評価処理にて前記評価対象動作に対してなされた評価に応じて、前記ユーザへ報酬を付与する情報を記録する、
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項11】
前記報酬は、ブロックチェーン上のトークンとして記録される、
請求項１０に記載の情報処理方法。
請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項12】
前記報酬は、通貨と交換可能な価値として記録される、
請求項１０に記載の情報処理方法。
請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項13】
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得部と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出部と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出部と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価部と、
を有する情報処理装置。
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出部と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出部と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価部と、
を有する情報処理装置。
【請求項14】
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、
を含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、
を含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理方法、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、動画から抽出した骨格情報を利用して、運動を評価する技術が知られている。例えば、引用文献１には、ユーザ端末に関連するユーザの身体の運動の評価を行うシステムであって、前記身体を撮像した画像を解析して前記身体の複数の部位を特定する画像解析部と、前記複数の部位の各々の動きを評価し、評価情報を生成する評価生成部と、ユーザ端末と指導者端末との間のコミュニケーション用画面を生成する画面生成部と、を有し、前記画面生成部は、前記コミュニケーション用画面の少なくとも一部に、前記評価情報を表示するよう画面を生成する、運動評価システムが開示されている。このシステムによれば、動画からピッチング等の運動を評価することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２１－４９２０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
動画から膝屈曲位状態での運動のための動作の良し悪しを評価する技術が求められている。
【0005】
本発明は、上記の課題を鑑みてなされたものであり、動画から膝屈曲位状態での運動のための動作の良し悪しを評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
請求項１に記載の保持装置は、装置を保持する装置保持部と、固定部位に取り付けられる固定ガイド部と、前記装置保持部と結合されかつ前記固定ガイド部と嵌合する嵌合部を備えた嵌合本体部と、を有している。
【0007】
一実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、を含む。
【発明の効果】
【0008】
一実施形態によれば、動画から膝屈曲位状態での運動のための動作の良し悪しを評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】ペルビックカールを説明する模式図である。
【図2】第１実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【図3】第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図4】第１実施形態に係る評価装置の機能構成一例を示す図である。
【図5】評価指標である第１角度θ１を説明する図である。
【図6】評価指標である第２角度θ２を説明する図である。
【図7】第１実施形態に係る評価装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図8】高評価時の第１角度θ１、第２角度θ２及び第１角度θ１と第２角度θ２との差分の一例を示す図である。
【図9】非高評価時の第１角度θ１、第２角度θ２及び第１角度θ１と第２角度θ２との差分の一例を示す図である。
【図10】ユーザ端末に表示される評価結果の表示画面の一例を示す図である。
【図11】第２実施形態に係る評価装置の機能構成一例を示す図である。
【図12】評価指標である第１距離Ｄ１を説明する図である。
【図13】第２実施形態に係る評価装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図14】高評価時の第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率の一例を示す図である。
【図15】非高評価時の第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率の一例を示す図である。
【図16】第３実施形態に係る評価装置の機能構成一例を示す図である。
【図17】評価指標である第２距離Ｄ２を説明する図である。
【図18】第３実施形態に係る評価装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図19】高評価時の第２距離Ｄ２及び第２距離Ｄ２の時間変化率の一例を示す図である。
【図20】非高評価時の第２距離Ｄ２及び第２距離Ｄ２の時間変化率の一例を示す図である。
【図21】第４実施形態に係る評価装置の機能構成一例を示す図である。
【図22】評価指標である第３角度θ３を説明する図である。
【図23】第４実施形態に係る評価装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図24】高評価時の第３角度θ３及び第３角度θ３の時間変化率の一例を示す図である。
【図25】非高評価時の第３角度θ３及び第３角度θ３の時間変化率の一例を示す図である。
【図26】第５実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【図27】第５実施形態に係る評価装置の機能構成一例を示す図である。
【図28】第５実施形態に係る情報処理システムの処理の一例を示すシーケンス図である。
【図29】立位体前屈を説明する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
（第１実施形態）
以下、図１～図１０用いて、本発明に係る情報処理システムの一実施形態について説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
以下、図１～図１０用いて、本発明に係る情報処理システムの一実施形態について説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
【0011】
＜システム概要＞
まず、本実施形態に係る情報処理システム１０の概要について説明する。本実施形態に係る情報処理システム１０は、ユーザ動画１２１に基づいて、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価し、評価結果をユーザに通知するシステムである。ユーザ動画１２１は、ユーザが実施したペルビックカールをユーザの側方から撮影した動画である。ユーザは、ペルビックカールを実施する人である。ペルビックカールは、膝屈曲位状態にて臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作を行うことにより背筋を伸ばすストレッチであり、ピラティスなどで取り入れられている。なお、ペルビックカールが請求項１に記載の「膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作」に相当する。
まず、本実施形態に係る情報処理システム１０の概要について説明する。本実施形態に係る情報処理システム１０は、ユーザ動画１２１に基づいて、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価し、評価結果をユーザに通知するシステムである。ユーザ動画１２１は、ユーザが実施したペルビックカールをユーザの側方から撮影した動画である。ユーザは、ペルビックカールを実施する人である。ペルビックカールは、膝屈曲位状態にて臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作を行うことにより背筋を伸ばすストレッチであり、ピラティスなどで取り入れられている。なお、ペルビックカールが請求項１に記載の「膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作」に相当する。
【0012】
図１は、ペルビックカールを説明する模式図である。図１に示すように、ペルビックカールは、ユーザが仰向けになり膝を立てた状態（膝屈曲位）から、臀部から背骨を一つ一つ上方側へ上げるイメージにて肩、腰及び膝が身体側面視にて略直線となる所まで上げて、臀部を下方側へ下げて再び膝屈曲位へ移行するまでの一連の動作である。
【0013】
＜システム構成＞
図２は、本実施形態に係る情報処理システム１０の構成の一例を示す図である。図２に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１０は、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続された、評価装置１と、ユーザ端末２と、を備える。ネットワークＮは、例えば、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、インターネット、公衆回線網、モバイルデータ通信網、又はこれらの組み合わせである。図２の例では、情報処理システム１０は、評価装置１及びユーザ端末２をそれぞれ１つずつ備えるが、それぞれ複数備えてもよい。
図２は、本実施形態に係る情報処理システム１０の構成の一例を示す図である。図２に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１０は、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続された、評価装置１と、ユーザ端末２と、を備える。ネットワークＮは、例えば、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、インターネット、公衆回線網、モバイルデータ通信網、又はこれらの組み合わせである。図２の例では、情報処理システム１０は、評価装置１及びユーザ端末２をそれぞれ１つずつ備えるが、それぞれ複数備えてもよい。
【0014】
評価装置１は、ユーザ動画１２１に基づいて、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価し、評価結果をユーザに通知する情報処理装置である。評価装置１は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、スマートフォン、タブレット端末、サーバ装置、又はマイクロコンピューであるが、これに限られない。評価装置１について、詳しくは後述する。
【0015】
ユーザ端末２は、ユーザ動画１２１を評価装置１に送信し、ペルビックカールの評価結果を表示する情報処理装置である。ユーザ端末２は、例えば、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末、サーバ装置、又はマイクロコンピューであるが、これに限られない。ユーザ端末２は、外部装置からユーザ動画１２１を取得し、取得したユーザ動画１２１を評価装置１に送信してもよい。また、ユーザ端末２は、カメラを備え、そのカメラで撮影したユーザ動画１２１を評価装置１に送信してもよい。この場合、ユーザは、自分で自分のユーザ動画１２１を撮影してもよいし、ユーザ以外の撮影者に自分のユーザ動画１２１を撮影してもらってもよい。また、ユーザ動画１２１を送信するユーザ端末２と、評価結果を表示するユーザ端末２と、は異なる情報処理装置であってもよい。
【0016】
＜ハードウェア構成＞
次に、情報処理装置１００のハードウェア構成について説明する。図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、バスＢを介して相互に接続された、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ストレージ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、入出力Ｉ／Ｆ１０５と、ドライブ装置１０６と、を備える。
次に、情報処理装置１００のハードウェア構成について説明する。図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、バスＢを介して相互に接続された、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ストレージ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、入出力Ｉ／Ｆ１０５と、ドライブ装置１０６と、を備える。
【0017】
プロセッサ１０１は、ストレージ１０３に記憶されたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を含む各種のプログラムをメモリ１０２に展開して実行することにより、情報処理装置１００の各構成を制御し、情報処理装置１００の機能を実現する。プロセッサ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、又はこれらの組み合わせである。
【0018】
メモリ１０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はこれらの組み合わせである。ＲＯＭは、例えば、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、又はこれらの組み合わせである。ＲＡＭは、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ）、又はこれらの組み合わせである。
【0019】
ストレージ１０３は、ＯＳを含む各種のプログラム及びデータを記憶する。ストレージ１０３は、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＣＭ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ｃｌａｓｓ Ｍｅｍｏｒｉｅｓ）、又はこれらの組み合わせである。
【0020】
通信Ｉ／Ｆ１０４は、情報処理装置１００を、ネットワークＮを介して外部装置に接続し、通信を制御するためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０４は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、又は光通信に準拠したアダプタであるが、これに限られない。
【0021】
入出力Ｉ／Ｆ１０５は、評価装置１に入力装置１０７及び出力装置１０８を接続するためのインタフェースである。入力装置１０７は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、マイク、スキャナ、カメラ、各種センサ、操作ボタン、又はこれらの組み合わせである。出力装置１０８は、例えば、ディスプレイ、プロジェクタ、プリンタ、スピーカ、バイブレータ、又はこれらの組み合わせである。
【0022】
ドライブ装置１０６は、ディスクメディア１０９のデータを読み書きする。ドライブ装置１０６は、例えば、磁気ディスクドライブ、光学ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ、又はこれらの組み合わせである。ディスクメディア１０９は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ Ｄｉｓｋ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、又はこれらの組み合わせである。
【0023】
なお、本実施形態において、プログラムは、情報処理装置１００の製造段階でメモリ１０２又はストレージ１０３に書き込まれてもよいし、ネットワークＮを介して情報処理装置１００に提供されてもよいし、ディスクメディア１０９などの非一時的でコンピュータ読み取り可能な記録媒体を介して情報処理装置１００に提供されてもよい。
【0024】
【0025】
通信部１１は、通信Ｉ／Ｆ１０４により実現される。通信部１１は、ネットワークＮを介して、ユーザ端末２との間で情報の送受信を行う。通信部１１は、ユーザ端末２からユーザ動画１２１を受信する。また、通信部１１は、ユーザ端末２に評価結果情報１２４を送信する。
【0026】
記憶部１２は、メモリ１０２及びストレージ１０３により実現される。記憶部１２には、ユーザ動画１２１、骨格情報１２２、角度情報１２３及び評価結果情報１２４が記憶される。
【0027】
ユーザ動画１２１は、ユーザが実施したペルビックカールをユーザの側方側から撮影した動画である。ユーザ動画１２１は、ユーザの側方側から撮影した動画であることから、ペルビックカールの動作の変化をより検出し易くなる。ユーザ動画１２１は、ユーザのペルビックカールにおける臀部を上方へ上げる動作及び上げた臀部を下げる動作の少なくとも一方の動作を撮影した動画であればよい。また、ユーザ動画１２１は、複数回のペルビックカールを撮影した動画であってもよい。
【0028】
骨格情報１２２は、ユーザ動画１２１に写ったユーザの体（骨格）における複数の特徴点の座標を示す情報である。特徴点は、例えば、頭、目、鼻、口、耳、肩、喉、肘、手首、指、腰、尻、膝、くるぶし、踵、又は爪先であるが、これに限られない。骨格情報１２２は、ユーザ動画１２１の各フレームと対応した時系列情報として記憶される。
【0029】
角度情報１２３は、後述する第１算出部１３３及び第２算出部１３４により算出された第１角度θ１及び第２角度θ２を示す情報である。第１角度θ１及び第２角度θ２は、ユーザ動画１２１の各フレームと対応した時系列情報として記憶される。第１角度θ１及び第２角度θ２について、詳しくは後述する。
【0030】
評価結果情報１２４は、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価した評価結果を示す情報である。評価結果は、評価項目ごとの評価値であってもよいし、評価項目ごとのコメント又はアドバイスであってもよい。評価項目は、例えば、臀部の動き具合、速度、及び力みの程度の少なくとも１つを含む。
【0031】
制御部１３は、プロセッサ１０１がメモリ１０２からプログラムを読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部１３は、評価装置１の動作全体を制御する。制御部１３は、取得部１３１と、抽出部１３２と、第１算出部１３３と、第２算出部１３４と、判別部１３５と、評価部１３６と、通知部１３７と、を備える。
【0032】
取得部１３１は、通信部１１がユーザ端末２から受信したユーザ動画１２１を取得し、記憶部１２に保存する。
【0033】
抽出部１３２は、骨格抽出（姿勢推定）処理により、記憶部１２に保存されたユーザ動画１２１から、ユーザ動画１２１に写ったユーザの骨格情報１２２を抽出し、記憶部１２に保存する。抽出部１３２は、任意の骨格抽出方法を利用できる。
【0034】
第１算出部１３３は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応するユーザの腰屈曲度としての第１角度θ１を算出する。図５に示されるように、第１角度θ１は、ユーザの腰の曲げ具合を示す指標である。第１角度θ１は、例えば、ユーザにおける肩又は首と腰とを結ぶ仮想の第１直線Ｌ１と、腰と膝とを結ぶ仮想の第２直線Ｌ２と、の傾き（角度）である。第１算出部１３３は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第１角度θ１を示す情報を時系列情報として記憶部１２に保存する。
【0035】
第２算出部１３４は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応するユーザの腰屈曲度としての第２角度θ２を算出する。図６に示されるように、第２角度θ２は、ユーザにおける胸又は背中と腰とを結ぶ仮想の第３直線Ｌ３と、第２直線Ｌ２と、の傾き（第３直線Ｌ３と第２直線Ｌ２とが成す角度）である。第２算出部１３４は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第２角度θ２を示す情報を時系列情報として記憶部１２に保存する。
【0036】
判別部１３５は、第１角度θ１及び第２角度θ２に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。より詳細には、判別部１３５は、ユーザ動画１２１に含まれるペルビックカールにおける臀部を上方へ上げる動作及び上げた臀部を下方へ下げる動作の少なくとも一方の動作を判別する。臀部を上方へ上げる動作部分は、ユーザ動画１２１において、ユーザがペルビックカールにおける臀部を上方へ上げる動作を実施しているところを撮影した部分のことである。臀部を下げる動作部分は、ユーザ動画１２１において、ユーザがペルビックカールにおける既に上げた臀部を下方へ下げる動作を実施しているところを撮影した部分のことである。判別方法については後述する。
【0037】
評価部１３６は、第１角度θ１及び第２角度θ２に基づいて、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価し、評価結果を示す評価結果情報１２４を記憶部１２に保存する。評価方法については後述する。
【0038】
通知部１３７は、記憶部１２に保存された評価結果情報１２４をユーザ端末２に送信し、ユーザに評価結果を通知する。
【0039】
＜評価装置が実行する処理＞
次に、評価装置１が実行する処理について説明する。図７は、評価装置１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
次に、評価装置１が実行する処理について説明する。図７は、評価装置１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【0040】
（ステップＳ１０１）
取得部１３１は、通信部１１がユーザ端末２から受信したユーザ動画１２１を取得し、記憶部１２に保存する。
取得部１３１は、通信部１１がユーザ端末２から受信したユーザ動画１２１を取得し、記憶部１２に保存する。
【0041】
（ステップＳ１０２）
抽出部１３２は、骨格抽出処理により、記憶部１２に保存されたユーザ動画１２１から、ユーザ動画１２１に写ったユーザの骨格情報１２２を抽出し、記憶部１２に保存する。
抽出部１３２は、骨格抽出処理により、記憶部１２に保存されたユーザ動画１２１から、ユーザ動画１２１に写ったユーザの骨格情報１２２を抽出し、記憶部１２に保存する。
【0042】
（ステップＳ１０３）
第１算出部１３３は、記憶部１２に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第１角度θ１を算出する。第１算出部１３３は、算出した第１角度θ１を角度情報１２３として記憶部１２に保存する。
第１算出部１３３は、記憶部１２に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第１角度θ１を算出する。第１算出部１３３は、算出した第１角度θ１を角度情報１２３として記憶部１２に保存する。
【0043】
（ステップＳ１０４）
第２算出部１３４は、記憶部１２に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第２角度θ２を算出する。第２算出部１３４は、算出した第２角度θ２を角度情報１２３として記憶部１２に保存する。
第２算出部１３４は、記憶部１２に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第２角度θ２を算出する。第２算出部１３４は、算出した第２角度θ２を角度情報１２３として記憶部１２に保存する。
【0044】
（ステップＳ１０５）
判別部１３５は、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４で算出した第１角度θ１及び第２角度θ２に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。
判別部１３５は、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４で算出した第１角度θ１及び第２角度θ２に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。
【0045】
ここで、図８及び図９は、第１角度θ１、第２角度θ２及び第１角度θ１と第２角度θ２との差分の一例を示す図である。図８は、ユーザが良いペルビックカールを実施した場合の第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率を示す図である。図９は、ユーザが悪いペルビックカールを実施した場合の第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率を示す図である。図８及び図９の例では、ユーザがペルビックカールを３回実行した場合の第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率が時系列で示されている。
【0046】
図８及び図９に示すように、第１角度θ１及び第２角度θ２は、膝屈曲位状態で静止している間は変化がなく、臀部を上方へ上げる動作中に大きくなり、臀部を上げ切った状態（以下、臀部を上げ切った位置を単に「最高点」と称する。）ではそれぞれ角度が略１８０°か又はそれに近い値となり、臀部を下方へ下げる動作中に小さくなる。このため、判別部１３５は、例えば、第１角度θ１及び第２角度θ２が閾値以下で安定した値からピークまで上昇する部分を、臀部を上方へ上げる動作部分と判別し、第１角度θ１及び第２角度θ２がピークから閾値以下の値まで下降する部分を、臀部を下げる動作部分と判別し、臀部を上方へ上げる動作部分と臀部を下げる動作部分との間を停止部分と判別し、残りの部分を基本姿勢部分と判別することにより、ユーザ動画１２１を図８及び図９のように各動作部分に判別することができる。なお、判別方法は、上記の例に限られない。
【0047】
（ステップＳ１０６）
判別部１３５は、記憶部１２に保存された第１角度θ１と、第２角度θ２と、に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する、第１角度θ１と第２角度θ２との差分（θ１－θ２）を算出する。判別部１３５は、算出した第１角度θ１と第２角度θ２との差分（θ１－θ２）を角度情報１２３として記憶部１２に保存する。
判別部１３５は、記憶部１２に保存された第１角度θ１と、第２角度θ２と、に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する、第１角度θ１と第２角度θ２との差分（θ１－θ２）を算出する。判別部１３５は、算出した第１角度θ１と第２角度θ２との差分（θ１－θ２）を角度情報１２３として記憶部１２に保存する。
【0048】
（ステップＳ１０７）
評価部１３６は、記憶部１２に保存された第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率に基づいて、ユーザのペルビックカールを評価する。評価項目として、臀部の動き具合、速度、及び力みの程度が挙げられる。
評価部１３６は、記憶部１２に保存された第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率に基づいて、ユーザのペルビックカールを評価する。評価項目として、臀部の動き具合、速度、及び力みの程度が挙げられる。
【0049】
【0050】
図５に示されるように、ペルビックカールは、臀部を上方側へ上げる際は、骨盤の膝側の部位を上方側へ起こしてから背骨を構成する椎骨を骨盤側から一つ一つ徐々に上げていくように実施するのが好ましい。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を上げる動作」を実施した際は、第１角度θ１が先に大きくなりながら第２角度θ２も大きくなり、臀部の最高点にて第２角度θ２が略１８０°となる。すなわち、図８に示すように、第２角度θ２よりも第１角度θ１が大きくなると共に、第１角度θ１と第２角度θ２との差分の正負が反転しない。
【0051】
ペルビックカールにおける臀部を最高点から下げる際には、前述の臀部を上げる動作と逆に、背骨を構成する椎骨を首側から一つ一つ徐々に下げていくように実施するのが好ましい。このため、ユーザがペルビックカールにて適切な「臀部を下げる動作」を実施した際は、第２角度θ２が先に小さくなりながら第１角度θ１も小さくなる。すなわち、図８に示すように、第２角度θ２よりも第１角度θ１が大きくなると共に、第１角度θ１と第２角度θ２との差分の正負が反転しない。
【0052】
一方、図６に示されるように、ペルビックカールは、臀部を上方側へ上げる際に骨盤の膝側の部位を上方側へ起こさずに臀部を上げようと実施すると、背骨の椎骨があまり動かないため、十分な効果が得られない。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を上げる動作」を実施しなかった際は、第１角度θ１よりも第２角度θ２が大きくなる状態が（特に臀部が最高点近傍に位置する状態にて）発生する。すなわち、図９に示されるように、第１角度θ１と第２角度θ２との差分の正負の反転が発生する。
【0053】
そこで、評価部１３６は、第２角度θ２よりも第１角度θ１が大きくなると共に、第１角度θ１と第２角度θ２との差分の正負が反転しない場合、ユーザのペルビックカールにおける動作を高く評価する。これにより、図８の例では、３回のペルビックカールにおける臀部を上げる動作及び下げる動作がいずれも高く評価される。
【0054】
一方、図９の例では、ペルビックカールにおける動作は低く評価される。また、図示はしないが、第２角度θ２よりも第１角度θ１が大きくない場合も、好ましい動きではないため、ペルビックカールにおける動作は低く評価される。
【0055】
評価部１３６は、以上のような方法で評価したユーザのペルビックカールの評価結果を示す評価結果情報１２４を記憶部１２に保存する。なお、評価部１３６による評価方法は、上記の例に限られない。
【0056】
（ステップＳ１０８）
通知部１３７は、記憶部１２に保存された評価結果情報１２４をユーザ端末２に送信することにより、ユーザに評価結果を通知する。ユーザ端末２は、評価結果情報１２４を受信すると、評価結果情報１２４が示す評価結果をディスプレイに表示する。
通知部１３７は、記憶部１２に保存された評価結果情報１２４をユーザ端末２に送信することにより、ユーザに評価結果を通知する。ユーザ端末２は、評価結果情報１２４を受信すると、評価結果情報１２４が示す評価結果をディスプレイに表示する。
【0057】
図１０は、ユーザ端末２に表示される評価結果の表示画面の一例を示す図である。図１０の表示画面は、ユーザ動画１２１の再生領域Ｉｍ１と、評価値領域Ｉｍ２と、評価コメント領域Ｉｍ３と、を有する。再生領域Ｉｍ１は、ユーザ動画１２１を再生する。評価値領域Ｉｍ２は、ペルビックカールの総合及び各評価項目の評価値（評価結果）を表示する。評価コメント領域Ｉｍ３は、ユーザのペルビックカールに対するコメント（評価結果）を表示する。なお、ユーザ端末２の表示画面に表示される評価結果は、図１０の例に限られない。
【0058】
（第１実施形態の作用効果）
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
【0059】
本実施形態に係る評価装置１は、ユーザ動画１２１から抽出した骨格情報１２２に基づいて第１角度θ１と第２角度θ２とを算出し、第１角度θ１と第２角度θ２との関係及び第１角度θ１と第２角度θ２との差分に基づいてユーザのペルビックカールの動作を評価する。これにより、評価装置１は、ペルビックカールにおける動作の良し悪しを評価することができる。
【0060】
（第２実施形態）
次に、図１１～図１５を用いて、本発明の第２実施形態に係る情報処理システム２０について説明する。第２実施形態に係る情報処理システム２０は、基本的な構成は第１実施形態と同様とされ、首と膝とを結ぶ仮想の第４直線Ｌ４と、臀部と、の距離である第１距離Ｄ１を算出して第１距離Ｄ１に基づいてペルビックカールの動作の良し悪しを評価する点に特徴がある。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する構成については説明を省略する。
次に、図１１～図１５を用いて、本発明の第２実施形態に係る情報処理システム２０について説明する。第２実施形態に係る情報処理システム２０は、基本的な構成は第１実施形態と同様とされ、首と膝とを結ぶ仮想の第４直線Ｌ４と、臀部と、の距離である第１距離Ｄ１を算出して第１距離Ｄ１に基づいてペルビックカールの動作の良し悪しを評価する点に特徴がある。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する構成については説明を省略する。
【0061】
すなわち、本実施形態に係る情報処理システム２０の一部を構成する評価装置２２は、図１１に示すように、通信部１１と、記憶部２４と、制御部２６と、を備える。
【0062】
記憶部２４は、メモリ１０２及びストレージ１０３により実現される。記憶部２４には、ユーザ動画１２１、骨格情報１２２、距離情報２４１及び評価結果情報１２４が記憶される。
【0063】
距離情報２４１は、後述する第３算出部２６１により算出された第１距離Ｄ１を示す情報である。第１距離Ｄ１は、ユーザ動画１２１の各フレームと対応した時系列情報として記憶される。第１距離Ｄ１について、詳しくは後述する
【0064】
制御部２６は、プロセッサ１０１がメモリ１０２からプログラムを読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部２６は、評価装置２２の動作全体を制御する。制御部２６は、取得部１３１と、抽出部１３２と、第３算出部２６１と、判別部２６２と、評価部２６３と、通知部１３７と、を備える。
【0065】
第３算出部２６１は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応するユーザの腰屈曲度としての第１距離Ｄ１を算出する。図１２に示されるように、第１距離Ｄ１は、ユーザの腰の曲げ具合を示す指標である。第１距離Ｄ１は、例えば、ユーザにおける首と膝とを結ぶ仮想の第４直線Ｌ４と、臀部と、の距離である。第３算出部２６１は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第１距離Ｄ１を示す情報を時系列情報として記憶部２４に保存する。
【0066】
判別部２６２は、第１距離Ｄ１に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。より詳細には、判別部２６２は、ユーザ動画１２１に含まれるペルビックカールにおける臀部を上方へ上げる動作及び上げた臀部を下方へ下げる動作の少なくとも一方の動作を判別する。判別方法については後述する。
【0067】
評価部２６３は、第１距離Ｄ１に基づいて、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価し、評価結果を示す評価結果情報１２４を記憶部２４に保存する。評価方法については後述する。
【0068】
＜評価装置が実行する処理＞
次に、評価装置２２が実行する処理について説明する。図１３は、評価装置２２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、第１実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
次に、評価装置２２が実行する処理について説明する。図１３は、評価装置２２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、第１実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
【0069】
（ステップＳ２００）
第３算出部２６１は、記憶部２４に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第１距離Ｄ１を算出する。第３算出部２６１は、算出した第１距離Ｄ１を距離情報２４１として記憶部２４に保存する。
第３算出部２６１は、記憶部２４に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第１距離Ｄ１を算出する。第３算出部２６１は、算出した第１距離Ｄ１を距離情報２４１として記憶部２４に保存する。
【0070】
（ステップＳ２０２）
判別部２６２は、ステップＳ２００で算出した第１距離Ｄ１に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。
判別部２６２は、ステップＳ２００で算出した第１距離Ｄ１に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。
【0071】
ここで、図１４及び図１５は、第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率（速さ）の一例を示す図である。図１４は、ユーザが良いペルビックカールを実施した場合の第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率を示す図である。図１５は、ユーザが悪いペルビックカールを実施した場合の第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率を示す図である。図１４及び図１５の例では、ユーザがペルビックカールを３回実行した場合の第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率が時系列で示されている。
【0072】
図１４及び図１５に示すように、第１距離Ｄ１は、膝屈曲位状態で静止している間は変化がなく、臀部を上方へ上げる動作中に小さくなり、臀部が最高点に位置した場合では略最小値となり、臀部を下方へ下げる動作中に大きくなる。このため、判別部２６２は、例えば、第１距離Ｄ１が閾値以上で安定した値から略最小値まで減少する部分を、臀部を上方へ上げる動作部分と判別し、第１距離Ｄ１が略最小値から閾値以上の値まで増加する部分を、臀部を下げる動作部分と判別し、臀部を上方へ上げる動作部分と臀部を下げる動作部分との間を停止部分と判別し、残りの部分を基本姿勢部分と判別することにより、ユーザ動画１２１を図１４及び図１５のように各動作部分に判別することができる。なお、判別方法は、上記の例に限られない。
【0073】
（ステップＳ２０４）
評価部２６３は、記憶部２４に保存された第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率に基づいて、ユーザのペルビックカールを評価する。評価項目として、臀部の動き具合、及び速度が挙げられる。
評価部２６３は、記憶部２４に保存された第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率に基づいて、ユーザのペルビックカールを評価する。評価項目として、臀部の動き具合、及び速度が挙げられる。
【0074】
ここで、ペルビックカールの評価方法について説明する。ペルビックカールは、臀部を上方側へ上げる際は、臀部が膝方向へ向かうイメージで上方側へ上がるカーブ（図１２中矢印ＧＣ参照、以下、単に「理想カーブＧＣ」と称する。）を描きながらゆっくり臀部を上げていくように実施するのが好ましい。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を上げる動作」を実施した際は、第１距離Ｄ１の時間変化率の変動が小さくなる。すなわち、図１４に示すように、第１距離Ｄ１の時間変化率が略一定となる。
【0075】
ペルビックカールにおける臀部を最高点から下げる際についても、前述の臀部を上げる動作と同様に、臀部が理想カーブＧＣ（この場合図１２の矢印方向と移動方向とは逆）を描きながらゆっくり臀部を下げていくように実施するのが好ましい。このため、ユーザがペルビックカールにて適切な「臀部を下げる動作」を実施した際は、第１距離Ｄ１の時間変化率の変動が小さくなる。すなわち、図１４に示すように、臀部を上げる動作と同様に第１距離Ｄ１の時間変化率が略一定となる。
【0076】
一方、ペルビックカールは、臀部を上方側へ上げる際に臀部が理想カーブＧＣを描きながらゆっくり臀部を上げていくような動作しないと、背骨の椎骨があまり動かないため、十分な効果が得られない。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を上げる動作」を実施しなかった際は、第１距離Ｄ１の時間変化率の変動が大きくなる。すなわち、図１５に示されるように、第１距離Ｄ１の時間変化率が略一定とならない。
【0077】
そこで、評価部２６３は、第１距離Ｄ１の時間変化率が略一定となる場合、ユーザのペルビックカールにおける動作を高く評価する。これにより、図１４の例では、３回のペルビックカールにおける臀部を上げる動作及び下げる動作がいずれも高く評価される。一方、図１５の例では、ペルビックカールにおける動作は低く評価される。
【0078】
評価部２６３は、以上のような方法で評価したユーザのペルビックカールの評価結果を示す評価結果情報１２４を記憶部２４に保存する。なお、評価部２６３による評価方法は、上記の例に限られない。
【0079】
（第２実施形態の作用効果）
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
【0080】
本実施形態に係る評価装置２２は、ユーザ動画１２１から抽出した骨格情報１２２に基づいて第１距離Ｄ１及び第１距離Ｄ１の時間変化率を算出し、第１距離Ｄ１の時間変化率の変動量に基づいてユーザのペルビックカールの動作を評価する。これにより、評価装置２２は、ペルビックカールにおける動作の良し悪しを評価することができる。
【0081】
（第３実施形態）
次に、図１６～図２０を用いて、本発明の第３実施形態に係る情報処理システム３０について説明する。第３実施形態に係る情報処理システム３０は、基本的な構成は第１実施形態と同様とされ、腰と膝とを結ぶ仮想の第５直線Ｌ５の距離である第２距離Ｄ２を算出して第２距離Ｄ２に基づいてペルビックカールの動作の良し悪しを評価する点に特徴がある。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する構成については説明を省略する。
次に、図１６～図２０を用いて、本発明の第３実施形態に係る情報処理システム３０について説明する。第３実施形態に係る情報処理システム３０は、基本的な構成は第１実施形態と同様とされ、腰と膝とを結ぶ仮想の第５直線Ｌ５の距離である第２距離Ｄ２を算出して第２距離Ｄ２に基づいてペルビックカールの動作の良し悪しを評価する点に特徴がある。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する構成については説明を省略する。
【0082】
すなわち、本実施形態に係る情報処理システム３０の一部を構成する評価装置３２は、図１６に示すように、通信部１１と、記憶部３４と、制御部３６と、を備える。
【0083】
記憶部３４は、メモリ１０２及びストレージ１０３により実現される。記憶部３４には、ユーザ動画１２１、骨格情報１２２、距離情報３４１及び評価結果情報１２４が記憶される。
【0084】
距離情報３４１は、後述する第４算出部３６１により算出された第２距離Ｄ２を示す情報である。第２距離Ｄ２は、ユーザ動画１２１の各フレームと対応した時系列情報として記憶される。第２距離Ｄ２について、詳しくは後述する
【0085】
制御部３６は、プロセッサ１０１がメモリ１０２からプログラムを読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部３６は、評価装置３２の動作全体を制御する。制御部３６は、取得部１３１と、抽出部１３２と、第４算出部３６１と、判別部３６２と、評価部３６３と、通知部１３７と、を備える。
【0086】
第４算出部３６１は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応するユーザの腰屈曲度としての第２距離Ｄ２を算出する。第２距離Ｄ２は、ユーザの腰の曲げ具合を示す指標である（図１７参照）。第２距離Ｄ２は、例えば、ユーザにおける腰と膝とを結ぶ仮想の第５直線Ｌ５と、臀部と、の距離である。第４算出部３６１は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第２距離Ｄ２を示す情報を時系列情報として記憶部３４に保存する。
【0087】
判別部３６２は、第２距離Ｄ２に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。より詳細には、判別部３６２は、ユーザ動画１２１に含まれるペルビックカールにおける臀部を上方へ上げる動作及び上げた臀部を下方へ下げる動作の少なくとも一方の動作を判別する。判別方法については後述する。
【0088】
評価部３６３は、第２距離Ｄ２に基づいて、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価し、評価結果を示す評価結果情報１２４を記憶部２４に保存する。評価方法については後述する。
【0089】
＜評価装置が実行する処理＞
次に、評価装置３２が実行する処理について説明する。図１８は、評価装置３２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、第１実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
次に、評価装置３２が実行する処理について説明する。図１８は、評価装置３２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、第１実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
【0090】
（ステップＳ３００）
第４算出部３６１は、記憶部３４に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第２距離Ｄ２を算出する。第４算出部３６１は、算出した第２距離Ｄ２を距離情報３４１として記憶部３４に保存する。
第４算出部３６１は、記憶部３４に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第２距離Ｄ２を算出する。第４算出部３６１は、算出した第２距離Ｄ２を距離情報３４１として記憶部３４に保存する。
【0091】
（ステップＳ３０２）
判別部３６２は、ステップＳ３００で算出した第２距離Ｄ２に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。
判別部３６２は、ステップＳ３００で算出した第２距離Ｄ２に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。
【0092】
ここで、図１９及び図２０は、第２距離Ｄ２及び第２距離Ｄ２の時間変化率（速さ）の一例を示す図である。図１９は、ユーザが良いペルビックカールを実施した場合の第２距離Ｄ２及び第２距離Ｄ２の時間変化率を示す図である。図２０は、ユーザが悪いペルビックカールを実施した場合の第２距離Ｄ２及び第２距離Ｄ２の時間変化率を示す図である。図１９及び図２０の例では、ユーザがペルビックカールを３回実行した場合の第２距離Ｄ２及び第２距離Ｄ２の時間変化率が時系列で示されている。
【0093】
図１９及び図２０に示すように、第２距離Ｄ２は、膝屈曲位状態で静止している間は変化がなく、臀部を上方へ上げる動作中に大きくなり、臀部が最高点に位置した場合では略最大値となり、臀部を下方へ下げる動作中に小さくなる。このため、判別部３６２は、例えば、第２距離Ｄ２が閾値以下で安定した値から略最大値まで増加する部分を、臀部を上方へ上げる動作部分と判別し、第２距離Ｄ２が略最大値から閾値以下の値まで減少する部分を、臀部を下げる動作部分と判別し、臀部を上方へ上げる動作部分と臀部を下げる動作部分との間を停止部分と判別し、残りの部分を基本姿勢部分と判別することにより、ユーザ動画１２１を図１９及び図２０のように各動作部分に判別することができる。なお、判別方法は、上記の例に限られない。
【0094】
（ステップＳ３０４）
評価部３６３は、記憶部３４に保存された第２距離Ｄ２及び第２距離Ｄ２の時間変化率に基づいて、ユーザのペルビックカールを評価する。評価項目として、臀部の動き具合、及び速度が挙げられる。
評価部３６３は、記憶部３４に保存された第２距離Ｄ２及び第２距離Ｄ２の時間変化率に基づいて、ユーザのペルビックカールを評価する。評価項目として、臀部の動き具合、及び速度が挙げられる。
【0095】
ここで、ペルビックカールの評価方法について説明する。ペルビックカールは、臀部を上方側へ上げる際は、骨盤の膝側の部位を上方側へ起こしてから背骨を構成する椎骨を骨盤側から一つ一つ徐々に上げていくように実施するのが好ましい。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を上げる動作」を実施した際は、骨盤が起こされることで腰と膝との間が伸ばされるようになる。すなわち、図１９に示すように、第２距離Ｄ２が大きくとなる。
【0096】
ペルビックカールにおける臀部を最高点から下げる際についても、前述の臀部を上げる動作とは逆の順序にて臀部を下げていくように実施するのが好ましい。このため、ユーザがペルビックカールにて適切な「臀部を下げる動作」を実施した際は、伸ばされていた腰と膝との間が元に戻るようになる。すなわち、図１９に示すように、第２距離Ｄ２が小さくなる。すなわち、ペルビックカールにおける臀部を上げる動作及び下げる動作を通して、第２距離Ｄ２の変動量が大きくなる。
【0097】
一方、ペルビックカールは、臀部を上方側へ上げる際に骨盤の膝側の部位を上方側へ起こさずに臀部を上げようと実施すると、背骨の椎骨があまり動かないため、十分な効果が得られない。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を上げる動作」を実施しなかった際は、腰と膝との間が伸ばされない。すなわち、図２０に示されるように、第２距離Ｄ２が大きくならない。
【0098】
同様に、ペルビックカールは、骨盤の膝側の部位を上方側へ起こさずに臀部を上げた状態から臀部を下げる動作を実施した場合も、背骨の椎骨があまり動かないため、十分な効果を得られない。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を下げる動作」を実施しなかった場合は、腰と膝との間が伸ばされない。すなわち、図２０に示されるように、第２距離Ｄ２が大きくならない。すなわち、ペルビックカールにおける臀部を上げる動作及び下げる動作を通して、第２距離Ｄ２の変動量が小さくなる。
【0099】
そこで、評価部３６３は、第２距離Ｄ２の変動量が比較的大きくなる場合、ユーザのペルビックカールにおける動作を高く評価する。これにより、図１９の例では、３回のペルビックカールにおける臀部を上げる動作及び下げる動作がいずれも高く評価される。一方、図２０の例では、ペルビックカールにおける動作は低く評価される。
【0100】
評価部３６３は、以上のような方法で評価したユーザのペルビックカールの評価結果を示す評価結果情報１２４を記憶部３４に保存する。なお、評価部３６３による評価方法は、上記の例に限られない。
【0101】
（第３実施形態の作用効果）
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
【0102】
本実施形態に係る評価装置３２は、ユーザ動画１２１から抽出した骨格情報１２２に基づいて第２距離Ｄ２を算出し、第２距離Ｄ２の変動量に基づいてユーザのペルビックカールの動作を評価する。これにより、評価装置３２は、ペルビックカールにおける動作の良し悪しを評価することができる。
【0103】
（第４実施形態）
次に、図２１～図２５を用いて、本発明の第４実施形態に係る情報処理システム４０について説明する。第４実施形態に係る情報処理システム４０は、基本的な構成は第１実施形態と同様とされ、目と首とを結ぶ仮想の第６直線Ｌ６と、首と胸とを結ぶ仮想の第７直線と、で成す第３角度θ３を算出して第３角度θ３に基づいてペルビックカールの動作の良し悪しを評価する点に特徴がある。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する構成については説明を省略する。
次に、図２１～図２５を用いて、本発明の第４実施形態に係る情報処理システム４０について説明する。第４実施形態に係る情報処理システム４０は、基本的な構成は第１実施形態と同様とされ、目と首とを結ぶ仮想の第６直線Ｌ６と、首と胸とを結ぶ仮想の第７直線と、で成す第３角度θ３を算出して第３角度θ３に基づいてペルビックカールの動作の良し悪しを評価する点に特徴がある。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する構成については説明を省略する。
【0104】
すなわち、本実施形態に係る情報処理システム４０の一部を構成する評価装置４２は、図２１に示すように、通信部１１と、記憶部４４と、制御部４６と、を備える。
【0105】
記憶部４４は、メモリ１０２及びストレージ１０３により実現される。記憶部４４には、ユーザ動画１２１、骨格情報１２２、角度情報４４１及び評価結果情報１２４が記憶される。
【0106】
角度情報４４１は、後述する第５算出部４２１により算出された第３角度θ３を示す情報である。第３角度θ３は、ユーザ動画１２１の各フレームと対応した時系列情報として記憶される。第３角度θ３について、詳しくは後述する
【0107】
制御部４６は、プロセッサ１０１がメモリ１０２からプログラムを読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部４６は、評価装置４２の動作全体を制御する。制御部４６は、取得部１３１と、抽出部１３２と、第５算出部４２１と、判別部４２２と、評価部４２３と、通知部１３７と、を備える。
【0108】
第５算出部４２１は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応するユーザの腰屈曲度としての第３角度θ３を算出する。第３角度θ３は、ユーザの腰の曲げ具合を示す指標である（図２２参照）。第３角度θ３は、例えば、目と首とを結ぶ仮想の第６直線Ｌ６と、首と胸とを結ぶ仮想の第７直線Ｌ７と、の傾き（第６直線Ｌ６と第７直線Ｌ７とで成す角度）である。第５算出部４２１は、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第３角度θ３を示す情報を時系列情報として記憶部４４に保存する。
【0109】
判別部４２２は、第３角度θ３に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。より詳細には、判別部４２２は、ユーザ動画１２１に含まれるペルビックカールにおける臀部を上方へ上げる動作及び上げた臀部を下方へ下げる動作の少なくとも一方の動作を判別する。判別方法については後述する。
【0110】
評価部４２３は、第３角度θ３に基づいて、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価し、評価結果を示す評価結果情報１２４を記憶部４４に保存する。評価方法については後述する。
【0111】
＜評価装置が実行する処理＞
次に、評価装置４２が実行する処理について説明する。図２３は、評価装置４２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、第１実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
次に、評価装置４２が実行する処理について説明する。図２３は、評価装置４２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、第１実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
【0112】
（ステップＳ４００）
第５算出部４２１は、記憶部４４に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第３角度θ３を算出する。第５算出部４２１は、算出した第３角度θ３を角度情報４４１として記憶部４４に保存する。
第５算出部４２１は、記憶部４４に保存された骨格情報１２２に基づいて、ユーザ動画１２１の各フレームに対応する第３角度θ３を算出する。第５算出部４２１は、算出した第３角度θ３を角度情報４４１として記憶部４４に保存する。
【0113】
（ステップＳ４０２）
判別部４２２は、ステップＳ４００で算出した第３角度θ３に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。
判別部４２２は、ステップＳ４００で算出した第３角度θ３に基づいて、ユーザ動画１２１におけるユーザの各動作部分を判別する。
【0114】
ここで、図２４及び図２５は、第３角度θ３及び第３角度θ３の時間変化率（速さ）の一例を示す図である。図２４は、ユーザが良いペルビックカールを実施した場合の第３角度θ３及び第３角度θ３の時間変化率を示す図である。図２５は、ユーザが悪いペルビックカールを実施した場合の第３角度θ３及び第３角度θ３の時間変化率を示す図である。図２４及び図２５の例では、ユーザがペルビックカールを３回実行した場合の第３角度θ３及び第３角度θ３の時間変化率が時系列で示されている。
【0115】
図２４及び図２５に示すように、第３角度θ３は、膝屈曲位状態で静止している間は変化がなく、臀部を上方へ上げる動作中に小さくなる一方、臀部を下方へ下げる動作中に大きくなる。このため、判別部４２２は、例えば、第３角度θ３が閾値以上で安定した値から減少する部分を、臀部を上方へ上げる動作部分と判別し、第３角度θ３が閾値以上の値まで増加する部分を、臀部を下げる動作部分と判別し、臀部を上方へ上げる動作部分と臀部を下げる動作部分との間を停止部分と判別し、残りの部分を基本姿勢部分と判別することにより、ユーザ動画１２１を図２４及び図２５のように各動作部分に判別することができる。なお、判別方法は、上記の例に限られない。
【0116】
（ステップＳ４０４）
評価部４２３は、記憶部４４に保存された第３角度θ３及び第３角度θ３の時間変化率に基づいて、ユーザのペルビックカールを評価する。評価項目として、臀部の動き具合、及び速度が挙げられる。
評価部４２３は、記憶部４４に保存された第３角度θ３及び第３角度θ３の時間変化率に基づいて、ユーザのペルビックカールを評価する。評価項目として、臀部の動き具合、及び速度が挙げられる。
【0117】
ここで、ペルビックカールの評価方法について説明する。ペルビックカールは、臀部を上方側へ上げる際は、首に力を入れず（縮こまらず）に実施するのが好ましい。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を上げる動作」を実施した際は、首の状態が膝屈曲位状態で静止している間と大きく変わらない。すなわち、図２４に示すように、第３角度θ３の変動量が小さくなる。
【0118】
同様に、ペルビックカールにおける臀部を最高点から下げる際についても、首に力を入れず（縮こまらず）に実施するのが好ましい。このため、ユーザがペルビックカールにて適切な「臀部を下げる動作」を実施した際は、首の状態が膝屈曲位状態で静止している間と大きく変わらない。すなわち、図２４に示すように、第３角度θ３の変動量が小さくなる。
【0119】
一方、ペルビックカールは、臀部を上方側へ上げる際に首に力が入ると円滑な背骨の動作に繋がらないため、十分な効果が得られない。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を上げる動作」を実施しなかった際は、首に力が入る（縮こまる）。すなわち、図２５に示されるように、第３角度θ３の変動量が大きくなる。
【0120】
同様に、ペルビックカールは、臀部を上げた状態から臀部を下げる動作を実施した際に首に力が入ると円滑な背骨の動作に繋がらないため、十分な効果が得られない。このため、ユーザがペルビックカールにて「適切な臀部を下げる動作」を実施しなかった場合は、首に力が入る（縮こまる）。すなわち、図２５に示されるように、第３角度θ３の変動量が大きくなる。
【0121】
そこで、評価部４２３は、第３角度θ３の変動量が比較的小さい場合、ユーザのペルビックカールにおける動作を高く評価する。これにより、図２４の例では、３回のペルビックカールにおける臀部を上げる動作及び下げる動作がいずれも高く評価される。一方、図２５の例では、ペルビックカールにおける動作は低く評価される。
【0122】
評価部４２３は、以上のような方法で評価したユーザのペルビックカールの評価結果を示す評価結果情報１２４を記憶部４４に保存する。なお、評価部４２３による評価方法は、上記の例に限られない。
【0123】
（第４実施形態の作用効果）
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
【0124】
本実施形態に係る評価装置４２は、ユーザ動画１２１から抽出した骨格情報１２２に基づいて第３角度θ３を算出し、第３角度θ３の変動量に基づいてユーザのペルビックカールの動作を評価する。これにより、評価装置４２は、ペルビックカールにおける動作の良し悪しを評価することができる。
【0125】
（第５実施形態）
次に、図２６～図２８を用いて、本発明の第５実施形態に係る情報処理システム５０について説明する。第５実施形態に係る情報処理システム５０は、基本的な構成は第１実施形態と同様とされ、評価情報に応じて報酬としてのトークンがユーザに付与される点に特徴がある。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する構成については説明を省略する。
次に、図２６～図２８を用いて、本発明の第５実施形態に係る情報処理システム５０について説明する。第５実施形態に係る情報処理システム５０は、基本的な構成は第１実施形態と同様とされ、評価情報に応じて報酬としてのトークンがユーザに付与される点に特徴がある。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する構成については説明を省略する。
【0126】
すなわち、本実施形態に係る情報処理システム５０は、図２６に示すように、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続された、評価装置５２と、ユーザ端末２と、ブロックチェーン５４と、を備える。
【0127】
ブロックチェーン５４には、情報処理システム５０が扱うトークンの来歴が記録されている。このブロックチェーン５４によって、情報処理システム５０が扱うトークンの保有者が証明される。
【0128】
図２７に示すように、評価装置５２は、通信部１１と、記憶部５６と、制御部５８と、を備える。
【0129】
記憶部５６は、メモリ１０２及びストレージ１０３により実現される。記憶部５６には、ユーザ動画１２１、骨格情報１２２、角度情報１２３、評価結果情報１２４及び発行情報５６１が記憶される。
【0130】
発行情報５６１は、ユーザのペルビックカールの良し悪しを評価した評価結果に応じてトークンを発行した履歴情報である。履歴情報は、一例として、過去の評価結果に基づいて発行したユーザごとのトークン量や種類に関するものである。なお、トークンは、法定通貨と交換可能なものであってもよい。
【0131】
制御部５８は、プロセッサ１０１がメモリ１０２からプログラムを読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部５８は、評価装置５２の動作全体を制御する。制御部５８は、取得部１３１と、抽出部１３２と、第１算出部１３３と、第２算出部１３４と、判別部１３５と、評価部１３６と、発行部５８１と、通知部１３７と、を備える。
【0132】
発行部５８１は、評価部１３６にて評価された評価結果に基づいてトークンを発行する。一例として、発行部５８１は、評価部１３６にて所定の基準より高い評価がされたペルビックカールを撮影した動画を投稿したユーザ端末２に紐付けられたユーザに対して、所定の基準値よりも多くの量のトークンを発行する。また、発行部５８１は、評価部１３６にて所定の基準と略同一の評価がされたペルビックカールを撮影した動画を投稿したユーザ端末２に紐付けられたユーザに対して、所定の基準値と略同一量のトークンを発行する。さらに、発行部５８１は、評価部１３６にて所定の基準より低い評価がされたペルビックカールを撮影した動画を投稿したユーザ端末２に紐付けられたユーザに対して、所定の基準値より低い量のトークンを発行する。発行部５８１は、これら決定したトークンの発行に関する情報（すなわち、発行情報５６１）を生成してブロックチェーン５４に対して発行情報５６１を登録するように処理する。
【0133】
＜評価装置が実行する処理＞
次に、評価装置５２が実行する処理について説明する。図２８は、評価装置５２が実行する処理の一例を示すシーケンス図である。なお、第１実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
次に、評価装置５２が実行する処理について説明する。図２８は、評価装置５２が実行する処理の一例を示すシーケンス図である。なお、第１実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
【0134】
（ステップＳ５００）
ユーザ端末２は、ユーザがペルビックカールにおける臀部を上方へ上げる動作を実施しているところを撮影すると共に、評価装置５２へ送信する。
ユーザ端末２は、ユーザがペルビックカールにおける臀部を上方へ上げる動作を実施しているところを撮影すると共に、評価装置５２へ送信する。
【0135】
（ステップＳ５０２）
発行部５８１は、ステップＳ１０７で評価した評価結果に基づいて、報酬として発行するトークンを決定し、発行データを生成する。発行部５８１は、発行データをブロックチェーン５４へと送信する。
発行部５８１は、ステップＳ１０７で評価した評価結果に基づいて、報酬として発行するトークンを決定し、発行データを生成する。発行部５８１は、発行データをブロックチェーン５４へと送信する。
【0136】
（ステップＳ５０４）
ブロックチェーン５４は、ステップＳ５０２の発行データを受信すると、この発行データをブロックチェーン５４に登録する。ブロックチェーン５４は、登録が完了すると、登録が完了した旨の通知を評価装置５２へ送信する。
ブロックチェーン５４は、ステップＳ５０２の発行データを受信すると、この発行データをブロックチェーン５４に登録する。ブロックチェーン５４は、登録が完了すると、登録が完了した旨の通知を評価装置５２へ送信する。
【0137】
（ステップＳ５０）
通知部１３７は、ステップＳ５０４による通知を受信すると、記憶部２４に保存された評価結果情報１２４及び発行情報５６１をユーザ端末２に送信することにより、ユーザに評価結果と付与されたトークンとを通知する。ユーザ端末２は、評価結果情報１２４及び発行情報５６１を受信すると、評価結果情報１２４が示す評価結果とトークンに関する情報（不図示）とをディスプレイに表示する。
通知部１３７は、ステップＳ５０４による通知を受信すると、記憶部２４に保存された評価結果情報１２４及び発行情報５６１をユーザ端末２に送信することにより、ユーザに評価結果と付与されたトークンとを通知する。ユーザ端末２は、評価結果情報１２４及び発行情報５６１を受信すると、評価結果情報１２４が示す評価結果とトークンに関する情報（不図示）とをディスプレイに表示する。
【0138】
（第５実施形態の作用効果）
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
次に、本実施形態の作用並びに効果を説明する。
【0139】
本実施形態に係る評価装置２２は、評価情報に応じて報酬としてのトークンがユーザに付与される。このトークンの発行情報５６１は、ブロックチェーン５４上に登録されるため、情報の改ざん防止や冗長性を確保することができる。これにより、評価装置２
２は、ユーザのペルビックカールを行うモチベーションを維持することができる。
２は、ユーザのペルビックカールを行うモチベーションを維持することができる。
【0140】
なお、上述した第５実施形態では、報酬としてトークンがブロックチェーン５４上に記録される構成とされているが、これに限らず、データベース等にのみ記録される構成としてもよい。また、トークン以外にも、各種情報を報酬として発行し、これを通貨と交換可能な価値として記録する構成としてもよい。
【0141】
また、上述した情報処理方法を異なる視点で捉えることも可能である。例えば、本実施形態に係る情報処理方法の解決しようとする課題（目的）を、「ユーザの所定の動作を客観的な動作判定に基づいて判定し、この判定結果に紐づいた報酬をユーザへ付与することで、ユーザの所定の動作を行うためのモチベーションを維持する」と捉えることもできる。
【0142】
上記のように課題を捉えると、課題を解決するための手段としての発明は、例えば以下のようになる。
「情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
ユーザの評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの動作の度合を算出する算出処理と、
前記度合に基づいて、前記評価対象動作を評価すると共に、前記評価対象動作に対してなされた評価に応じて、前記ユーザへ報酬を付与する情報を記録する評価処理と、
を含む情報処理方法。」
「情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
ユーザの評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの動作の度合を算出する算出処理と、
前記度合に基づいて、前記評価対象動作を評価すると共に、前記評価対象動作に対してなされた評価に応じて、前記ユーザへ報酬を付与する情報を記録する評価処理と、
を含む情報処理方法。」
【0143】
上記構成によれば、評価処理にてユーザの動画に撮影された評価対象動作を評価することから、人の主観によらない客観的な評価を行うことができる。特に、骨格情報に基づいて評価することから、ユーザの体型等の影響を抑えた評価が可能となる。そして、評価処理は、評価に応じてユーザへ報酬を付与する情報を記録することから、当該情報を基に評価に応じてユーザへ報酬を付与することができる。これにより、ユーザは、所定の動作である評価対象動作を行うモチベーションを維持することができる。一例として、評価が高い動作を行ったユーザに対してより多くの報酬を付与するように設定すると、ユーザはより高い評価をされるために評価対象動作の改善へのモチベーションも働くため、ユーザに評価対象動作を行うためのモチベーションをより維持し易くなる。
【0144】
また、ユーザへ付与される報酬は、ブロックチェーン上のトークンとして記録することもできる。この場合、情報の改ざん防止や冗長性を確保することができるため、ユーザの信頼性及び利便性を向上させることができる。このトークンは、代替可能トークン、非代替性トークン、非譲渡性トークン又はこれらの組み合わせであってもよい。このトークンが代替可能トークンの場合は、一例としてデジタル通貨として活用が可能となる。また、トークンが非代替性トークンの場合は、一例として所有者が改ざんされないトークンとして希少性が生まれ、市場などでの取引に活用が可能となる。さらに、トークンが非代替性トークンの場合は、一例としてユーザのスキル、すなわち評価対象動作の技能の証明に活用することができ、この証明を利用することで個人認証や健康状態の診断等、各種の発展が可能となる。
【0145】
さらにまた、前記情報処理方法は、前述したトークンを所有しているユーザのみが参加できるコミュニティを管理する組織管理処理を加えてもよい。すなわち、組織管理処理では、一例としてピラティスのためのコミュニティを管理し、前述したトークンを所有しているユーザの当該コミュニティへの参加を許可する。また、組織管理処理では、新たなピラティスのプログラムなどの作成及び決定をする際のいわば投票権としてトークンを活用してもよい。さらに、組織管理処理では、コミュニティ内でのユーザの貢献活動にも応じてトークンの付与を行ってもよい。これにより、コミュニティの活性化を図り、ひいてはこのコミュニティに関連するピラティス（評価対象動作）を実施するためのユーザのモチベーションをさらに維持することが可能となる。
【0146】
また、ユーザへ付与される報酬は、通貨と交換可能な価値として記録されることで、評価対象動作を実施するユーザのモチベーションをより一層維持することができる。
【0147】
また、評価対象動作は、前述したペルビックカールのみならず、立位体前屈等の他の動作でももちろんよい。一例として、図２９に示されるような立位体前屈を評価対象動作とする場合は、骨格情報に基づいて、ユーザの上半身の２点間の距離である第１距離（一例としてユーザの腰又は尻から、ユーザの肩、喉、目、鼻、口又は頭までの距離）を算出する第１算出処理と、前記第１距離に基づいて、ユーザの動作を評価する評価処理と、を含み、評価処理は、前屈動作の開始前の第１距離より、前屈動作中の前記第１距離が短い場合、前屈動作を高く評価する構成としてもよい。
【0148】
＜付記＞
本実施形態は、以下の開示を含む。
本実施形態は、以下の開示を含む。
【0149】
（付記１）
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、
を含む情報処理方法。
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、
を含む情報処理方法。
【0150】
（付記２）
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、肩又は首と腰とを結ぶ仮想の第１直線と、当該腰と膝とを結ぶ仮想の第２直線と、で成す第１角度とされている、
付記１に記載の情報処理方法。
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、肩又は首と腰とを結ぶ仮想の第１直線と、当該腰と膝とを結ぶ仮想の第２直線と、で成す第１角度とされている、
付記１に記載の情報処理方法。
【0151】
（付記３）
前記腰屈曲度は、
前記ユーザにおける、肩又は首と腰とを結ぶ仮想の第１直線と、当該腰と膝とを結ぶ仮想の第２直線と、で成す第１角度と、
前記ユーザにおける、胸又は背中と前記腰とを結ぶ仮想の第３直線と、前記第２直線と、で成す第２角度と、の差分とされている、
付記１に記載の情報処理方法。
前記腰屈曲度は、
前記ユーザにおける、肩又は首と腰とを結ぶ仮想の第１直線と、当該腰と膝とを結ぶ仮想の第２直線と、で成す第１角度と、
前記ユーザにおける、胸又は背中と前記腰とを結ぶ仮想の第３直線と、前記第２直線と、で成す第２角度と、の差分とされている、
付記１に記載の情報処理方法。
【0152】
（付記４）
前記情報処理装置は、前記評価処理において、前記差分の正負が反転しない場合、前記評価対象動作を高く評価する、
付記３に記載の情報処理方法。
前記情報処理装置は、前記評価処理において、前記差分の正負が反転しない場合、前記評価対象動作を高く評価する、
付記３に記載の情報処理方法。
【0153】
（付記５）
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、首と膝とを結ぶ仮想の第４直線と、臀部と、の距離とされている、
付記１に記載の情報処理方法。
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、首と膝とを結ぶ仮想の第４直線と、臀部と、の距離とされている、
付記１に記載の情報処理方法。
【0154】
（付記６）
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、腰と膝とを結ぶ仮想の第５直線の長さである、
付記１に記載の情報処理方法。
前記腰屈曲度は、前記ユーザにおける、腰と膝とを結ぶ仮想の第５直線の長さである、
付記１に記載の情報処理方法。
【0155】
（付記７）
前記情報処理装置は、前記算出処理において、前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの首屈曲度を算出すると共に、
前記評価処理において、前記首屈曲度にも基づいて、前記ユーザの動作を評価する、
付記１に記載の情報処理方法。
前記情報処理装置は、前記算出処理において、前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの首屈曲度を算出すると共に、
前記評価処理において、前記首屈曲度にも基づいて、前記ユーザの動作を評価する、
付記１に記載の情報処理方法。
【0156】
（付記８）
前記首屈曲度は、前記ユーザにおける、目と首とを結ぶ仮想の第６直線と、当該首と胸とを結ぶ仮想の第７直線と、で成す第３角度とされている、
付記７に記載の情報処理方法。
前記首屈曲度は、前記ユーザにおける、目と首とを結ぶ仮想の第６直線と、当該首と胸とを結ぶ仮想の第７直線と、で成す第３角度とされている、
付記７に記載の情報処理方法。
【0157】
（付記９）
前記動画は、前記ユーザを側方から撮影した動画である、
付記１に記載の情報処理方法。
前記動画は、前記ユーザを側方から撮影した動画である、
付記１に記載の情報処理方法。
【0158】
（付記１０）
前記情報処理装置は、前記評価処理にて前記評価対象動作に対してなされた評価に応じて、前記ユーザへ報酬を付与する情報を記録する、
付記１に記載の情報処理方法。
前記情報処理装置は、前記評価処理にて前記評価対象動作に対してなされた評価に応じて、前記ユーザへ報酬を付与する情報を記録する、
付記１に記載の情報処理方法。
【0159】
（付記１１）
前記報酬は、ブロックチェーン上のトークンとして記録される、
付記１０に記載の情報処理方法。
前記報酬は、ブロックチェーン上のトークンとして記録される、
付記１０に記載の情報処理方法。
【0160】
（付記１２）
前記報酬は、通貨と交換可能な価値として記録される、
付記１０に記載の情報処理方法。
前記報酬は、通貨と交換可能な価値として記録される、
付記１０に記載の情報処理方法。
【0161】
（付記１３）
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得部と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出部と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出部と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価部と、
を有する情報処理装置。
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得部と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出部と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出部と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価部と、
を有する情報処理装置。
【0162】
（付記１４）
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、
を含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
膝屈曲位状態のユーザにおける当該ユーザの臀部を上方へ上げる動作及び下方へ下げる動作の少なくとも一方を含む評価対象動作を撮影した動画を取得する取得処理と、
前記動画から前記ユーザの骨格情報を抽出する抽出処理と、
前記骨格情報に基づいて、前記ユーザの腰屈曲度を算出する算出処理と、
前記腰屈曲度に基づいて、前記評価対象動作を評価する評価処理と、
を含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【0163】
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0164】
１ 評価装置（情報処理装置）
１０ 情報処理システム
２０ 情報処理システム
２２ 評価装置（情報処理装置）
３０ 情報処理システム
３２ 評価装置（情報処理装置）
４０ 情報処理システム
４２ 評価装置（情報処理装置）
５０ 情報処理システム
５２ 評価装置（情報処理装置）
１２１ ユーザ動画（動画）
１２２ 骨格情報
１３１ 取得部
１３２ 抽出部
１３３ 第１算出部（算出部）
１３４ 第２算出部（算出部）
１３６ 評価部
２６１ 第３算出部（算出部）
２６３ 評価部
３６１ 第４算出部（算出部）
３６３ 評価部
４２１ 第５算出部（算出部）
４２３ 評価部
Ｄ１ 第１距離（第４直線と臀部との距離）
Ｄ２ 第２距離（第５直線の長さ）
Ｌ１ 第１直線
Ｌ２ 第２直線
Ｌ３ 第３直線
Ｌ４ 第４直線
Ｌ５ 第５直線
Ｌ６ 第６直線
Ｌ７ 第７直線
θ１ 第１角度
θ２ 第２角度
１０ 情報処理システム
２０ 情報処理システム
２２ 評価装置（情報処理装置）
３０ 情報処理システム
３２ 評価装置（情報処理装置）
４０ 情報処理システム
４２ 評価装置（情報処理装置）
５０ 情報処理システム
５２ 評価装置（情報処理装置）
１２１ ユーザ動画（動画）
１２２ 骨格情報
１３１ 取得部
１３２ 抽出部
１３３ 第１算出部（算出部）
１３４ 第２算出部（算出部）
１３６ 評価部
２６１ 第３算出部（算出部）
２６３ 評価部
３６１ 第４算出部（算出部）
３６３ 評価部
４２１ 第５算出部（算出部）
４２３ 評価部
Ｄ１ 第１距離（第４直線と臀部との距離）
Ｄ２ 第２距離（第５直線の長さ）
Ｌ１ 第１直線
Ｌ２ 第２直線
Ｌ３ 第３直線
Ｌ４ 第４直線
Ｌ５ 第５直線
Ｌ６ 第６直線
Ｌ７ 第７直線
θ１ 第１角度
θ２ 第２角度
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
