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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】P2024066646
(43)【公開日】2024-05-16
(54)【発明の名称】動作評価装置、方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
A63B 69/00 20060101AFI20240509BHJP
A63B 71/06 20060101ALI20240509BHJP
【ＦＩ】
A63B69/00 A
A63B69/00 514
A63B71/06 T
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022176181
(22)【出願日】2022-11-02
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 刊行物名 シンポジウム：スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス２０２２ 講演論文集、Ｖｏｌ．３１、Ｎｏ．２２（２０２２）、Ｂ－７－２ 発行者名 日本機械学会 発行日 令和４年１０月２８日 刊行物名 シンポジウム：スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス２０２２ 講演論文集、Ｖｏｌ．３１、Ｎｏ．２２（２０２２）、Ｂ－７－４ 発行者名 日本機械学会 発行日 令和４年１０月２８日
(71)【出願人】
【識別番号】000183233
【氏名又は名称】住友ゴム工業株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】503027931
【氏名又は名称】学校法人同志社
(74)【代理人】
【識別番号】100104134
【弁理士】
【氏名又は名称】住友 慎太郎
(74)【代理人】
【識別番号】100156225
【弁理士】
【氏名又は名称】浦 重剛
(74)【代理人】
【識別番号】100168549
【弁理士】
【氏名又は名称】苗村 潤
(74)【代理人】
【識別番号】100200403
【弁理士】
【氏名又は名称】石原 幸信
(74)【代理人】
【識別番号】100206586
【弁理士】
【氏名又は名称】市田 哲
(72)【発明者】
【氏名】岡崎 弘祐
(72)【発明者】
【氏名】植田 勝彦
(72)【発明者】
【氏名】辻内 伸好
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 彰人
(57)【要約】
【課題】 第１プレーヤの第１動作と第２プレーヤの第２動作との比較により、第２動作を定量的に評価することが可能な動作評価装置を提供する。
【解決手段】 第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための装置である。この装置は、第２動作を計測した第２動作値を取得する取得部と、第２動作値を特異値分解することにより、第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する抽出部と、第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データを記憶する第１協調動作データ記憶部と、第１協調動作データと、第２協調動作データとを比較した第１比較結果３１を取得する比較部と、第１比較結果３１を表示装置１２に出力する出力部とを含む。
【選択図】図６
【解決手段】 第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための装置である。この装置は、第２動作を計測した第２動作値を取得する取得部と、第２動作値を特異値分解することにより、第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する抽出部と、第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データを記憶する第１協調動作データ記憶部と、第１協調動作データと、第２協調動作データとを比較した第１比較結果３１を取得する比較部と、第１比較結果３１を表示装置１２に出力する出力部とを含む。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための装置であって、
前記第２動作を計測した第２動作値を取得する取得部と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する抽出部と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データを記憶する第１協調動作データ記憶部と、
前記第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する比較部と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する出力部とを含む、
動作評価装置。
前記第２動作を計測した第２動作値を取得する取得部と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する抽出部と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データを記憶する第１協調動作データ記憶部と、
前記第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する比較部と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する出力部とを含む、
動作評価装置。
【請求項2】
前記第１動作は、前記第２動作の模範動作である、請求項１に記載の動作評価装置。
【請求項3】
前記第１動作を計測した第１動作値は、前記第１プレーヤの身体各部位の位置データを含み、
前記第２動作値は、前記第２プレーヤの身体各部位の位置データを含む、請求項１又は２に記載の動作評価装置。
前記第２動作値は、前記第２プレーヤの身体各部位の位置データを含む、請求項１又は２に記載の動作評価装置。
【請求項4】
前記第１協調動作データは、前記第１動作を計測した第１動作値を、特異値分解することで得られる空間基底を含み、
前記第２協調動作データは、前記第２動作値を特異値分解することで得られる空間基底を含む、請求項１又は２に記載の動作評価装置。
前記第２協調動作データは、前記第２動作値を特異値分解することで得られる空間基底を含む、請求項１又は２に記載の動作評価装置。
【請求項5】
前記比較部は、前記第１比較結果として、前記第１協調動作データの空間基底と、前記第２協調動作データの空間基底との類似度を取得する、請求項４に記載の動作評価装置。
【請求項6】
前記類似度は、コサイン類似度又は相関係数を含む、請求項５に記載の動作評価装置。
【請求項7】
前記類似度は、前記第１協調動作データ及び前記第２協調動作データに含まれる複数のモード毎に取得される、請求項５に記載の動作評価装置。
【請求項8】
前記比較部は、前記複数のモードのうち、前記類似度が相対的に小さいモードを選択し、
前記出力部は、選択されたモードの前記第１動作の動画データをさらに出力する、請求項７に記載の動作評価装置。
前記出力部は、選択されたモードの前記第１動作の動画データをさらに出力する、請求項７に記載の動作評価装置。
【請求項9】
前記比較部は、前記第１協調動作データと、前記第１比較結果を見て学習した前記第２プレーヤの動作の特徴的な挙動を示す第３協調動作データとを比較した第２比較結果をさらに取得し、
前記出力部は、前記第２比較結果をさらに出力する、請求項１又は２に記載の動作評価装置。
前記出力部は、前記第２比較結果をさらに出力する、請求項１又は２に記載の動作評価装置。
【請求項10】
前記第１動作及び前記第２動作は、エクササイズ動作を含む、請求項１又は２に記載の動作評価装置。
【請求項11】
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための方法であって、
コンピュータが、前記第２動作を計測した第２動作値を取得する工程と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する工程と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する工程と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する工程とを実行する、
動作評価方法。
コンピュータが、前記第２動作を計測した第２動作値を取得する工程と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する工程と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する工程と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する工程とを実行する、
動作評価方法。
【請求項12】
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
前記第２動作を計測した第２動作値を取得する手段と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する手段と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する手段と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する手段として機能させる、
コンピュータプログラム。
コンピュータを、
前記第２動作を計測した第２動作値を取得する手段と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する手段と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する手段と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する手段として機能させる、
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、動作評価装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、ゴルフスイングなどの動作の解析に用いられる動作解析装置が、種々提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許第６５５４１５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
近年、健康志向の高まりにより、様々なエクササイズ等が広く行われている。一般的なエクササイズのレッスンは、インストラクターが模範動作を示し、受講者がそれを模擬するとうものである。一方、受講者の動作の評価は、もっぱら、インストラクター個人の感覚で行われており、定量的ではなく、動作の改善点を把握が困難であった。
【0005】
本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、第１プレーヤの第１動作と第２プレーヤの第２動作との比較により、第２動作を定量的に評価することが可能な装置を提供することを主たる目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明は、第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための装置であって、前記第２動作を計測した第２動作値を取得する取得部と、前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する抽出部と、前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データを記憶する第１協調動作データ記憶部と、前記第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する比較部と、前記第１比較結果を表示装置に出力する出力部とを含む、動作評価装置である。
【発明の効果】
【0007】
本発明の動作評価装置は、第１プレーヤの第１動作と第２プレーヤの第２動作との比較により、第２動作を定量的に評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施形態の動作評価装置を含む動作評価システムを概念的に示す構成図である。
【図2】本実施形態の動作評価装置を示すブロック図である。
【図3】本実施形態の動作評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図4】第２プレーヤの身体各部位の位置データを説明する図であり、（ａ）は、Ｘ軸方向（正面）からみた位置データであり、（ｂ）は、Ｙ軸方向（側面）からみた位置データである。
【図5】第１協調動作データの空間基底の大きさと、第２協調動作データの空間基底の大きさとを比較したグラフである。
【図6】表示装置に表示された第１比較結果の一例を示す図である。
【図7】本発明の他の実施形態の動作評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図8】第１協調動作データの空間基底の大きさと、第３協調動作データの空間基底の大きさとを比較したグラフである。
【図9】表示装置に表示された第２比較結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の実施形態が図面に基づき説明される。図面は、発明の内容の理解を助けるために、誇張表現や、実際の構造の寸法比とは異なる表現が含まれることが理解されなければならない。また、各実施形態を通して、同一又は共通する要素については同一の符号が付されており、重複する説明が省略される。さらに、実施形態及び図面に表された具体的な構成は、本発明の内容理解のためのものであって、本発明は、図示されている具体的な構成に限定されるものではない。
【0010】
［動作解析システム］
本実施形態の動作評価システム（動作評価装置）では、第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作が評価される。図１は、本実施形態の動作評価装置２を含む動作評価システム１を概念的に示す構成図である。
本実施形態の動作評価システム（動作評価装置）では、第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作が評価される。図１は、本実施形態の動作評価装置２を含む動作評価システム１を概念的に示す構成図である。
【0011】
動作（第１動作及び第２動作）は、プレーヤ（人体）による動作であれば、特に限定されない。動作の一例には、エクササイズを行っているプレーヤの動作（エクササイズ動作）や、スポーツ等を行っているプレーヤの動作（スポーツ動作）等が挙げられる。本実施形態の動作には、エクササイズ動作が含まれる。このエクササイズ動作には、例えば、体操、ダンス、ヨガ及び太極拳等での動作が含まれる。本実施形態のエクササイズ動作として、体操での動作が例示される。
【0012】
第１プレーヤ（図示省略）は、第２動作と比較される第１動作を行うプレーヤであれば、特に限定されない。本実施形態の第１プレーヤは、エクササイズ動作のレッスンを行うインストラクターである場合が例示される。この場合、本実施形態の第１動作は、第２プレーヤＰ２による第２動作の模範動作である。
【0013】
第１プレーヤは、インストラクターに限定されるわけではなく、例えば、第２プレーヤＰ２に比べて、エクササイズ動作の熟練者（上級者）等であってもよいし、第２プレーヤＰ２とエクササイズ動作の優劣を競うプレーヤであってもよい。
【0014】
第２プレーヤＰ２は、動作評価システム１（動作評価装置２）によって、第２動作が評価されるプレーヤである。本実施形態では、第２プレーヤＰ２として、エクササイズ動作のレッスンの受講者（例えば、初級者や中級者）である場合が例示される。この場合、第２動作は、第１プレーヤ（インストラクター）による第１動作を模擬した動作である。なお、第２プレーヤＰ２は、受講者に限定されるわけではなく、例えば、第１プレーヤとエクササイズ動作の優劣を競うプレーヤであってもよい。
【0015】
本実施形態の動作評価システム１は、動作評価装置２と、計測装置３とを含んで構成される。動作評価システム１（動作評価装置２）は、後述の動作評価方法を実行するのに用いられる。
【0016】
［計測装置］
計測装置３は、第２プレーヤＰ２による第２動作を計測するためのものである。本実施形態の計測装置３は、モーションキャプチャシステム３Ａとして構成されている。本実施形態では、第１プレーヤによる第１動作の計測にも、計測装置３（モーションキャプチャシステム３Ａ）が用いられる。なお、計測装置３は、第１動作及び第２動作を計測できれば、モーションキャプチャシステム３Ａに限定されるわけではなく、種々の装置が採用されうる。
計測装置３は、第２プレーヤＰ２による第２動作を計測するためのものである。本実施形態の計測装置３は、モーションキャプチャシステム３Ａとして構成されている。本実施形態では、第１プレーヤによる第１動作の計測にも、計測装置３（モーションキャプチャシステム３Ａ）が用いられる。なお、計測装置３は、第１動作及び第２動作を計測できれば、モーションキャプチャシステム３Ａに限定されるわけではなく、種々の装置が採用されうる。
【0017】
本実施形態のモーションキャプチャシステム３Ａには、複数台のカメラ４が含まれる。これらのカメラ４は、第２プレーヤＰ２による第２動作を様々な方向から撮影することができる位置に配置されており、第２動作の三次元計測が可能とされている。モーションキャプチャシステム３Ａには、例えば、ＶＩＣＯＮ社製の三次元動作分析システムが好適に採用されうる。
【0018】
計測装置３は、有線又は無線の通信線（図示省略）を介して、動作評価装置２と通信可能に接続されている。これにより、計測装置３で計測された計測値が、動作評価装置２に送信されうる。なお、計測値の送信は、このような通信線に限定されるわけではなく、例えば、通信ネットワークを介して送信されてもよい。通信ネットワークには、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）等が含まれる。また、計測装置３が動作評価装置２に接続されない場合には、例えば、フラッシュメモリ等の記憶メディア（図示省略）等を介して、位置データが動作評価装置２に入力されてもよい。
【0019】
［動作評価装置］
動作評価装置２は、例えば、コンピュータ５によって構成される。コンピュータ５の一例には、デスクトップ型コンピュータ、ノート型コンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、及び、クラウドサーバ等が挙げられる。本実施形態のコンピュータ５には、デスクトップ型コンピュータが採用される。図２は、本実施形態の動作評価装置２を示すブロック図である。
動作評価装置２は、例えば、コンピュータ５によって構成される。コンピュータ５の一例には、デスクトップ型コンピュータ、ノート型コンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、及び、クラウドサーバ等が挙げられる。本実施形態のコンピュータ５には、デスクトップ型コンピュータが採用される。図２は、本実施形態の動作評価装置２を示すブロック図である。
【0020】
本実施形態の動作評価装置２は、例えば、入力装置１１と、表示装置１２と、通信装置１３と、演算処理装置１４とを含んで構成されている。
【0021】
【0022】
［通信装置］
図２に示されるように、本実施形態の通信装置１３は、通信線２３を介して、計測装置３（モーションキャプチャシステム３Ａ）と通信可能に接続されている。これにより、通信装置１３（動作評価装置２）は、計測装置３の計測値を、通信線２３を介して取得（受信）することが可能となる。また、本実施形態の通信装置１３（動作評価装置２）は、例えば、計測装置３を制御するための信号を、通信線を介して計測装置３に送信しうる。
図２に示されるように、本実施形態の通信装置１３は、通信線２３を介して、計測装置３（モーションキャプチャシステム３Ａ）と通信可能に接続されている。これにより、通信装置１３（動作評価装置２）は、計測装置３の計測値を、通信線２３を介して取得（受信）することが可能となる。また、本実施形態の通信装置１３（動作評価装置２）は、例えば、計測装置３を制御するための信号を、通信線を介して計測装置３に送信しうる。
【0023】
［演算処理装置］
本実施形態の演算処理装置１４は、例えば、各種の演算を行う演算部（ＣＰＵ）１５、データやプログラム等が記憶される記憶部１６、及び、作業用メモリ１７を含んで構成されている。
本実施形態の演算処理装置１４は、例えば、各種の演算を行う演算部（ＣＰＵ）１５、データやプログラム等が記憶される記憶部１６、及び、作業用メモリ１７を含んで構成されている。
【0024】
［記憶部］
記憶部１６は、例えば、磁気ディスク、光ディスク又はＳＳＤ等からなる不揮発性の情報記憶装置である。本実施形態の記憶部１６には、データ部１８及びプログラム部１９が含まれる。
記憶部１６は、例えば、磁気ディスク、光ディスク又はＳＳＤ等からなる不揮発性の情報記憶装置である。本実施形態の記憶部１６には、データ部１８及びプログラム部１９が含まれる。
【0025】
［データ部］
データ部１８は、図１に示した第２プレーヤＰ２による第２動作の評価に必要なデータ（情報）や、評価結果等を記憶するためのものである。本実施形態のデータ部１８には、第１動作値記憶部１８ａ、第２動作値入力部１８ｂ、協調動作データ入力部１８ｃ、及び、比較結果入力部１８ｄが含まれる。なお、データ部１８は、このような態様に限定されるわけではなく、これらの一部が省略されてもよいし、その他のデータが記憶されるデータ部が含まれてもよい。これらのデータ部１８に入力されるデータの詳細は、後述される。
データ部１８は、図１に示した第２プレーヤＰ２による第２動作の評価に必要なデータ（情報）や、評価結果等を記憶するためのものである。本実施形態のデータ部１８には、第１動作値記憶部１８ａ、第２動作値入力部１８ｂ、協調動作データ入力部１８ｃ、及び、比較結果入力部１８ｄが含まれる。なお、データ部１８は、このような態様に限定されるわけではなく、これらの一部が省略されてもよいし、その他のデータが記憶されるデータ部が含まれてもよい。これらのデータ部１８に入力されるデータの詳細は、後述される。
【0026】
［プログラム部］
プログラム部１９は、図１に示した第２プレーヤＰ２による第２動作の評価に必要なプログラム（コンピュータプログラム）である。プログラム部（プログラム）１９は、演算部１５によって実行されることにより、コンピュータ５を、特定の手段として機能させることができる。
プログラム部１９は、図１に示した第２プレーヤＰ２による第２動作の評価に必要なプログラム（コンピュータプログラム）である。プログラム部（プログラム）１９は、演算部１５によって実行されることにより、コンピュータ５を、特定の手段として機能させることができる。
【0027】
本実施形態のプログラム部１９には、取得部１９ａ、抽出部１９ｂ、比較部１９ｃ、出力部１９ｄ及び評価部１９ｅが含まれる。なお、プログラム部１９は、このような態様に限定されるわけではなく、その他の機能を有するプログラム部が含まれてもよい。これらのプログラム部１９の機能の詳細は、後述される。
【0028】
［動作評価方法（第１実施形態）］
次に、本実施形態の動作評価方法が説明される。本実施形態の動作評価方法では、第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、図１に示した第２プレーヤＰ２の動作である第２動作が評価される。図３は、本実施形態の動作評価方法の処理手順を示すフローチャートである。本実施形態では、動作評価方法の各工程が、図１及び図２に示した動作評価装置２（コンピュータ５）によって実行される。
次に、本実施形態の動作評価方法が説明される。本実施形態の動作評価方法では、第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、図１に示した第２プレーヤＰ２の動作である第２動作が評価される。図３は、本実施形態の動作評価方法の処理手順を示すフローチャートである。本実施形態では、動作評価方法の各工程が、図１及び図２に示した動作評価装置２（コンピュータ５）によって実行される。
【0029】
［第２プレーヤの第２動作値を取得］
本実施形態の動作評価方法では、先ず、図１に示した第２プレーヤＰ２の第２動作を計測した第２動作値が取得される（工程Ｓ１）。第２動作値は、第２動作を定量的に表すことができれば、適宜取得されうる。本実施形態の第２動作値には、第２プレーヤＰ２の身体各部位の位置データが含まれる。
本実施形態の動作評価方法では、先ず、図１に示した第２プレーヤＰ２の第２動作を計測した第２動作値が取得される（工程Ｓ１）。第２動作値は、第２動作を定量的に表すことができれば、適宜取得されうる。本実施形態の第２動作値には、第２プレーヤＰ２の身体各部位の位置データが含まれる。
【0030】
本実施形態の工程Ｓ１では、先ず、図２に示したプログラム部１９に含まれる取得部１９ａが、作業用メモリ１７に読み込まれる。取得部１９ａは、第２動作値を取得するためのプログラムである。この取得部１９ａが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第２動作値を取得するための手段として機能させることができる。
【0031】
本実施形態の工程Ｓ１では、先ず、図１に示した第２プレーヤＰ２による第２動作が計測される。本実施形態の第２動作の計測には、計測装置３（モーションキャプチャシステム３Ａ）が用いられる。計測装置３による計測の開始及び終了などの制御は、動作評価装置２（コンピュータ５）が行ってもよいし、オペレータ等が行ってもよい。
【0032】
本実施形態では、第２動作の計測に先立ち、図１に示した第２プレーヤＰ２の身体の所定の部位に、複数のマーカー（図示省略）が取り付けられる。本実施形態の複数のマーカーは、例えば、光反射性の球体に形成されている。このようなマーカーにより、第２プレーヤＰ２の身体の挙動が、複数台のカメラ４によって精度良く捉えられうる。
【0033】
本実施形態のマーカー（図示省略）は、例えば、上記特許文献１と同様に、第２プレーヤＰ２の身体各部位（例えば、頭、手首、手の指先、肘、肩、腰、膝、踝、及び、脚の指先等）にそれぞれ取り付けられる。本実施形態では、５３個のマーカーが取り付けられているが、このような態様に限定されるわけではなく、例えば、第２動作による体の動き等に応じて、一部のマーカーが省略されてもよいし、他のマーカーが追加されてもよい。各マーカーには、予め定められた識別番号（例えば、第１番～第５３番）が設定されている。
【0034】
次に、図１に示した第２プレーヤＰ２による第２動作が開始されてから終了するまでの間、第２動作が、複数台のカメラ４で連続撮影される。これにより、第２動作が時系列（複数の時刻）で連続的に撮影された複数の画像を含む画像群（動画）が取得される。第２動作は、予め定められたサンプリング周波数に対応する時間間隔で撮影される。サンプリング周波数は、適宜設定することができ、例えば、５００Ｈｚに設定される。
【0035】
画像群（動画）に含まれる各画像は、例えば、計測装置３（モーションキャプチャシステム３Ａ）に含まれる画像処理ソフトウェア等で画像処理される。これにより、第２動作の時系列の第２動作値が取得される。
【0036】
本実施形態では、第２動作値として、複数のマーカー（図示省略）の位置データがそれぞれ取得される。これらの位置データにより、複数のマーカーが取り付けられた第２プレーヤＰ２の身体各部位の位置（身体各部位の位置データ）がそれぞれ特定される。なお、複数のマーカー（本例では、５３個のマーカー）の位置データは、例えば、それらで特定される身体各部位２０の関節中心を平均化することで、一部のマーカー（本例では、２３個のマーカー）の位置データに集約されてもよい。これにより、位置データが少なくなり、後述の特異値分解によって得られる協調動作データのモードの個数の増大が抑制される。なお、このような集約を行わなくても、例えば、複数のマーカー（本例では、５３個のマーカー）の位置データのうち、第２動作の評価をする際に注目すべき身体各部位に取り付けられたマーカーの位置データが限定されてもよい。
【0037】
図４は、第２プレーヤＰ２の身体各部位２０の位置データを説明する図である。図４において、（ａ）は、Ｘ軸方向（第２プレーヤＰ２の正面）からみた位置データであり、（ｂ）は、Ｙ軸方向（第２プレーヤＰ２の側面）からみた位置データである。
【0038】
第２プレーヤＰ２の身体各部位２０の位置データは、三次元（直交座標系）の座標値として取得される。三次元の座標値は、例えば、図４（ａ）に示した第２プレーヤＰ２の正面視において、奥行方向（Ｘ軸方向）、左右方向（Ｙ軸方向）、及び、高さ方向（Ｚ軸方向）に基づいて特定される。このような第２プレーヤＰ２の身体各部位２０の位置データが時系列で特定されることによって第２動作値が取得される。
【0039】
第２プレーヤＰ２の身体各部位２０の座標値（位置データ）は、例えば、複数の身体各部位２０から選択された一つの身体各部位２０の座標値が、予め定められた基準位置２１に一致するように、座標変換（移動）されてもよい。これにより、基準位置２１に基づいて、身体各部位２０の座標値が揃えられた第２動作値が取得されうる。このような第２動作値により、例えば、体格が異なる他のプレーヤの動作値（本例では、第１プレーヤーの第１動作値）との比較や、動作が計測された位置が異なる他のプレーヤの動作値との比較が容易となる。基準位置２１は、例えば、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸の原点に設定されているが、特に限定されるわけではなく、任意の位置に設定されうる。また、基準位置２１に一致させる部位２０は、左足先２０ａに設定されているが、特に限定されるわけではなく、任意の身体各部位２０が選択されうる。
【0040】
第２プレーヤＰ２の身体各部位２０の座標値（位置データ）は、例えば、第２プレーヤＰ２の右足先２０ｂの位置から左足先２０ａの位置に向かうベクトル（図示省略）が、Ｙ軸方向（左右方向）と平行となるように、座標変換されてもよい。これにより、第２プレーヤＰ２の体の向きが揃えられた第２動作値が取得され、例えば、他のプレーヤの動作値（第１プレーヤーの第１動作値）との比較が容易となる。
【0041】
第２動作値は、例えば、以下の式（１）～（３）で定義される。先ず、式（１）では、第１時刻から第Ｎ時刻までの任意の時刻ｔにおいて、第ｉ番のマーカー（身体各部位２０）の位置データ（原点を基準とする位置ベクトル）が特定される。本実施形態において、第１時刻は、第２動作が開始された時刻である。また、第Ｎ時刻は、第２動作が終了した時刻である。
【0042】
【数1】
ｉ：マーカー（身体各部位）の識別番号
ｔ：時刻
【0043】
上記の式（１）において、ｘi（ｔ）、ｙi（ｔ）及びｚi（ｔ）は、時刻ｔにおいて、第ｉ番のマーカー（身体各部位２０）のＸ軸方向の座標、Ｙ軸方向の座標、及び、Ｚ軸方向の座標を示している。この位置データｒi（ｔ）について、第１時刻から第Ｎ時刻まで作成し、これらを行ごとに並べた行列［ｒi］が、下記の式（２）で定義される。
【0044】
【数2】
【0045】
上記の式（２）の行列［ｒi］では、Ｎ行３列の行列であり、第１行から第Ｎ行に、時系列に沿って順に、上記の式（１）で定義される三次元座標ｒi（１），ｒi（２），・・・，ｒi（Ｎ）が並べられている。そして、全てのマーカー（身体各部位２０）に対する２３個の行列［ｒ1］、［ｒ2］…［ｒ23］を、この順に列方向（横方向）に並べた行列［Ｒ］が、下記の式（３）で定義される。行列［Ｒ］は、Ｎ行６９（＝３×２３）列の行列である。
【0046】
【数3】
【0047】
上記の式（３）の行列［Ｒ］は、第１時刻から第Ｎ時刻までの２３個のマーカー（身体各部位２０）の位置を時系列に表す時系列の挙動データである。なお、行例［Ｒ］の第ｔ行には、第ｔ時刻での第２プレーヤＰ２の身体における２３個のマーカー（身体各部位２０）の三次元座標が含まれている。
【0048】
この行列［Ｒ］の第ｔ行において、第ｔ時刻の第２プレーヤＰ２の身体各部位２０の位置データ（第２プレーヤＰ２の姿勢）が表される。このような行列［Ｒ］により、第２動作値が特定されうる。
【0049】
本実施形態の工程Ｓ１では、行列［Ｒ］で特定される複数の身体各部位２０をジョイントとし、これらのジョイントを連結するボーン（骨）２４を含む人体モデル（スティックピクチャー）Ｍ２が設定される。これらの第２動作値及び人体モデルＭ２は、第２動作値入力部１８ｂ（図２に示す）に記憶される。
【0050】
［第２動作値から第２協調動作データを抽出］
次に、本実施形態の動作評価方法では、第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データが抽出される（工程Ｓ２）。本実施形態の工程Ｓ２では、第２動作値を特異値分解することで、第２協調動作データが抽出される。
次に、本実施形態の動作評価方法では、第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データが抽出される（工程Ｓ２）。本実施形態の工程Ｓ２では、第２動作値を特異値分解することで、第２協調動作データが抽出される。
【0051】
本実施形態の工程Ｓ２では、先ず、図２に示した第２動作値入力部１８ｂに入力されている第２動作値が、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる抽出部１９ｂが、作業用メモリ１７に読み込まれる。抽出部１９ｂは、第２協調動作データを抽出するためのプログラムである。この抽出部１９ｂが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第２協調動作データを抽出する手段として機能させることができる。
【0052】
本実施形態の工程Ｓ２では、特異値分解に先立ち、上記の式（３）の行列が拡張される。この行列の拡張は、特異値分解の基準点を、第２動作（エクササイズ動作）の初期姿勢に近づけるためのものである。
【0053】
行列の拡張は、先ず、第ｉ番のマーカー（図４に示した身体各部位２０）の初期姿勢の座標値（位置ベクトル）ｒi（１）が、上記の式（１）に基づいて求められる。次に、求められた座標値（位置ベクトル）ｒi（１）の行ごとに、第１時刻から第２Ｎ時刻まで並べた行列（［ｒi（１）］）が作成される。このとき、［ｒi（１）］の行ごとの要素は、すべてｒi（１）となる。
【0054】
次に、上記の行列（［ｒi（１）］）が第１番～第２３番のマーカー（身体各部位２０）について作成され、それらを列ごとに並べた行列（［Ｒ（１）］）が、以下の式（４）で定義される。
【0055】
【数4】
【0056】
さらに、行列のデータ点数を増やして分解能を向上させるために、上記の式（３）の行列を時系列方向に反転した行列［Ｒt］が、以下の式（５）で定義される。そして、上記の式（３）の行列［Ｒ］に上記の式（４）の行列［Ｒ（１）］、及び、下記の式（５）の行列［Ｒt］を結合した行列である観測行列［Ｒa］が、以下の式（６）で定義される。
【0057】
【数5】
【数6】
【0058】
次に、本実施形態の工程Ｓ２では、２３個のマーカー（身体各部位２０）の位置の時系列データを上記の式（６）の観測行列［Ｒa］とし、基準となる初期姿勢を示す行列［Ｒ0］として、下記の式（７）を用いて特異値分解が行われる。なお、行列［Ｒ0］は、観測行列［Ｒa］の時間方向（行方向）に平均をとり、その平均を行ごとに６Ｎ個並べた行列（６Ｎ行６９（＝３×２３）列）として定義される。
【0059】
【数7】
【0060】
上記の式（７）に基づいて、観測行列［Ｒa］と初期姿勢の行列［Ｒ0］との差分である［Ｒa］－［Ｒ0］が特異値分解され、ｎ＝１，２，・・・，Ｊ（Ｊは、６９以下の整数）に対し、Ｕ（ｎ）、Γ（ｎ）及びＶ（ｎ）が得られる。
【0061】
Γ（ｎ）は、第ｎモード（第ｎ番目）の特異値であり、［Ｒa］－［Ｒ0］に対する第ｎモード（第ｎ番目）の割合を表している。Ｕ（ｎ）は、観測行列［Ｒa］の左特異ベクトルであり、６Ｎ行６９（＝３×２３）列となる。Ｖ（ｎ）は、観測行列［Ｒa］の右特異ベクトルであり、６９次元である。
【0062】
左特異ベクトルＵ（ｎ）は、右特異ベクトルＶ（ｎ）の時間情報を表す基底である時間基底である。一方、右特異ベクトルＶ（ｎ）は、第２プレーヤＰ２の身体における各マーカー（身体各部位２０）の位置情報を表す基底である空間基底である。この空間基底は、基準となる初期姿勢の行列［Ｒ0］に対し，第ｎモード（第ｎ番目）の動作の方向を示すベクトルである。このような空間基底の値により、第２動作での第２プレーヤＰ２の動き（身体各部位２０の動き）を、モード毎に数値化することが可能となる。
【0063】
本実施形態の工程Ｓ２では、第２動作値を特異値分解することで得られる空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））が、第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データとして抽出される。これらの第２協調動作データは、モードごと（本例では、第１モードから第６９モードごと）に、図２に示した協調動作データ入力部１８ｃに記憶される。
【0064】
［第１比較結果を取得］
次に、本実施形態の評価方法では、第１協調動作データと、第２協調動作データとを比較した第１比較結果が取得される（工程Ｓ３）。
次に、本実施形態の評価方法では、第１協調動作データと、第２協調動作データとを比較した第１比較結果が取得される（工程Ｓ３）。
【0065】
第１協調動作データは、図示しない第１プレーヤの動作である第１動作（本例では、第２動作の模範動作）の特徴的な挙動を示す指標である。この第１協調動作データは、評価方法の実施に先立って抽出されているのが好ましい。
【0066】
第１協調動作データは、第２強調動作データと同様の手順（工程Ｓ１及び工程Ｓ２）で抽出されうる。この第１協調動作データの抽出には、先ず、第１動作を計測した第１動作値が取得される。この第１動作値には、第１プレーヤの身体各部位の位置データが含まれており、図２に示した第１動作値記憶部１８ａに予め記憶されている。
【0067】
次に、第１動作値が特異値分解されることで、第１協調動作データが抽出されうる。この第１協調動作データには、空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））が含まれる。本実施形態の第１協調動作データは、モードごと（本例では、第１モードから第６９モードごと）に、図２に示した協調動作データ入力部１８ｃに予め記憶されている。
【0068】
本実施形態の工程Ｓ３では、先ず、図２に示した協調動作データ入力部１８ｃに入力されている第１協調動作データ、及び、第２協調動作データが、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる比較部１９ｃが、作業用メモリ１７に読み込まれる。比較部１９ｃは、第１協調動作データと、第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得するためのプログラムである。この比較部１９ｃが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第１比較結果を取得する手段として機能させることができる。
【0069】
第１協調動作データと第２協調動作データとの比較は、適宜実施されうる。本実施形態では、これらの協調動作データに含まれる複数のモード（本例では、第１モード～第６９モード）ごとに、第１協調動作データと第２協調動作データとが比較されるのが好ましい。
【0070】
本実施形態では、第１協調動作データの空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））と、第２協調動作データの空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））との類似度が、複数のモード毎に取得される。このような類似度が、第１比較結果として取得されることで、図示しない第１プレーヤの第１動作（身体各部位の動き）に対して、図４に示した第２プレーヤＰ２の第２動作（身体各部位２０の動き）がどの程度似ているかを定量的に評価することが可能となる。
【0071】
類似度は、第１協調動作データと第２協調動作データとを比較することができれば、適宜取得される。本実施形態の類似度には、コサイン類似度又は相関係数が含まれる。第ｎモードのコサイン類似度は、下記の式（８）で取得される。
【0072】
【数8】
Ｖ’ins(n) ：第１協調動作データの第ｎモードにおける各部位の空間基底をノルム化したベクトル（以下、「空間ベクトルノルム」ということがある。）
Ｖ’1(n) ：第２協調動作データの第ｎモードにおける各部位の空間基底をノルム化したベクトル
|Ｖ’ins(n)|：第１協調動作データの第ｎモードにおける全部位の空間基底における
ノルム
|Ｖ’1(n)| ：第２協調動作データの第ｎモードにおける全部位の空間基底における
ノルム
ｎ：モード特定するための変数
【0073】
上記の式（８）において、Ｖ’ins(n)は、第ｎモードにおける第１協調動作データの空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））を身体各部位のx，y，z軸成分でノルム化したベクトル（すなわち、Ｖ’ins_1（n）～Ｖ’ins_23（n）の成分）である。Ｖ’1(n)は、第ｎモードにおける第２協調動作データの空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））を身体各部位のx，y，z軸成分でノルム化したベクトル（すなわち、Ｖ1_1（n）～Ｖ1_23（n）の成分）である。
【0074】
上記の式（８）において、｜Ｖ’ins(n)｜は、第ｎモードについて、第１協調動作データの全部位及び全成分の空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））におけるノルムである。このノルム｜Ｖ’ins(n)｜は、第１協調動作データの空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））を二乗した値の総和を求め、その総和の平方根を取った値である。このようなノルム｜Ｖ’ins(n)｜により、図示しない第１動作での第１プレーヤの動き（身体各部位２０の動き）の大きさを数値化することが可能となる。
【0075】
上記の式（８）において、｜Ｖ’1(n)｜は、第ｎモードについて、第２協調動作データの全部位及び全成分の空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））におけるノルムである。このノルム｜Ｖ’1(n)｜は、第２協調動作データの空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））を二乗した値の総和を求め、その総和の平方根をとった値である。このようなノルム｜Ｖ’1(n)｜により、図４に示した第２動作での第２プレーヤＰ２の動き（身体各部位２０の動き）の大きさを数値化することが可能となる。
【0076】
本実施形態の工程Ｓ３では、上記の式（８）のコサイン類似度により、全てのモード（本例では、第１モードから第６９モード）を対象として、第１協調動作データの第ｎモードにおける各部位の空間基底をノルム化したベクトル（Ｖ’ins（ｎ））と、第２協調動作データの第ｎモードにおける各部位の空間基底をノルム化したベクトル（Ｖ’1（ｎ））との類似度が、身体各部位２０ごとに計算されうる。このようなコサイン類似度が、第１比較結果として取得されることで、第１動作を模擬した第２動作が評価されうる。
【0077】
また、コサイン類似度は、下記の式（９）に基づいて、身体各部位２０から選択される複数の部位を対象に計算されてもよい。
【0078】
【数9】
ここで、
Ｖ’ins(n)_k ：第１協調動作データの第ｎモードでの部位範囲(ｋ)における各部位の空間基底をノルム化したベクトル
Ｖ’1(n)_k ：第２協調動作データの第ｎモードでの部位範囲(ｋ)における各部位の空間基底をノルム化したベクトル
|Ｖ’ins(n)_k |：第１協調動作データの第ｎモードでの部位範囲（ｋ）の全体におけるノルム
|Ｖ’1(n)_k | ：第２協調動作データの第ｎモードでの部位範囲（ｋ）の全体におけるノルム
ｋ：部位を特定するための変数
ｎ：モード特定するための変数
【0079】
上記の式（９）では、身体の特定の部位範囲（例えば、下半身）を構成する複数の部位について、変数ｍ1で特定される部位のコサイン類似度から、変数ｍ2で特定される部位のコサイン類似度までが足し合わされる。このようなコサイン類似度により、特定の部位範囲での類似度が求められる。
【0080】
相関係数Ｃ（ｎ）は、下記の式（１０）で取得される。
【0081】
【数10】
Ｖ’ins(n)：第１協調動作データの第ｎモードにおける各部位の空間基底を
ノルム化したベクトル
Ｖ’1(n) ：第２協調動作データの第ｎモードにおける各部位の空間基底を
ノルム化したベクトル
ｎ：モード特定するための変数
【0082】
上記の式（９）では、第ｎモード（本例では、第１モード～第６９モード）ごとに、第１協調動作データの各部位の空間基底をノルム化したベクトル（Ｖ’ins(n)）と、第２協調動作データの各部位の空間基底をノルム化したベクトル（Ｖ’1（ｎ））との相関係数がそれぞれ求められる。そして、これらの全てのモードの相関係数が平均処理されることで、相関係数の平均値が求められてもよいし、モードごとに異なる重みを設定した加重平均等した値が求められてもよい。
【0083】
また、相関係数は、下記の式（１１）に基づいて、身体各部位２０から選択される複数の部位を対象に計算されてもよい。
【0084】
【数11】
ここで、
Ｖ’ins(n)_k ：第１協調動作データの第ｎモードでの部位範囲(ｋ)における各部位の空間基底をノルム化したベクトル
Ｖ’1(n)_k ：第２協調動作データの第ｎモードでの部位範囲(ｋ)における各部位の空間基底をノルム化したベクトル
|Ｖ’ins(n)_k |：第１協調動作データの第ｎモードでの部位範囲（ｋ）の全体におけるノルム
|Ｖ’1(n)_k | ：第２協調動作データの第ｎモードでの部位範囲（ｋ）の全体におけるノルム
ｋ：部位を特定するための変数
ｎ：モード特定するための変数
【0085】
上記の式（１１）では、身体の特定の部位範囲（例えば、下半身）を構成する複数の部位について、変数ｍ1で特定される部位の相関係数から、変数ｍ2で特定される部位の相関係数までが足し合わされる。このような相関係数により、特定の部位範囲での類似度が求められる。これらの相関係数が求められることで、第１動作と第２動作との線形な相関関係の強さが求められ、第１動作を模擬した第２動作が評価されうる。
【0086】
本実施形態では、第１比較結果として、コサイン類似度が取得されるが、コサイン類似度に代えて、相関係数が取得されても良いし、これらの双方が取得されてもよい。また、第１比較結果には、コサイン類似度や相関係数とは異なる他のパラメータ等が取得されてもよい。また、本実施形態では、コサイン類似度及び相関係数の計算に、空間ベクトルノルムが用いられたが、このような態様に限定されない。例えば、空間ベクトル（右特異ベクトル）に基づいて、コサイン類似度や相関係数が計算されてもよい。
【0087】
本実施形態では、複数のモード（本例では、第１モード～第６９モード）のうち、類似度が相対的に小さいモードが選択されてもよい。このようなモードは、第２プレーヤＰ２が重点的に改善すべきモードとして特定されうる。このモードは、第１比較結果として取得される。
【0088】
第１比較結果には、例えば、マーカー（身体各部位２０）ごとに、第１協調動作データの空間ベクトルノルムと、第２協調動作データの空間ベクトルノルムとを比較したグラフが含まれてもよい。図５は、第１協調動作データの空間ベクトルノルムと、第２協調動作データの空間ベクトルノルムとを比較したグラフ２５である。
【0089】
図５において、横軸は、図４に示した身体各部位（マーカー）２０を示している。この横軸の「（Ｌ）」は、左側の部位（マーカー）を示しており、「（Ｒ）」は、左側の部位（マーカー）を示している。一方、縦軸は、空間ベクトルノルムを示しており、身体各部位（マーカー）２０の動きの大きさを示している。また、図５において、「Instructor」は、第１プレーヤ（第１協調動作データ）の身体各部位の動きの大きさを示しており、「Participant」は、第２プレーヤ（第２協調動作データ）の身体各部位の動きの大きさを示している。
【0090】
図５のグラフ２５により、第１プレーヤによる動きの大きさと、第２プレーヤＰ２による動きの大きさとを、身体各部位２０ごとに比較することが可能となる。なお、図５では、第１モードのグラフ２５が示されている。第１比較結果は、図２に示した比較結果入力部１８ｄに記憶される。
【0091】
［第１比較結果を表示］
次に、本実施形態の評価方法では、図１及び図２に示した表示装置１２に、第１比較結果が出力される（工程Ｓ４）。本実施形態の工程Ｓ４では、先ず、図２に示した比較結果入力部１８ｄに入力されている第１比較結果が、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる出力部１９ｄが、作業用メモリ１７に読み込まれる。出力部１９ｄは、第１比較結果を表示装置１２に出力するためのプログラムである。この出力部１９ｄが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第１比較結果を出力する手段として機能させることができる。
次に、本実施形態の評価方法では、図１及び図２に示した表示装置１２に、第１比較結果が出力される（工程Ｓ４）。本実施形態の工程Ｓ４では、先ず、図２に示した比較結果入力部１８ｄに入力されている第１比較結果が、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる出力部１９ｄが、作業用メモリ１７に読み込まれる。出力部１９ｄは、第１比較結果を表示装置１２に出力するためのプログラムである。この出力部１９ｄが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第１比較結果を出力する手段として機能させることができる。
【0092】
図６は、表示装置１２に表示された第１比較結果３１の一例を示す図である。本実施形態の工程Ｓ４では、第１比較結果３１として、第１協調動作データの空間基底と、第２協調動作データの空間基底との類似度２６が、表示装置１２に表示される。本実施形態では、類似度２６として、コサイン類似度が表示されているが、相関係数であってもよいし、その他の類似度が表示されてもよい。また、本実施形態の類似度２６には、第１モードのコサイン類似度が示されているが、特に限定されるわけではなく、複数のモードごとにコサイン類似度が表示されてもよい。
【0093】
このように、本実施形態の動作評価方法（動作評価装置２）では、第２プレーヤＰ２（図１に示す）の第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データが抽出され、その第２協調動作データと、第１プレーヤの第１協調動作データとが比較される。そして、第１動作と第２動作とを比較した第１比較結果３１が表示装置１２に出力される。これにより、第２動作を評価する者（本例では、インストラクターである第１プレーヤ）の感覚に依存することなく、第２プレーヤ（本例では、受講者）Ｐ２の第２動作が定量的に評価されうる。これにより、第２プレーヤＰ２の第２動作の改善点が容易に把握され、例えば、第２プレーヤＰ２への第２動作の適切な指導が可能となり、第２動作がさらに上達（エクササイズ動作が定着）されうる。
【0094】
本実施形態の工程Ｓ４では、表示装置１２に、第１比較結果３１として取得されたグラフ２５（図５に示す）が表示されてもよい。グラフ２５の詳細は、上述のとおりである。このようなグラフ２５により、第１プレーヤ及び第２プレーヤＰ２の身体各部位ごとに、第１動作の動きの大きさと、第２動作の動きの大きさとを比較することでき、重点的に改善すべき身体各部位の動きの把握が可能となる。
【0095】
本実施形態では、例えば、プルダウンメニュー２７等により、複数のモード（第１モード～第６９モード）ごとに、グラフ２５の切り替えが可能とされるのが好ましい。これにより、複数のモードごとに、身体各部位の動きの大きさを比較することが可能となる。
【0096】
本実施形態の工程Ｓ４では、表示装置１２に、第１プレーヤの人体モデルＭ１と、第２プレーヤＰ２の人体モデルＭ２とが表示されてもよい。このような人体モデルＭ１、Ｍ２により、第１動作と第２動作とを視覚的に比較することが可能となる。
【0097】
本実施形態の人体モデルＭ１、Ｍ２は、第１時刻から第Ｎ時刻までのうち、４つの時刻での第１動作及び第２動作が表現されているが、このような態様に限定されない。例えば、１つの時刻の第１動作及び第２動作が表現されてもよいし、５つ以上の時刻の第１動作及び第２動作が表現されてもよい。
【0098】
本実施形態では、人体モデルＭ１、Ｍ２について、図４（ａ）、（ｂ）に示されるように、複数の身体各部位２０から選択された一つの部位２０（本例では、左足先２０ａ）の座標値が、基準位置２１に一致されている。これにより、図６に示されるように、第１プレーヤと第２プレーヤＰ２との体格差や、第１動作及び第２動作が計測された位置にズレがあったとしても、第１動作と第２動作との比較が容易となる。本実施形態では、例えば、プルダウンメニュー２８等により、複数のモード（第１モード～第６９モード）ごとに、人体モデルＭ１、Ｍ２の切り替えが可能とされるのが好ましい。これにより、複数のモードごとに、第１動作と第２動作とを視覚的に比較することが可能となる。
【0099】
本実施形態の工程Ｓ４では、表示装置１２に、アドバイスデータ２９が表示されてもよい。このようなアドバイスデータ２９により、第２動作の改善点が具体的に把握され、第２プレーヤＰ１（図１に示す）による適切な学習が可能となる。
【0100】
アドバイスデータ２９の作成には、先ず、図５に示したグラフ２５において、第１協調動作データの空間基底の大きさと、第２協調動作データの空間基底の大きさと差が大きいマーカー（身体各部位）が特定される。そして、この特定された部位が、例えば、下半身に集中している場合には、下半身の動きを大きくする（又は小さくする）ことを示すアドバイスデータ２９が作成される。これにより、第２動作の改善点がより具体的に把握されうる。なお、アドバイスデータ２９の作成は、このような態様に限定されない。
【0101】
本実施形態の工程Ｓ４では、表示装置１２に、第１動作の動画データ（図示省略）がさらに出力されてもよい。これにより、第２プレーヤＰ２は、重点的に改善すべき第１動作を学習することができ、第２動作の改善が可能となる。この動画データは、複数のモード（本例では、第１モード～第６９モード）のうち、類似度が相対的に小さいモードの動画データであるのが好ましい。これにより、第２プレーヤＰ２は、重点的に改善すべきモードの第１動作を学習することが可能となる。本実施形態の表示装置１２には、動画データへのリンク３０が表示されている。これにより、動画データへのアクセスが容易となる。
【0102】
本実施形態の工程Ｓ４では、例えば、図５に示したグラフ２５において、第１協調動作データの空間基底の大きさと、第２協調動作データの空間基底の大きさと差が大きい身体各部位の動きを部分的に抽出した動画データ（図示省略）が表示されてもよい。これにより、第２プレーヤＰ２は、第２動作の改善に必要な第１動作を重点的に確認でき、その動作を集中的に実践（練習）することが可能となる。
【0103】
［動作評価方法（第２実施形態）］
これまでの実施形態では、第１協調動作データと第２協調動作データとを比較した第１比較結果３１が出力されることで、動作評価方法の一連の処理が終了したが、このような態様に限定されない。例えば、第１協調動作データと、第１比較結果３１を見て学習した第２プレーヤＰ２（図１に示す）の動作の特徴的な挙動を示す第３協調動作データとを比較した第２比較結果がさらに出力されてもよい。図７は、本発明の他の実施形態の動作評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
これまでの実施形態では、第１協調動作データと第２協調動作データとを比較した第１比較結果３１が出力されることで、動作評価方法の一連の処理が終了したが、このような態様に限定されない。例えば、第１協調動作データと、第１比較結果３１を見て学習した第２プレーヤＰ２（図１に示す）の動作の特徴的な挙動を示す第３協調動作データとを比較した第２比較結果がさらに出力されてもよい。図７は、本発明の他の実施形態の動作評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
【0104】
［第２動作を評価］
この実施形態の動作評価方法では、第３協調動作データの出力に先立ち、第２プレーヤＰ２（図１に示す）による第２動作が、良好か否かが評価される（工程Ｓ５）。第２動作は、適宜評価することができる。例えば、第１比較結果３１が予め定められた基準を満たすか否かに基づいて、第２動作が評価されうる。基準は、例えば、第２プレーヤＰ２の熟練度等に応じて適宜設定されうる。
この実施形態の動作評価方法では、第３協調動作データの出力に先立ち、第２プレーヤＰ２（図１に示す）による第２動作が、良好か否かが評価される（工程Ｓ５）。第２動作は、適宜評価することができる。例えば、第１比較結果３１が予め定められた基準を満たすか否かに基づいて、第２動作が評価されうる。基準は、例えば、第２プレーヤＰ２の熟練度等に応じて適宜設定されうる。
【0105】
この実施形態の工程Ｓ５では、先ず、図２に示した比較結果入力部１８ｄに入力されている第１比較結果３１（図６に示した類似度２６など）が、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる評価部１９ｅが、作業用メモリ１７に読み込まれる。評価部１９ｅは、第２動作が良好か否かを評価するためのプログラムである。この評価部１９ｅが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第２動作を評価するための手段として機能させることができる。
【0106】
この実施形態の工程Ｓ５では、図６に示した第１比較結果３１として取得された類似度２６（本例では、コサイン類似度）が、予め定められた閾値以上である場合に、第２動作が良好であると評価される。閾値は、第２プレーヤＰ２（図２に示す）の熟練度等に応じて適宜設定されうる。
【0107】
工程Ｓ５において、類似度が閾値以上である場合（工程Ｓ５で「Ｙｅｓ」）、第２プレーヤＰ２（図１に示す）による第２動作が、要求された熟練度に達している。このため、動作評価方法の一連の処理が終了する。一方、工程Ｓ５において、類似度が閾値未満であると判断された場合（工程Ｓ５で「Ｎｏ」）、第２プレーヤＰ２による第２動作が、要求された熟練度に達していない。この場合、次の工程Ｓ６～工程Ｓ９が実施される。
【0108】
［第３協調動作データを抽出］
次に、この実施形態の動作評価方法では、図６に示した第１比較結果３１を見て学習した第２プレーヤＰ２（図１に示す）の動作の特徴的な挙動を示す第３協調動作データが抽出される（工程Ｓ６）。第３協調動作データは、これまでの実施形態の工程Ｓ１～工程Ｓ２と同様の手順に基づいて抽出される。したがって、図２に示したプログラム部１９に含まれる取得部１９ａ及び抽出部１９ｂが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第３協調動作データを抽出するための手段として機能させることができる。
次に、この実施形態の動作評価方法では、図６に示した第１比較結果３１を見て学習した第２プレーヤＰ２（図１に示す）の動作の特徴的な挙動を示す第３協調動作データが抽出される（工程Ｓ６）。第３協調動作データは、これまでの実施形態の工程Ｓ１～工程Ｓ２と同様の手順に基づいて抽出される。したがって、図２に示したプログラム部１９に含まれる取得部１９ａ及び抽出部１９ｂが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第３協調動作データを抽出するための手段として機能させることができる。
【0109】
第３協調動作データの抽出には、先ず、図６に示した第１比較結果３１を見て学習した第２プレーヤＰ２（図１に示す）の動作である第３動作が計測された第３動作値が取得される。そして、第３動作値が特異値分解されることで、第３協調動作データが抽出される。この第３協調動作データには、空間基底（右特異ベクトルＶ（ｎ））が含まれる。第３協調動作データは、図２に示した協調動作データ入力部１８ｃに記憶される。
【0110】
［第２比較結果を取得］
次に、この実施形態の動作評価方法では、第１協調動作データと、第３協調動作データとを比較した第２比較結果が取得される（工程Ｓ７）。この実施形態の工程Ｓ７では、先ず、図２に示した協調動作データ入力部１８ｃに入力されている第１協調動作データ、及び、第３協調動作データが、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる比較部１９ｃが、作業用メモリ１７に読み込まれる。比較部１９ｃは、第１協調動作データと、第３協調動作データとを比較した第２比較結果を取得するためのプログラムである。この比較部１９ｃが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第２比較結果を取得する手段として機能させることができる。
次に、この実施形態の動作評価方法では、第１協調動作データと、第３協調動作データとを比較した第２比較結果が取得される（工程Ｓ７）。この実施形態の工程Ｓ７では、先ず、図２に示した協調動作データ入力部１８ｃに入力されている第１協調動作データ、及び、第３協調動作データが、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる比較部１９ｃが、作業用メモリ１７に読み込まれる。比較部１９ｃは、第１協調動作データと、第３協調動作データとを比較した第２比較結果を取得するためのプログラムである。この比較部１９ｃが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第２比較結果を取得する手段として機能させることができる。
【0111】
この実施形態の第２比較結果には、第１協調動作データの空間基底と、第３協調動作データの空間基底との類似度（本例では、コサイン類似度）が含まれる。さらに。第２比較結果には、例えば、マーカー（身体各部位２０）ごとに、第１協調動作データの空間基底の大きさと、第３協調動作データの空間基底の大きさとを比較したグラフが含まれてもよい。図８は、第１協調動作データの空間基底の大きさと、第３協調動作データの空間基底の大きさとを比較したグラフ３４である。
【0112】
図８において、横軸は、図５のグラフ２５と同様に、身体各部位（マーカー）２０を示している。縦軸は、空間ベクトルノルムを示しており、身体各部位（マーカー）２０の動きの大きさを示している。また、図８において、「Instructor」は、第１プレーヤ（第１協調動作データ）の身体各部位の動きの大きさを示している。「Before」は、学習前の第２プレーヤ（第２協調動作データ）の身体各部位の動きの大きさを示している。「After」は、学習後の第２プレーヤ（第３協調動作データ）の身体各部位の動きの大きさを示している。
【0113】
図８のグラフ３４により、第１プレーヤによる第１動作の動きの大きさと、学習後の第２プレーヤＰ２による動きの大きさとを、身体各部位２０ごとに比較することが可能となる。さらに、グラフ３４には、学習前の第２プレーヤＰ２の第２動作の動きの大きさが示されているため、学習前後の第２プレーヤＰ２の動きの変化を、身体各部位２０ごとに比較することが可能となる。第２比較結果は、図２に示した比較結果入力部１８ｄに記憶される。
【0114】
［第２比較結果を表示］
次に、この実施形態の動作評価方法では、図１に示した表示装置１２に、第２比較結果が出力される（工程Ｓ８）。この実施形態の工程Ｓ８では、先ず、図２に示した比較結果入力部１８ｄに入力されている第２比較結果が、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる出力部１９ｄが、作業用メモリ１７に読み込まれる。出力部１９ｄは、第２比較結果を表示装置１２に出力するためのプログラムである。この出力部１９ｄが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第２比較結果を出力する手段として機能させることができる。
次に、この実施形態の動作評価方法では、図１に示した表示装置１２に、第２比較結果が出力される（工程Ｓ８）。この実施形態の工程Ｓ８では、先ず、図２に示した比較結果入力部１８ｄに入力されている第２比較結果が、作業用メモリ１７に読み込まれる。さらに、プログラム部１９に含まれる出力部１９ｄが、作業用メモリ１７に読み込まれる。出力部１９ｄは、第２比較結果を表示装置１２に出力するためのプログラムである。この出力部１９ｄが、演算部１５によって実行されることで、コンピュータ５を、第２比較結果を出力する手段として機能させることができる。
【0115】
図９は、表示装置１２に表示された第２比較結果３２の一例を示す図である。この実施形態の工程Ｓ８では、第２比較結果３２として、第１協調動作データの空間基底と、第３協調動作データの空間基底との類似度３３が、表示装置１２に表示される。この実施形態では、類似度３３として、コサイン類似度が表示されているが、相関係数であってもよいし、その他の類似度が表示されてもよい。
【0116】
このように、この実施形態の動作評価方法（動作評価装置２）では、表示装置１２に第２比較結果３２が表示されることで、図６に示した第１比較結果３１を見て学習した第２プレーヤＰ２の第３動作を定量的に評価することが可能となる。これにより、第３動作の改善効果等が容易に把握されるため、例えば、第２プレーヤＰ２への第３動作の適切な指導や、第３動作のさらなる上達が可能となる。
【0117】
第１協調動作データの空間基底と、第２協調動作データの空間基底との類似度２６が併せて表示されてもよい。これにより、学習前（Before）の類似度２６と学習後(After)の類似度３３とを比較することができ、第３動作の改善効果が正確に把握されうる。
【0118】
この実施形態の工程Ｓ８では、表示装置１２に、第２比較結果３２として取得されたグラフ３４が表示されてもよい。グラフ３４の詳細は、上述のとおりである。このようなグラフ３４により、第１プレーヤ及び第２プレーヤＰ２の身体各部位ごとに、第１動作～第３動作の動きの大きさを比較することができ、第３動作の改善効果が正確に把握されうる。
【0119】
この実施形態では、例えば、プルダウンメニュー３５等により、複数のモード（第１モード～第６９モード）ごとに、グラフ３４が切り替え可能とされるのが好ましい。これにより、複数のモードごとに、各身体各部位の動きの大きさの比較が可能となり、改善効果の把握が可能となる。
【0120】
この実施形態の工程Ｓ８では、表示装置１２に、第１プレーヤの人体モデルＭ１と、第２プレーヤの人体モデルＭ２とが表示されてもよい。このような人体モデルＭ１、Ｍ２により、第１動作と第３動作とを視覚的に比較して、改善効果の把握が可能となる。人体モデルＭ１、Ｍ２は、プルダウンメニュー３６等により、複数のモード（第１モード～第６９モード）ごとに切り替えが可能とされるのが好ましい。
【0121】
この実施形態の工程Ｓ４では、表示装置１２に、アドバイスデータ２９が表示されてもよい。アドバイスデータ２９の詳細は、上述のとおりである。この実施形態のように、全てのモードにおいて、類似度３３が良好である場合には、改善点の指摘が省略されてもよいし、良好であることを伝えるメッセージが表示されてもよい。
【0122】
［第３動作を評価］
次に、この実施形態の動作評価方法では、第２プレーヤＰ２（図１に示す）による第３動作が、良好か否かが評価される（工程Ｓ９）。第３動作の評価は、これまでの実施形態の工程Ｓ５と同様の手順に基づいて、第３動作の良否が評価される。そして、第３動作が良好でないと判断された場合（工程Ｓ９で「Ｎｏ」）、工程Ｓ６～工程Ｓ９が再度実施される。
次に、この実施形態の動作評価方法では、第２プレーヤＰ２（図１に示す）による第３動作が、良好か否かが評価される（工程Ｓ９）。第３動作の評価は、これまでの実施形態の工程Ｓ５と同様の手順に基づいて、第３動作の良否が評価される。そして、第３動作が良好でないと判断された場合（工程Ｓ９で「Ｎｏ」）、工程Ｓ６～工程Ｓ９が再度実施される。
【0123】
このように、この実施形態の動作評価方法（動作評価装置２）では、第２プレーヤＰ２（図１に示す）による動作が、要求された熟練度に達するまで、反復学習（実践）が実施される。これにより、動作評価方法は、第２プレーヤＰ２にエクササイズ動作を確実に上達（定着）させることが可能となる。
【0124】
以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は図示の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施しうる。
【0125】
［付記］
本発明は以下の態様を含む。
本発明は以下の態様を含む。
【0126】
［本発明１］
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための装置であって、
前記第２動作を計測した第２動作値を取得する取得部と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する抽出部と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データを記憶する第１協調動作データ記憶部と、
前記第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する比較部と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する出力部とを含む、
動作評価装置。
［本発明２］
前記第１動作は、前記第２動作の模範動作である、本発明１に記載の動作評価装置。
［本発明３］
前記第１動作を計測した第１動作値は、前記第１プレーヤの身体各部位の位置データを含み、
前記第２動作値は、前記第２プレーヤの身体各部位の位置データを含む、本発明１又は２に記載の動作評価装置。
［本発明４］
前記第１協調動作データは、前記第１動作を計測した第１動作値を、特異値分解することで得られる空間基底を含み、
前記第２協調動作データは、前記第２動作値を特異値分解することで得られる空間基底を含む、本発明１ないし３のいずれかに記載の動作評価装置。
［本発明５］
前記比較部は、前記第１比較結果として、前記第１協調動作データの空間基底と、前記第２協調動作データの空間基底との類似度を取得する、本発明４に記載の動作評価装置。
［本発明６］
前記類似度は、コサイン類似度又は相関係数を含む、本発明５に記載の動作評価装置。
［本発明７］
前記類似度は、前記第１協調動作データ及び前記第２協調動作データに含まれる複数のモード毎に取得される、本発明５又は６に記載の動作評価装置。
［本発明８］
前記比較部は、前記複数のモードのうち、前記類似度が相対的に小さいモードを選択し、
前記出力部は、選択されたモードの前記第１動作の動画データをさらに出力する、本発明７に記載の動作評価装置。
［本発明９］
前記比較部は、前記第１協調動作データと、前記第１比較結果を見て学習した前記第２プレーヤの動作の特徴的な挙動を示す第３協調動作データとを比較した第２比較結果をさらに取得し、
前記出力部は、前記第２比較結果をさらに出力する、本発明１ないし８のいずれかに記載の動作評価装置。
［本発明１０］
前記第１動作及び前記第２動作は、エクササイズ動作を含む、本発明１ないし９のいずれかに記載の動作評価装置。
［本発明１１］
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための方法であって、
コンピュータが、前記第２動作を計測した第２動作値を取得する工程と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する工程と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する工程と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する工程とを実行する、
動作評価方法。
［本発明１２］
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
前記第２動作を計測した第２動作値を取得する手段と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する手段と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する手段と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する手段として機能させる、
コンピュータプログラム。
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための装置であって、
前記第２動作を計測した第２動作値を取得する取得部と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する抽出部と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データを記憶する第１協調動作データ記憶部と、
前記第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する比較部と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する出力部とを含む、
動作評価装置。
［本発明２］
前記第１動作は、前記第２動作の模範動作である、本発明１に記載の動作評価装置。
［本発明３］
前記第１動作を計測した第１動作値は、前記第１プレーヤの身体各部位の位置データを含み、
前記第２動作値は、前記第２プレーヤの身体各部位の位置データを含む、本発明１又は２に記載の動作評価装置。
［本発明４］
前記第１協調動作データは、前記第１動作を計測した第１動作値を、特異値分解することで得られる空間基底を含み、
前記第２協調動作データは、前記第２動作値を特異値分解することで得られる空間基底を含む、本発明１ないし３のいずれかに記載の動作評価装置。
［本発明５］
前記比較部は、前記第１比較結果として、前記第１協調動作データの空間基底と、前記第２協調動作データの空間基底との類似度を取得する、本発明４に記載の動作評価装置。
［本発明６］
前記類似度は、コサイン類似度又は相関係数を含む、本発明５に記載の動作評価装置。
［本発明７］
前記類似度は、前記第１協調動作データ及び前記第２協調動作データに含まれる複数のモード毎に取得される、本発明５又は６に記載の動作評価装置。
［本発明８］
前記比較部は、前記複数のモードのうち、前記類似度が相対的に小さいモードを選択し、
前記出力部は、選択されたモードの前記第１動作の動画データをさらに出力する、本発明７に記載の動作評価装置。
［本発明９］
前記比較部は、前記第１協調動作データと、前記第１比較結果を見て学習した前記第２プレーヤの動作の特徴的な挙動を示す第３協調動作データとを比較した第２比較結果をさらに取得し、
前記出力部は、前記第２比較結果をさらに出力する、本発明１ないし８のいずれかに記載の動作評価装置。
［本発明１０］
前記第１動作及び前記第２動作は、エクササイズ動作を含む、本発明１ないし９のいずれかに記載の動作評価装置。
［本発明１１］
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するための方法であって、
コンピュータが、前記第２動作を計測した第２動作値を取得する工程と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する工程と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する工程と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する工程とを実行する、
動作評価方法。
［本発明１２］
第１プレーヤの動作である第１動作に基づいて、第２プレーヤの動作である第２動作を評価するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
前記第２動作を計測した第２動作値を取得する手段と、
前記第２動作値を特異値分解することにより、前記第２動作の特徴的な挙動を示す第２協調動作データを抽出する手段と、
前記第１動作の特徴的な挙動を示す第１協調動作データと、前記第２協調動作データとを比較した第１比較結果を取得する手段と、
前記第１比較結果を表示装置に出力する手段として機能させる、
コンピュータプログラム。
【符号の説明】
【0127】
１２ 表示装置
３１ 第１比較結果
３１ 第１比較結果
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
