(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-10-20
(45)【発行日】2022-10-28
(54)【発明の名称】情報処理装置、プログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/11 20060101AFI20221021BHJP
A61B 5/107 20060101ALI20221021BHJP
【ＦＩ】
A61B5/11 230
A61B5/107 300
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2019558034
(86)(22)【出願日】2018-10-09
(86)【国際出願番号】 JP2018037557
(87)【国際公開番号】W WO2019111521
(87)【国際公開日】2019-06-13
【審査請求日】2021-08-17
(31)【優先権主張番号】P 2017233909
(32)【優先日】2017-12-06
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000001959
【氏名又は名称】株式会社 資生堂
(74)【代理人】
【識別番号】230116816
【弁護士】
【氏名又は名称】成川 弘樹
(74)【代理人】
【識別番号】100146123
【弁理士】
【氏名又は名称】木本 大介
(74)【代理人】
【識別番号】100174850
【弁理士】
【氏名又は名称】大崎 絵美
(72)【発明者】
【氏名】白土 真紀
(72)【発明者】
【氏名】平尾 直靖
【審査官】▲高▼木 尚哉
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－０６９０３５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１２１９３０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－１４４５９８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－０６６１５５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－３５８２２９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００１－２１８７５４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／０６－５／２２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置であって、歩行している被写体の動画像を取得する手段を備え、
前記動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段を備え、
前記歩行速度との相関が強い部位の画素の座標の変化量に基づいて、前記歩行速度に関する第１パラメータを計算する手段を備え、
前記歩行姿勢との相関が強い部位の画素の前傾角度に基づいて、前記歩行姿勢に関する第２パラメータを計算する手段を備え、
歩行動作との相関が強い部位の画素の変位の前記動き周波数に基づいて、前記歩行動作に関する第３パラメータを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータを用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータと、前記歩行速度に関する第１重み付け係数と、を用いて、前記被写体の心理状態に関する第１スコアを計算する手段を備える、情報処理装置。
【請求項2】
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置であって、歩行している被写体の動画像を取得する手段を備え、
前記動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段を備え、
前記歩行速度との相関が強い部位の画素の座標の変化量に基づいて、前記歩行速度に関する第１パラメータを計算する手段を備え、
前記歩行姿勢との相関が強い部位の画素の前傾角度に基づいて、前記歩行姿勢に関する第２パラメータを計算する手段を備え、
歩行動作との相関が強い部位の画素の変位の前記動き周波数に基づいて、前記歩行動作に関する第３パラメータを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータを用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータと、前記歩行姿勢に関する第２重み付け係数と、を用いて、前記被写体の体組成に関する第２スコアを計算する手段を備える、
情報処理装置。
【請求項3】
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置であって、歩行している被写体の動画像を取得する手段を備え、
前記動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段を備え、
前記歩行速度との相関が強い部位の画素の座標の変化量に基づいて、前記歩行速度に関する第１パラメータを計算する手段を備え、
前記歩行姿勢との相関が強い部位の画素の前傾角度に基づいて、前記歩行姿勢に関する第２パラメータを計算する手段を備え、
歩行動作との相関が強い部位の画素の変位の前記動き周波数に基づいて、前記歩行動作に関する第３パラメータを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータを用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータと、前記歩行動作に関する第３重み付け係数と、を用いて、前記被写体の運動制御に関する第３スコアを計算する手段を備える、情報処理装置。
【請求項4】
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置であって、歩行している被写体の動画像を取得する手段を備え、
前記動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段を備え、
前記歩行速度との相関が強い部位の画素の座標の変化量に基づいて、前記歩行速度に関する第１パラメータを計算する手段を備え、
前記歩行姿勢との相関が強い部位の画素の前傾角度に基づいて、前記歩行姿勢に関する第２パラメータを計算する手段を備え、
歩行動作との相関が強い部位の画素の変位の前記動き周波数に基づいて、前記歩行動作に関する第３パラメータを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータを用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する手段を備え、
前記計算されたスコアの少なくとも１つに応じたソリューション情報を提示する手段を備える、
情報処理装置。
【請求項5】
前記ソリューション情報は、適切な生活習慣、及び、適切な商品の少なくとも１つに関するアドバイスを含む、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置であって、歩行している被写体の動画像を取得する手段を備え、
前記動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段を備え、
前記歩行速度との相関が強い部位の画素の座標の変化量に基づいて、前記歩行速度に関する第１パラメータを計算する手段を備え、
前記歩行姿勢との相関が強い部位の画素の前傾角度に基づいて、前記歩行姿勢に関する第２パラメータを計算する手段を備え、
歩行動作との相関が強い部位の画素の変位の前記動き周波数に基づいて、前記歩行動作に関する第３パラメータを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータを用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する手段を備え、
被写体の属性に関する被写体属性情報と、前記動きの美しさのスコアの計算式と、を関連付けて記憶する手段を備え、
前記取得する手段は、更に、前記被写体の被写体属性情報を取得し、
前記スコアを計算する手段は、前記取得された被写体属性情報に関連付けられた計算式を用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する、
情報処理装置。
【請求項7】
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置であって、歩行している被写体の動画像を取得する手段を備え、
前記動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段を備え、
前記歩行速度との相関が強い部位の画素の座標の変化量に基づいて、前記歩行速度に関する第１パラメータを計算する手段を備え、
前記歩行姿勢との相関が強い部位の画素の前傾角度に基づいて、前記歩行姿勢に関する第２パラメータを計算する手段を備え、
歩行動作との相関が強い部位の画素の変位の前記動き周波数に基づいて、前記歩行動作に関する第３パラメータを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータを用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する手段を備え、
前記被写体を識別する被写体識別情報と、前記計算されたスコアの少なくとも１つと、を関連付けて記憶する手段を備える、
情報処理装置。
【請求項8】
前記計算されたスコアの少なくとも１つを提示する手段を備える、請求項１～請求項７の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項9】
コンピュータを、請求項１～請求項８の何れかに記載の各手段として機能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、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
歩行動作と人体の特性との間には相関があることが知られている。つまり、歩行動作を見れば、人体の特性を知ることができる。例えば、特開２０１７－６３０５号公報には、歩行状態を示す歩行パラメータに基づいて、対象者の体力を評価する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
近年の研究により、人間の歩行動作と、人間の動きの美しさとの間にも相関があることが分かってきた。
【0004】
しかし、特開２０１７－６３０５号公報の技術では、体力を評価するものに過ぎないので、動きの美しさを評価することはできない。
つまり、従来技術では、歩行動作から動きの美しさを評価することはできない。
つまり、従来技術では、歩行動作から動きの美しさを評価することはできない。
【0005】
本発明の目的は、歩行動作から動きの美しさを評価することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様は、
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置であって、
歩行している被写体の動画像を取得する手段を備え、
前記動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段を備え、
前記歩行速度と美しさとの相関に基づいて、第１パラメータを計算する手段を備え、
前記歩行姿勢と美しさとの相関に基づいて、第２パラメータを計算する手段を備え、
前記動き周波数と美しさとの相関に基づいて、第３パラメータを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータを用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する手段を備える、情報処理装置である。
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置であって、
歩行している被写体の動画像を取得する手段を備え、
前記動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段を備え、
前記歩行速度と美しさとの相関に基づいて、第１パラメータを計算する手段を備え、
前記歩行姿勢と美しさとの相関に基づいて、第２パラメータを計算する手段を備え、
前記動き周波数と美しさとの相関に基づいて、第３パラメータを計算する手段を備え、
前記第１パラメータ～前記第３パラメータを用いて、前記動きの美しさのスコアを計算する手段を備える、情報処理装置である。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、歩行動作から動きの美しさを評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施形態の情報処理システムの概略図である。
【図3】本実施形態の概要の説明図である。
【図4】本実施形態の被写体情報データベースのデータ構造を示す図である。
【図5】本実施形態の計算式マスタデータベースのデータ構造を示す図である。
【図6】本実施形態の評価マスタデータベースのデータ構造を示す図である。
【図7】本実施形態のソリューションマスタデータベースのデータ構造を示す図である。
【図8】本実施形態のスコアログ情報データベースのデータ構造を示す図である。
【図9】実施形態の情報処理のシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【0010】
【0011】
図１に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、サーバ３０と、を備える。
クライアント装置１０及びサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。
クライアント装置１０及びサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。
【0012】
クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。
【0013】
サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、ウェブサーバである。
【0014】
（１－１）クライアント装置の構成
クライアント装置１０の構成について説明する。
クライアント装置１０の構成について説明する。
【0015】
図２に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４と、カメラ１５と、を備える。
【0016】
記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
【0017】
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム
【0018】
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
【0019】
プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するように構成される。プロセッサ１２は、コンピュータの一例である。
【0020】
入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
【0021】
通信インタフェース１４は、クライアント装置１０とサーバ３０との間の通信を制御するように構成される。
【0022】
カメラ１５は、動画像を撮像し、且つ、撮像した動画像（以下「撮像動画像」という）の動画データを生成するように構成される。カメラ１５は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサを有する。
【0023】
（１－２）サーバの構成
サーバ３０の構成について説明する。
サーバ３０の構成について説明する。
【0024】
図２に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。
【0025】
記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
【0026】
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
【0027】
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
【0028】
プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するように構成される。プロセッサ３２は、コンピュータの一例である。
【0029】
入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
【0030】
通信インタフェース３４は、サーバ３０とクライアント装置１０との間の通信を制御するように構成される。
【0031】
（２）本実施形態の概要
本実施形態の概要について説明する。図３は、本実施形態の概要の説明図である。
本実施形態の概要について説明する。図３は、本実施形態の概要の説明図である。
【0032】
図３に示すように、クライアント装置１０は、歩行中の被写体ＯＢＪの動画像を撮像し、且つ、撮像動画像の動画データを生成する。
クライアント装置１０は、動画データをサーバ３０に送信する。
クライアント装置１０は、動画データをサーバ３０に送信する。
【0033】
サーバ３０は、クライアント装置１０から送信された動画データに対して画像解析を実行することにより、動きの美しさのスコアを計算する。
【0034】
このように、本実施形態のサーバ３０は、歩行中の被写体ＯＢＪの動画像から、被写体ＯＢＪの動きの美しさを評価する。これにより、歩行の様子を撮影するだけで、被写体ＯＢＪの動きの美しさの評価指標を得ることができる。
【0035】
（３）データベース
本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置３１に記憶される。
本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置３１に記憶される。
【0036】
（３－１）被写体情報データベース
本実施形態の被写体情報データベースについて説明する。図４は、本実施形態の被写体情報データベースのデータ構造を示す図である。
本実施形態の被写体情報データベースについて説明する。図４は、本実施形態の被写体情報データベースのデータ構造を示す図である。
【0037】
図４の被写体情報データベースには、被写体に関する被写体情報が格納される。
被写体情報データベースは、「被写体ＩＤ」フィールドと、「被写体名」フィールドと、「被写体属性」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
被写体情報データベースは、「被写体ＩＤ」フィールドと、「被写体名」フィールドと、「被写体属性」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
【0038】
「被写体ＩＤ」フィールドには、被写体ＯＢＪを識別する被写体ＩＤが格納される。被写体ＩＤは、サーバ３０によって任意に決められる。
【0039】
「被写体名」フィールドには、被写体ＯＢＪの名称に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。
【0040】
「被写体属性」フィールドには、被写体ＯＢＪの属性に関する被写体属性情報が格納される。「被写体属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「年齢」フィールドと、「職業」フィールドと、を含む。
【0041】
「性別」フィールドには、被写体ＯＢＪの性別に関する情報が格納される。
【0042】
「年齢」フィールドには、被写体ＯＢＪの年齢に関する情報が格納される。
【0043】
「職業」フィールドには、被写体ＯＢＪの職業に関する情報が格納される。
【0044】
（３－２）計算式マスタデータベース
本実施形態の計算式マスタデータベースについて説明する。図５は、本実施形態の計算式マスタデータベースのデータ構造を示す図である。
本実施形態の計算式マスタデータベースについて説明する。図５は、本実施形態の計算式マスタデータベースのデータ構造を示す図である。
【0045】
図５の計算式マスタデータベースには、被写体属性情報に応じた計算式が格納される。
計算式マスタデータベースは、「被写体属性」フィールドと、「計算式」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
計算式マスタデータベースは、「被写体属性」フィールドと、「計算式」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
【0046】
「被写体属性」フィールドは、図４の「被写体属性」フィールドと同様である。
【0047】
「計算式」フィールドには、速さスコアＳ１（「第１スコア」の一例）を計算するための第１計算式（式１）と、姿勢スコアＳ２（「第２スコア」の一例）を計算するための第２計算式（式２）と、技術スコアＳ３（「第３スコア」の一例）を計算するための第３計算式（式３）と、動きの美しさのスコアＳｍを計算するための第４計算式（式４）と、が格納される。
【0048】
式１は、第１計算式の一例である。係数ｗ１１～ｗ１３は、被写体属性情報に応じて決まる。係数ｗ１１は、係数ｗ１２及びｗ１３より大きい。一般に、歩行速度は心理状態に依存することが知られている。心理状態は、例えば、ストレスレベル、又は、笑顔の時の口角の動きの計測値、若しくは、当該計測値によって評価される状態に反映される。係数ｗ１１は、係数ｗ１２及びｗ１３より大きいので、速さスコアＳ１は、「被写体の心理状態に関するスコア」とも言える。速さスコアＳ１が大きいほど、ネガティブな心理状態（例えば、落ち込んでいる状態）を表す。
・ｐ１…被写体の歩行速度に関する第１パラメータ
・ｗ１１…速さスコアＳ１を算出するための歩行速度に関する第１重み付け係数
・ｐ２…被写体の歩行姿勢に関する第２パラメータ
・ｗ１２…速さスコアＳ１を算出するための歩行姿勢に関する第２重み付け係数
・ｐ３…被写体の歩行技術に関する第３パラメータ
・ｗ１３…速さスコアＳ１を算出するための歩行技術に関する第３重み付け係数
【数1】
・ｗ１１…速さスコアＳ１を算出するための歩行速度に関する第１重み付け係数
・ｐ２…被写体の歩行姿勢に関する第２パラメータ
・ｗ１２…速さスコアＳ１を算出するための歩行姿勢に関する第２重み付け係数
・ｐ３…被写体の歩行技術に関する第３パラメータ
・ｗ１３…速さスコアＳ１を算出するための歩行技術に関する第３重み付け係数
【0049】
式２は、第２計算式の一例である。係数ｗ２１～ｗ２３は、被写体属性情報に応じて決まる。係数ｗ２２は、係数ｗ２１及びｗ２３より大きい。一般に、歩行姿勢は体組成に依存することが知られている。体組成は、例えば、体脂肪率の計測値、又は、当該計測値によって評価される状態に反映される。係数ｗ２２は、係数ｗ２１及びｗ２３より大きいので、姿勢スコアＳ２は、「被写体の体組成に関するスコア」とも言える。姿勢スコアＳ２が大きいほど、ネガティブな体組成（例えば、脂肪が平均以上である状態）を表す。
・ｗ２１…姿勢スコアＳ２を算出するための歩行速度に関する第１重み付け係数
・ｗ２２…姿勢スコアＳ２を算出するための歩行姿勢に関する第２重み付け係数
・ｗ２３…姿勢スコアＳ２を算出するための歩行技術に関する第３重み付け係数
【数2】
・ｗ２２…姿勢スコアＳ２を算出するための歩行姿勢に関する第２重み付け係数
・ｗ２３…姿勢スコアＳ２を算出するための歩行技術に関する第３重み付け係数
【0050】
式３は、第３計算式の一例である。係数ｗ３１～ｗ３３は、被写体属性情報に応じて決まる。係数ｗ３３は、係数ｗ３１及びｗ３２より大きい。一般に、歩行技術は、運動制御に依存することが知られている。運動制御は、例えば、骨格筋指数の計測値、又は、当該計測値によって評価される状態に反映される。係数ｗ３３は、係数ｗ３１及びｗ３２より大きいので、技術スコアＳ３は、「被写体の運動制御に関するスコア」とも言える。技術スコアＳ３が大きいほど、ネガティブな運動制御（例えば、運動のリズムが一定しない状態）を表す。
・ｗ３１…技術スコアＳ３を算出するための歩行速度に関する第１重み付け係数
・ｗ３２…技術スコアＳ３を算出するための歩行姿勢に関する第２重み付け係数
・ｗ３３…技術スコアＳ３を算出するための歩行技術に関する第３重み付け係数
【数3】
・ｗ３２…技術スコアＳ３を算出するための歩行姿勢に関する第２重み付け係数
・ｗ３３…技術スコアＳ３を算出するための歩行技術に関する第３重み付け係数
【0051】
式４は、第４計算式の一例である。係数ｗｍ１～ｗｍ３は、被写体属性情報に応じて決まる。
・ｗｍ１…動きの美しさのスコアＳｍを算出するための歩行速度に関する第１重み付け係数
・ｗｍ２…動きの美しさのスコアＳｍを算出するための歩行姿勢に関する第２重み付け係数
・ｗｍ３…動きの美しさのスコアＳｍを算出するための歩行技術に関する第３重み付け係数
【数4】
・ｗｍ２…動きの美しさのスコアＳｍを算出するための歩行姿勢に関する第２重み付け係数
・ｗｍ３…動きの美しさのスコアＳｍを算出するための歩行技術に関する第３重み付け係数
【0052】
（３－３）評価マスタデータベース
本実施形態のマスタデータベースについて説明する。図６は、本実施形態の評価マスタデータベースのデータ構造を示す図である。
本実施形態のマスタデータベースについて説明する。図６は、本実施形態の評価マスタデータベースのデータ構造を示す図である。
【0053】
図６の評価マスタデータベースには、スコアに応じた評価に関する情報が格納される。
評価マスタデータベースは、「スコア」フィールドと、「評価」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
評価マスタデータベースは、「スコア」フィールドと、「評価」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
【0054】
「評価」フィールドには、速さスコア、姿勢スコア、及び、技術スコアのそれぞれに応じた評価を示す評価メッセージが格納される。
【0055】
（３－４）ソリューションマスタデータベース
本実施形態のソリューションマスタデータベースについて説明する。図７は、本実施形態のソリューションマスタデータベースのデータ構造を示す図である。
本実施形態のソリューションマスタデータベースについて説明する。図７は、本実施形態のソリューションマスタデータベースのデータ構造を示す図である。
【0056】
図７のソリューションマスタデータベースには、スコアに応じたソリューション情報が格納される。
ソリューションマスタデータベースは、「スコア」フィールドと、「ソリューション」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
ソリューションマスタデータベースは、「スコア」フィールドと、「ソリューション」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
【0057】
「ソリューション」フィールドには、動きの美しさのスコア、速さスコア、姿勢スコア、及び、技術スコアの組合せに応じたソリューション情報が格納される。
「ソリューション」フィールドは、「アドバイス」フィールドと、「推奨商品」フィールドと、を含む。
「ソリューション」フィールドは、「アドバイス」フィールドと、「推奨商品」フィールドと、を含む。
【0058】
「アドバイス」フィールドには、生活習慣に関するアドバイスを示すアドバイスメッセージが格納される。生活習慣は、例えば、以下を含む。
・運動
・食事
・睡眠
・運動
・食事
・睡眠
【0059】
「推奨商品」フィールドには、商品に関する商品情報（例えば、商品名、商品を購入するためのウェブサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、又は、それらの組合せ）が格納される。商品は、例えば、以下を含む。
・化粧品
・運動器具
・食品
・サプリメント
・化粧品
・運動器具
・食品
・サプリメント
【0060】
（３－５）スコアログ情報データベース
本実施形態のスコアログ情報データベースについて説明する。図８は、本実施形態のスコアログ情報データベースのデータ構造を示す図である。
本実施形態のスコアログ情報データベースについて説明する。図８は、本実施形態のスコアログ情報データベースのデータ構造を示す図である。
【0061】
図８のスコアログ情報データベースには、スコアログ情報が格納される。
スコアログ情報データベースは、「スコアログＩＤ」フィールドと、「日付」フィールドと、「スコア」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
スコアログ情報データベースは、被写体ＩＤに関連付けられる。
スコアログ情報データベースは、「スコアログＩＤ」フィールドと、「日付」フィールドと、「スコア」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
スコアログ情報データベースは、被写体ＩＤに関連付けられる。
【0062】
「スコアログＩＤ」フィールドには、スコアログを識別するスコアログＩＤが格納される。スコアログＩＤは、サーバ３０によって任意に決められる。
【0063】
「日付」フィールドには、スコアログが取得された日付に関する情報が格納される。
【0064】
「スコア」フィールドは、「速さスコア」フィールドと、「姿勢スコア」フィールドと、「技術スコア」フィールドと、「動きの美しさのスコア」フィールドと、を含む。
【0065】
「速さ」フィールドには、速さスコアが格納される。
【0066】
「姿勢スコア」フィールドには、姿勢スコアが格納される。
【0067】
「技術スコア」フィールドには、技術スコアが格納される。
【0068】
「動きの美しさのスコア」フィールドには、動きの美しさのスコアが格納される。
【0069】
（４）情報処理
本実施形態の情報処理について説明する。図９は、実施形態の情報処理のシーケンス図である。図１０は、図９の情報処理において表示される画面例を示す図である。図１１は、図９のスコア計算の詳細なフローチャートである。
本実施形態の情報処理について説明する。図９は、実施形態の情報処理のシーケンス図である。図１０は、図９の情報処理において表示される画面例を示す図である。図１１は、図９のスコア計算の詳細なフローチャートである。
【0070】
【0071】
図９に示すように、画面Ｐ１００は、ボタンオブジェクトＢ１００ａ～Ｂ１００ｂと、入力フィールドオブジェクトＦ１００と、画像オブジェクトＩＭＧ１００と、を含む。
入力フィールドオブジェクトＦ１００は、被写体ＯＢＪの被写体ＩＤの入力を受け付けるオブジェクトである。
ボタンオブジェクトＢ１００ａは、動画の録画のためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
ボタンオブジェクトＢ１００ｂは、動きの美しさの評価を要求するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
画像オブジェクトＩＭＧ１００は、カメラ１５によって撮影された動画像に対応する。
入力フィールドオブジェクトＦ１００は、被写体ＯＢＪの被写体ＩＤの入力を受け付けるオブジェクトである。
ボタンオブジェクトＢ１００ａは、動画の録画のためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
ボタンオブジェクトＢ１００ｂは、動きの美しさの評価を要求するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
画像オブジェクトＩＭＧ１００は、カメラ１５によって撮影された動画像に対応する。
【0072】
クライアント装置１０のユーザがボタンオブジェクトＢ１００ａを操作すると、プロセッサ１２は、カメラ１５を起動させる。
カメラ１５は、歩行中の被写体ＯＢＪの動画像を撮影し、且つ、撮影した動画像の動画データを生成する。
カメラ１５は、歩行中の被写体ＯＢＪの動画像を撮影し、且つ、撮影した動画像の動画データを生成する。
【0073】
ステップＳ１００の後、クライアント装置１０は、評価リクエスト（Ｓ１０１）を実行する。
具体的には、ユーザがボタンオブジェクトＢ１００ｂ（図９）を操作すると、プロセッサ１２は、評価リクエストデータをサーバ３０に送信する。
評価リクエストデータは、以下の情報を含む。
・被写体ＩＤ
・ステップＳ１００で生成された動画データ
・ステップＳ１０１の実行日に関する情報
具体的には、ユーザがボタンオブジェクトＢ１００ｂ（図９）を操作すると、プロセッサ１２は、評価リクエストデータをサーバ３０に送信する。
評価リクエストデータは、以下の情報を含む。
・被写体ＩＤ
・ステップＳ１００で生成された動画データ
・ステップＳ１０１の実行日に関する情報
【0074】
ステップＳ１０１の後、サーバ３０は、評価リクエストデータに含まれる動画データに基づいて、スコアの計算（Ｓ３００）を実行する。
図１１を参照して、ステップＳ３００について説明する。
図１１を参照して、ステップＳ３００について説明する。
【0075】
図１１に示すように、サーバ３０は、速さパラメータの計算（Ｓ３０００）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、評価リクエストデータに含まれる動画データに対して特徴量解析を実行することにより、歩行速度との相関が強い部位（例えば、足）の画素（以下「第１参照画素」という）を特定する。
プロセッサ１２は、動画データを構成する複数フレームにおける第１参照画素の座標の変化量を計算する。この変化量が、歩行速度に関する速さパラメータである。
具体的には、プロセッサ３２は、評価リクエストデータに含まれる動画データに対して特徴量解析を実行することにより、歩行速度との相関が強い部位（例えば、足）の画素（以下「第１参照画素」という）を特定する。
プロセッサ１２は、動画データを構成する複数フレームにおける第１参照画素の座標の変化量を計算する。この変化量が、歩行速度に関する速さパラメータである。
【0076】
ステップＳ３０００の後、サーバ３０は、姿勢パラメータの計算（Ｓ３００１）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、評価リクエストデータに含まれる動画データに対して特徴量解析を実行することにより、歩行姿勢との相関が強い部位（例えば、脊椎、体幹、骨盤、及び、体全体の少なくとも１つ）の画素（以下「第２参照画素」という）を特定する。
プロセッサ３２は、第２参照画素を参照して、当該部位の前傾角度を計算する。この前傾角度が、歩行姿勢に関する姿勢パラメータである。
前傾角度は、以下の少なくとも１つの角度を含む。
・垂線に対する頚椎の前傾角度
・垂線に対する体幹部の前傾角度
・水平線に対する骨盤の前後傾角度
・垂線に対する体全体の前傾角度
・股関節の角度（例えば、可動角度及び屈曲角度の少なくとも１つ）
・足関節の角度（例えば、可動角度及び屈曲角度の少なくとも１つ）
具体的には、プロセッサ３２は、評価リクエストデータに含まれる動画データに対して特徴量解析を実行することにより、歩行姿勢との相関が強い部位（例えば、脊椎、体幹、骨盤、及び、体全体の少なくとも１つ）の画素（以下「第２参照画素」という）を特定する。
プロセッサ３２は、第２参照画素を参照して、当該部位の前傾角度を計算する。この前傾角度が、歩行姿勢に関する姿勢パラメータである。
前傾角度は、以下の少なくとも１つの角度を含む。
・垂線に対する頚椎の前傾角度
・垂線に対する体幹部の前傾角度
・水平線に対する骨盤の前後傾角度
・垂線に対する体全体の前傾角度
・股関節の角度（例えば、可動角度及び屈曲角度の少なくとも１つ）
・足関節の角度（例えば、可動角度及び屈曲角度の少なくとも１つ）
【0077】
ステップＳ３００１の後、サーバ３０は、技術パラメータの計算（Ｓ３００２）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、評価リクエストデータに含まれる動画データに対して特徴量解析を実行することにより、歩行動作との相関が強い部位（例えば、体全体）の画素（以下「第３参照画素」という）を特定する。
プロセッサ３２は、動画データを構成する複数フレームにおける第３参照画素の変位の周波数（以下「動き周波数」という）を計算する。この動き周波数は、歩行技術（特に、歩行の滑らかさ）に関する技術パラメータである。
具体的には、プロセッサ３２は、評価リクエストデータに含まれる動画データに対して特徴量解析を実行することにより、歩行動作との相関が強い部位（例えば、体全体）の画素（以下「第３参照画素」という）を特定する。
プロセッサ３２は、動画データを構成する複数フレームにおける第３参照画素の変位の周波数（以下「動き周波数」という）を計算する。この動き周波数は、歩行技術（特に、歩行の滑らかさ）に関する技術パラメータである。
【0078】
ステップＳ３００２の後、サーバ３０は、計算式の決定（Ｓ３００３）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、被写体情報マスタデーベース（図４）を参照して、評価リクエストデータに含まれる被写体ＩＤに関連付けられた被写体属性情報を特定する。
プロセッサ３２は、計算式マスタデーベース（図５）を参照して、特定した被写体属性情報に関連付けられた計算式（第１計算式～第４計算式）を特定する。
具体的には、プロセッサ３２は、被写体情報マスタデーベース（図４）を参照して、評価リクエストデータに含まれる被写体ＩＤに関連付けられた被写体属性情報を特定する。
プロセッサ３２は、計算式マスタデーベース（図５）を参照して、特定した被写体属性情報に関連付けられた計算式（第１計算式～第４計算式）を特定する。
【0079】
ステップＳ３００３の後、サーバ３０は、速さスコアの計算（Ｓ３００４）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３００３で特定された第１計算式（式１）に、ステップＳ３０００～Ｓ３００２で計算されたパラメータ（速さパラメータｐ１、姿勢パラメータｐ２、及び、技術パラメータｐ３）を適用することにより、速さスコアＳ１を計算する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３００３で特定された第１計算式（式１）に、ステップＳ３０００～Ｓ３００２で計算されたパラメータ（速さパラメータｐ１、姿勢パラメータｐ２、及び、技術パラメータｐ３）を適用することにより、速さスコアＳ１を計算する。
【0080】
ステップＳ３００４の後、サーバ３０は、姿勢スコアの計算（Ｓ３００５）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３００３で特定された第２計算式（式２）に、ステップＳ３０００～Ｓ３００２で計算されたパラメータ（速さパラメータｐ１、姿勢パラメータｐ２、及び、技術パラメータｐ３）を適用することにより、姿勢スコアＳ２を計算する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３００３で特定された第２計算式（式２）に、ステップＳ３０００～Ｓ３００２で計算されたパラメータ（速さパラメータｐ１、姿勢パラメータｐ２、及び、技術パラメータｐ３）を適用することにより、姿勢スコアＳ２を計算する。
【0081】
ステップＳ３００５の後、サーバ３０は、技術スコアの計算（Ｓ３００６）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３００３で特定された第３計算式（式３）に、ステップＳ３０００～Ｓ３００２で計算されたパラメータ（速さパラメータｐ１、姿勢パラメータｐ２、及び、技術パラメータｐ３）を適用することにより、技術スコアＳ３を計算する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３００３で特定された第３計算式（式３）に、ステップＳ３０００～Ｓ３００２で計算されたパラメータ（速さパラメータｐ１、姿勢パラメータｐ２、及び、技術パラメータｐ３）を適用することにより、技術スコアＳ３を計算する。
【0082】
ステップＳ３００６の後、サーバ３０は、動きの美しさのスコアの計算（Ｓ３００７）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３００３で特定された第４計算式（式４）に、ステップＳ３００４～Ｓ３００６で計算されたスコア（速さスコアＳ１、姿勢スコアＳ２、及び、技術スコアＳ３）を適用することにより、動きの美しさのスコアＳｍを計算する。
具体的には、プロセッサ３２は、ステップＳ３００３で特定された第４計算式（式４）に、ステップＳ３００４～Ｓ３００６で計算されたスコア（速さスコアＳ１、姿勢スコアＳ２、及び、技術スコアＳ３）を適用することにより、動きの美しさのスコアＳｍを計算する。
【0083】
図９に示すように、ステップＳ３００の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ３０１）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、評価リクエストデータに含まれる被写体ＩＤに関連付けられた評価ログ情報データベース（図８）に新規レコードを追加する。
プロセッサ３２は、新規レコードの各フィールドに、以下の情報を格納する。
・「スコアログＩＤ」フィールドには、新規スコアログＩＤが格納される。
・「日付」フィールドには、評価リクエストデータに含まれる実行日に関する情報が格納される。
・「速さスコア」フィールドには、ステップＳ３００４で計算された速さスコアＳ１が格納される。
・「姿勢スコア」フィールドには、ステップＳ３００５で計算された姿勢スコアＳ２が格納される。
・「技術スコア」フィールドには、ステップＳ３００６で計算された技術スコアＳ３が格納される。
・「モーションビューティスコア」フィールドには、ステップＳ３００７で計算された動きの美しさのスコアＳｍが格納される。
具体的には、プロセッサ３２は、評価リクエストデータに含まれる被写体ＩＤに関連付けられた評価ログ情報データベース（図８）に新規レコードを追加する。
プロセッサ３２は、新規レコードの各フィールドに、以下の情報を格納する。
・「スコアログＩＤ」フィールドには、新規スコアログＩＤが格納される。
・「日付」フィールドには、評価リクエストデータに含まれる実行日に関する情報が格納される。
・「速さスコア」フィールドには、ステップＳ３００４で計算された速さスコアＳ１が格納される。
・「姿勢スコア」フィールドには、ステップＳ３００５で計算された姿勢スコアＳ２が格納される。
・「技術スコア」フィールドには、ステップＳ３００６で計算された技術スコアＳ３が格納される。
・「モーションビューティスコア」フィールドには、ステップＳ３００７で計算された動きの美しさのスコアＳｍが格納される。
【0084】
ステップＳ３０１の後、サーバ３０は、評価（Ｓ３０２）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、評価マスタデータベース（図６）を参照して、ステップＳ３００４～Ｓ３００７で計算された各スコアに関連付けられた「評価」フィールドに格納された情報（評価メッセージ）を特定する。
具体的には、プロセッサ３２は、評価マスタデータベース（図６）を参照して、ステップＳ３００４～Ｓ３００７で計算された各スコアに関連付けられた「評価」フィールドに格納された情報（評価メッセージ）を特定する。
【0085】
ステップＳ３０２の後、サーバ３０は、ソリューション情報の特定（Ｓ３０３）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ソリューションマスタデータベース（図７）を参照して、ステップＳ３００４～Ｓ３００７で計算された各スコアに関連付けられた「ソリューション」フィールドに格納された情報（アドバイスメッセージ、及び、商品情報）を特定する。
具体的には、プロセッサ３２は、ソリューションマスタデータベース（図７）を参照して、ステップＳ３００４～Ｓ３００７で計算された各スコアに関連付けられた「ソリューション」フィールドに格納された情報（アドバイスメッセージ、及び、商品情報）を特定する。
【0086】
ステップＳ３０３の後、サーバ３０は、評価レスポンス（Ｓ３０４）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、評価レスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
評価レスポンスデータは、以下の情報を含む。
・ステップＳ３００で得られたスコア（速さスコアＳ１、姿勢スコアＳ２、技術スコアＳ３、及び、動きの美しさのスコアＳｍ）
・ステップＳ３０２で特定された評価メッセージ
・ステップＳ３０３で特定されたソリューション情報（アドバイスメッセージ、及び、商品情報）
具体的には、プロセッサ３２は、評価レスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
評価レスポンスデータは、以下の情報を含む。
・ステップＳ３００で得られたスコア（速さスコアＳ１、姿勢スコアＳ２、技術スコアＳ３、及び、動きの美しさのスコアＳｍ）
・ステップＳ３０２で特定された評価メッセージ
・ステップＳ３０３で特定されたソリューション情報（アドバイスメッセージ、及び、商品情報）
【0087】
ステップＳ３０４の後、クライアント装置１０は、画面表示（Ｓ１０２）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、評価レスポンスデータに基づく画面Ｐ１０２（図１０）をディスプレイに表示する。
具体的には、プロセッサ１２は、評価レスポンスデータに基づく画面Ｐ１０２（図１０）をディスプレイに表示する。
【0088】
図１０に示すように、画面Ｐ１０２は、表示オブジェクトＡ１０１ａ～Ａ１０１ｂを含む。
表示オブジェクトＡ１０１ａは、評価レスポンスデータに含まれるアドバイスメッセージを含む。
表示オブジェクトＡ１０１ｂは、評価レスポンスデータに含まれるソリューション情報を含む。
表示オブジェクトＡ１０１ａは、評価レスポンスデータに含まれるアドバイスメッセージを含む。
表示オブジェクトＡ１０１ｂは、評価レスポンスデータに含まれるソリューション情報を含む。
【0089】
本実施形態によれば、動画像に含まれる特定の部位（具体的には、歩行速度、歩行姿勢、及び、歩行技術との相関が強い部位）から抽出されたパラメータを用いて、動きの美しさのスコアＳｍを計算する。これにより、歩行動作から動きの美しさを評価することができる。
【0090】
（５）本実施形態の小括
本実施形態について小括する。
本実施形態について小括する。
【0091】
本実施形態の第１態様は、
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置（例えば、サーバ３０）であって、
歩行している被写体の動画像を取得する手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
歩行速度と美しさとの相関に基づいて、第１パラメータｐ１を計算する手段（例えば、ステップＳ３０００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
歩行姿勢と美しさとの相関に基づいて、第２パラメータｐ２を計算する手段（例えば、ステップＳ３００１の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
動き周波数と美しさとの相関に基づいて、第３パラメータｐ３を計算する手段（例えば、ステップＳ３００２の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
第１パラメータｐ１～第３パラメータｐ３を用いて、動きの美しさのスコアＳｍを計算する手段（例えば、ステップＳ３００７の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
被写体の動きの美しさを評価する情報処理装置（例えば、サーバ３０）であって、
歩行している被写体の動画像を取得する手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
動画像を解析することにより、歩行速度と、歩行姿勢と、動き周波数と、を抽出する手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
歩行速度と美しさとの相関に基づいて、第１パラメータｐ１を計算する手段（例えば、ステップＳ３０００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
歩行姿勢と美しさとの相関に基づいて、第２パラメータｐ２を計算する手段（例えば、ステップＳ３００１の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
動き周波数と美しさとの相関に基づいて、第３パラメータｐ３を計算する手段（例えば、ステップＳ３００２の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
第１パラメータｐ１～第３パラメータｐ３を用いて、動きの美しさのスコアＳｍを計算する手段（例えば、ステップＳ３００７の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
【0092】
第１態様によれば、歩行している被写体の動画像を解析することにより抽出された第１パラメータ～第３パラメータを用いて、動きの美しさのスコアＳｍを計算する。これにより、歩行動作から動きの美しさを評価することができる。
【0093】
本実施形態の第２態様は、
第１パラメータｐ１～第３パラメータｐ３と、歩行速度に関する第１重み付け係数と、を用いて、被写体の心理状態に関する第１スコアＳ１を計算する手段（例えば、ステップＳ３００４の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
第１パラメータｐ１～第３パラメータｐ３と、歩行速度に関する第１重み付け係数と、を用いて、被写体の心理状態に関する第１スコアＳ１を計算する手段（例えば、ステップＳ３００４の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
【0094】
第２態様によれば、第１パラメータ～第３パラメータと、心理状態との相関がある歩行速度に関する第１重み付け係数と、を用いることにより、被写体の心理状態に関する第１スコアＳ１を得ることができる。
【0095】
本実施形態の第３態様は、
第１パラメータｐ１～第３パラメータｐ３と、歩行姿勢に関する第２重み付け係数と、を用いて、被写体の体組成に関する第２スコアＳ２を計算する手段（例えば、ステップＳ３００５の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
第１パラメータｐ１～第３パラメータｐ３と、歩行姿勢に関する第２重み付け係数と、を用いて、被写体の体組成に関する第２スコアＳ２を計算する手段（例えば、ステップＳ３００５の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
【0096】
第３態様によれば、第１パラメータ～第３パラメータと、体組成との相関がある歩行姿勢に関する第２重み付け係数と、を用いることにより、被写体の体組成に関する第２スコアＳ２を得ることができる。
【0097】
本実施形態の第４態様は、
第１パラメータｐ１～第３パラメータｐ３と、歩行技術に関する第３重み付け係数と、を用いて、被写体の運動制御に関する第３スコアＳ３を計算する手段（例えば、ステップＳ３００６の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
第１パラメータｐ１～第３パラメータｐ３と、歩行技術に関する第３重み付け係数と、を用いて、被写体の運動制御に関する第３スコアＳ３を計算する手段（例えば、ステップＳ３００６の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
【0098】
第４態様によれば、第１パラメータ～第３パラメータと、運動制御との相関がある歩行技術に関する第２重み付け係数と、を用いることにより、被写体の運動制御に関する第３スコアＳ３を得ることができる。
【0099】
本実施形態の第５態様は、
計算されたスコアの少なくとも１つを提示する手段（例えば、ステップＳ３０４の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
計算されたスコアの少なくとも１つを提示する手段（例えば、ステップＳ３０４の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
【0100】
第５態様によれば、ユーザにスコアを認知させることができる。
【0101】
本実施形態の第６態様は、
計算されたスコアの少なくとも１つに応じたソリューション情報を提示する手段（例えば、ステップＳ３０４の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
計算されたスコアの少なくとも１つに応じたソリューション情報を提示する手段（例えば、ステップＳ３０４の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
【0102】
第６態様によれば、ユーザにソリューションに有用な情報をユーザに提供することができる。
【0103】
本実施形態の第７態様は、
ソリューション情報は、適切な生活習慣、及び、適切な商品の少なくとも１つに関するアドバイスを含む、情報処理装置である。
ソリューション情報は、適切な生活習慣、及び、適切な商品の少なくとも１つに関するアドバイスを含む、情報処理装置である。
【0104】
第７態様によれば、適切な生活習慣、及び、適切な商品の少なくとも１つについて有用な情報をユーザに提供することができる。
【0105】
本実施形態の第８態様は、
被写体の属性に関する被写体属性情報と、動きの美しさのスコアＳｍの計算式（式４）と、を関連付けて記憶する手段（例えば、記憶装置３１）を備え、
取得する手段は、更に、被写体の被写体属性情報を取得し、
計算する手段は、取得された被写体属性情報に関連付けられた計算式を用いて、動きの美しさのスコアＳｍを計算する、情報処理装置である。
被写体の属性に関する被写体属性情報と、動きの美しさのスコアＳｍの計算式（式４）と、を関連付けて記憶する手段（例えば、記憶装置３１）を備え、
取得する手段は、更に、被写体の被写体属性情報を取得し、
計算する手段は、取得された被写体属性情報に関連付けられた計算式を用いて、動きの美しさのスコアＳｍを計算する、情報処理装置である。
【0106】
第８態様によれば、被写体の属性に応じた計算式を用いるので、被写体の属性が考慮された高精度なスコアを得ることができる。
【0107】
本実施形態の第９態様は、
被写体を識別する被写体識別情報と、計算されたスコアの少なくとも１つと、を関連付けて記憶する手段（例えば、ステップＳ３０１の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
被写体を識別する被写体識別情報と、計算されたスコアの少なくとも１つと、を関連付けて記憶する手段（例えば、ステップＳ３０１の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、情報処理装置である。
【0108】
第９態様によれば、被写体識別情報とスコアとを関連付けて記憶するので、スコアのログを保存することができる。
【0109】
本実施形態の第１０態様は、コンピュータ（例えば、プロセッサ３２）を、上記各手段として機能させるためのプログラムである。
【0110】
（６）その他の変形例
【0111】
記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。
【0112】
上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置１０及びサーバ３０の何れでも実行可能である。
【0113】
本実施形態では、ステップＳ１００においてクライアント装置１０によって取得された動画データに基づいて情報処理（図９）を実行するサーバ３０の例を示した。しかし、本実施形態はこれに限られない。
本実施形態のサーバ３０は、記憶装置３１に記憶された動画データに基づいて情報処理（図９）を実行してもよい。この場合、ステップＳ１００は省略される。
本実施形態のサーバ３０は、記憶装置３１に記憶された動画データに基づいて情報処理（図９）を実行してもよい。この場合、ステップＳ１００は省略される。
【0114】
本実施形態では、姿勢パラメータが、垂線に対する頚椎の前傾角度、垂線に対する体幹部の前傾角度、水平線に対する骨盤の前後傾角度、及び、垂線に対する体全体の前傾角度の少なくとも１つを含む例を示した。しかし、本実施形態の姿勢パラメータはこれに限られない。
姿勢パラメータは、以下の少なくとも１つを含んでもよい。
・股関節の角度（可動角度及び屈曲角度の少なくとも１つ）
・膝の角度（可動角度及び屈曲角度の少なくとも１つ）
・歩幅
姿勢パラメータは、以下の少なくとも１つを含んでもよい。
・股関節の角度（可動角度及び屈曲角度の少なくとも１つ）
・膝の角度（可動角度及び屈曲角度の少なくとも１つ）
・歩幅
【0115】
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。
【符号の説明】
【0116】
１ ：情報処理システム
１０ ：クライアント装置
１１ ：記憶装置
１２ ：プロセッサ
１３ ：入出力インタフェース
１４ ：通信インタフェース
１５ ：カメラ
３０ ：サーバ
３１ ：記憶装置
３２ ：プロセッサ
３３ ：入出力インタフェース
３４ ：通信インタフェース
１０ ：クライアント装置
１１ ：記憶装置
１２ ：プロセッサ
１３ ：入出力インタフェース
１４ ：通信インタフェース
１５ ：カメラ
３０ ：サーバ
３１ ：記憶装置
３２ ：プロセッサ
３３ ：入出力インタフェース
３４ ：通信インタフェース
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
