(57)【要約】【課題】規範技能者の動きを適切に真似ることができているか否かを実施者が実施者自身で容易に判断することが可能であって、比較的容易に技能の習得効果を高めることができる、動作評価支援装置および動作評価支援方法を提供する。【解決手段】動作評価支援装置１は、規範画像にしたがって身体を動かす実施者の身体動作評価に用いるものであり、規範画像を表示する表示画面１１と、規範画像を記憶する画像データベース２３と、実施者を含む画像を取得するカメラ１２と、ＰＣ１３とを備えている。ＰＣ１３は、カメラ１２を通じて取得した実施者を含む評価対象画像から実施者の右頂端部Ｐ０および左頂端部Ｐ１を検出し、これら右頂端部Ｐ０および左頂端部Ｐ１に基づいて実施者の可動部位の動作特徴を算出し、実施者の身体動作を数値評価する。【選択図】図１
2014057800.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
規範画像にしたがって身体を動かす実施者の身体動作評価に用いる動作評価支援装置であって、
規範画像を表示する表示手段と、前記規範画像を記憶する記憶手段と、実施者を含む画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段を通じて取得した実施者を含む画像から実施者の特徴点を検出し、前記特徴点に基づいて実施者の可動部位の動作特徴を算出する算出手段と、実施者の前記可動部位の動作特徴と前記規範画像の前記可動部位の動作特徴との類似度を算出する数値評価を実行する
ことを特徴とする動作評価支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の動作評価支援装置であって、
前記可動部位は、前記特徴点に基づいて前記動作特徴が算出される第一可動部位と、前記第一可動部位に基づいて前記動作特徴が算出される第二可動部位とを含み、
前記算出手段は、前記第一可動部位の動作特徴および前記第二可動部位の動作特徴の少なくともひとつに関して前記数値評価を実行する
ことを特徴とする動作評価支援装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の動作評価支援装置であって、
前記算出手段は、実施者の前記可動部位の動作特徴を時系列データとして記憶するとともに、前記規範画像の前記可動部位の動作特徴を時系列データとして記憶しているものであり、
前記規範画像の前記可動部位の動作特徴の時系列データを所定時間ずらし、この所定時間ずらした前記規範画像の前記可動部位の動作特徴の時系列データと、実施者の前記可動部位の動作特徴の時系列データとに基づいて前記数値評価を実行する
ことを特徴とする。
【請求項４】
請求項３に記載の動作評価支援装置であって、
前記所定時間は、前記規範画像の前記可動部位の動作特徴の時系列データと、実施者の前記可動部位の動作特徴の時系列データとの類似度が最も大きくなる時間である
ことを特徴とする動作評価支援装置。
【請求項５】
規範画像にしたがって身体を動かす実施者の身体動作を評価する動作評価支援方法であって、
規範画像を表示する表示工程と、前記規範画像を記憶する記憶工程と、実施者を含む画像を取得する画像取得工程と、前記画像取得手段を通じて取得した実施者を含む画像から実施者の特徴点を検出し、前記特徴点に基づいて実施者の可動部位の動作特徴を算出する算出工程と、実施者の前記可動部位の動作特徴と前記規範画像の前記可動部位の動作特徴との類似度を算出する数値評価工程とを備える
ことを特徴とする動作評価支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、身体動作を伴う技能（スポーツ、舞踊、各種作業等）を習得する際に用いられる、動作評価支援装置および動作評価支援方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
身体動作を伴う何等かの技能（スポーツ、ダンス、舞踊、各種作業等）を習得しようとする場合、指導者あるいは上級者等（以下「規範技能者」ともいう。）の「動きを真似る」ことは、非常に重要であるとともに、技能習得のための有効な方法の一つである。
【０００３】
しかしながら、規範技能者の動きを的確に真似ることができているかどうかを、実施者が自分自身で確認することは困難である。すなわち、自分で自分の動きを見ることは難しいため、実施者の身体がどのように動いているのか（すなわち、どの程度技能の習得ができているのか）を、実施者自身で正しく評価することは非常に困難である。
【０００４】
身体動作を伴う何等かの技能の習得具合を実施者自身が確認する場合、その方法としては、例えば、壁面に鏡を埋め込み、その鏡を用いて姿勢や動きを確認する方法がある。このような方法は、例えば、ダンス等の習得を行う場合に用いられる。
【０００５】
また、その他の方法としては、規範技能者による指導（例えば、口頭による指導）を受け、その規範技能者の経験および目視に基づく種々の具体的な指導内容によって、実施者自身の姿勢や動き等を確認・修正等する方法がある。このような方法（直接的指導）の一例としては、例えば、溶接作業等の工業的な種々の作業に関する習得を目指す場合があげられる。
【０００６】
さらに、その他の方法としては、ビデオカメラ等で実施者自身の姿を撮影し、その後、撮影された映像をディスプレイ等にて再生して、実施者自身でその姿勢や動き等を確認する方法がある。このような方法は、例えば、ゴルフ、テニス、弓道等のスポーツに関する身体動作を伴う技能の習得を目指す際、実施者の姿勢や動きを確認するために用いられる。
【０００７】
上述した状況の中、従来技術としては、例えば、特許文献１に示す技術が知られている。（特許文献１参照）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００１−１３８０９４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
さて、身体動作を伴う技能（スポーツ、舞踊、各種作業等）を習得するため、実施者の姿勢や動きを確認する技術として、上述した種々の技術があげられるが、これらには、以下のような問題がある。
【００１０】
例えば、ビデオカメラ等にて撮影された映像（以下、実施者自身の映像）を、練習後あるいは練習中に実施者が確認しても、実施者の動きが適切であるか否かの判断を行うことは困難である。すなわち、実施者自身の映像を見るだけでは、指導者や上級者等（以下、規範技能者）の動きを真似ることができているか否かの判断を行うことが難しい。
【００１１】
そこで、ビデオカメラ等にて撮影された規範技能者の映像に実施者自身の映像を重畳し、実施者自身の映像が規範技能者の映像とどの程度一致しているか、すなわち実施者が規範技能者の動きを適切に真似ることができているか否かを評価する方法が考えられる。
【００１２】
このような方法で、実施者自身の映像が規範技能者の映像とどの程度一致しているか、数値等を用いて客観的な判断を行うためには、映像中に表示される実施者自身の身体の形状を適切に抽出する必要がある。特に、身体動作を伴う技能を習得するためには、関節等の特徴ある領域の位置や形状を的確に真似る必要があることが多いため、このような特徴ある領域を安定して抽出する必要がある。
【００１３】
しかしながら、人間の身体は複雑であり、安定して特徴ある領域を抽出することは困難である。特に、関節等は、動作に伴って形状が変化するため、その位置および形状を適切に抽出することは非常に困難である。
【００１４】
本発明は、上記従来技術の問題を解決するためになされたものであって、規範技能者の動きを適切に真似ることができているか否かを実施者が実施者自身で容易に判断することが可能であって、比較的容易に技能の習得効果を高めることができる、動作評価支援装置および動作評価支援方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の第一態様は、規範画像にしたがって身体を動かす実施者の身体動作評価に用いる動作評価支援装置であって、規範画像を表示する表示手段と、前記規範画像を記憶する記憶手段と、実施者を含む画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段を通じて取得した実施者を含む画像から実施者の特徴点を検出し、前記特徴点に基づいて実施者の可動部位の動作特徴を算出する算出手段と、実施者の前記可動部位の動作特徴と前記規範画像の前記可動部位の動作特徴との類似度を算出する数値評価を実行することを特徴とする。
【００１６】
同構成では、安定して検出することが困難である可動部位を直接検出するのではなく、特徴点に基づいて可動部位の動作特徴を算出する。このため、実施者を含む画像から実施者の動作特徴を安定して算出することができる。したがって、実施者の可動部位の動作特徴を適切に評価することができる。
【００１７】
なお、可動部位の動作特徴とは、可動部位の位置と形状とを示す。規範画像に関しては、規範画像中の可動部位の動作特徴を数値モデル化して記憶してもよいし、規範画像中の可動部位の動作特徴を都度算出してもよい。また、特徴点は、規範画像に基づいて定められる範囲で抽出することができる点であり、実施者の上端部または下端部であることが好ましい。
【００１８】
本発明の第二態様は、第一態様にかかる動作評価支援装置であって、前記可動部位は、前記特徴点に基づいて前記動作特徴が算出される第一可動部位と、前記第一可動部位に基づいて前記動作特徴が算出される第二可動部位とを含み、前記算出手段は、前記第一可動部位の動作特徴および前記第二可動部位の動作特徴の少なくともひとつに関して前記数値評価を実行することを特徴とする。
【００１９】
本発明の第三態様は、第一態様または第二態様にかかる動作評価支援装置であって、前記算出手段は、実施者の前記可動部位の動作特徴を時系列データとして記憶するとともに、前記規範画像の前記可動部位の動作特徴を時系列データとして記憶しているものであり、前記規範画像の前記可動部位の動作特徴の時系列データを所定時間ずらし、この所定時間ずらした前記規範画像の前記可動部位の動作特徴の時系列データと、実施者の前記可動部位の動作特徴の時系列データとに基づいて前記数値評価を実行することを特徴とする。
【００２０】
実施者が規範技能者の画像にあわせて身体を動かした場合、一定の時間遅れが発生することがある。同構成によれば、規範画像の時系列データを所定時間ずらし、この所定時間ずらした規範画像の時系列データと、実施者の可動部位の動作特徴の時系列データとに基づいて、身体動作評価を行うようにしているため、時間遅れが発生した場合であっても、時間遅れに起因するずれを差し引いて、実施者の可動部位の動作特徴が、規範画像の可動部位の動作特徴とどの程度一致しているか、評価することができる。
【００２１】
本発明の第四態様は、第三態様にかかる動作評価支援装置であって、前記所定時間は、前記規範画像の前記可動部位の動作特徴の時系列データと、前記実施者の前記可動部位の動作特徴の時系列データとの類似度が最も大きくなる時間であることを特徴とする。
【００２２】
同構成によれば、時間遅れに起因するずれを最も好適に差し引くことができる。
【００２３】
本発明の第五態様は、規範画像にしたがって身体を動かす実施者の身体動作を評価する動作評価支援方法であって、規範画像を表示する表示工程と、前記規範画像を記憶する記憶工程と、実施者を含む画像を取得する画像取得工程と、前記画像取得手段を通じて取得した実施者を含む画像から実施者の特徴点を検出し、前記特徴点に基づいて実施者の可動部位の動作特徴を算出する算出工程と、実施者の前記可動部位の動作特徴と前記規範画像の前記可動部位の動作特徴との類似度を算出する数値評価工程とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、規範技能者の動きを適切に真似ることができているか否かを実施者が実施者自身で容易に判断することが可能であって、比較的容易に技能の習得効果を高めることができる、動作評価支援装置および動作評価支援方法を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】（ａ）は、本発明を具体化した第一実施形態にかかる動作評価支援装置および動作評価支援方法の概略構成図、（ｂ）は、同実施形態にかかる表示画面に表示される画像の一例を示す画像図。
【図２】同実施形態にかかる評価対象画像の一例を示す画像図。
【図３】同実施形態にかかる右肘座標、右肘角度、左肘座標、左肘角度を説明するための説明図。
【図４】同実施形態にかかる第一右動作特徴算出処理の流れを示すフローチャート。
【図５】（ａ）および（ｂ）は、同実施形態にかかる右基準座標の算出方法を説明する説明図。
【図６】同実施形態にかかる第一左動作特徴算出処理の流れを示すフローチャート。
【図７】（ａ）および（ｂ）は、同実施形態にかかる左基準座標の算出方法を説明する説明図。
【図８】（ａ）は、同実施形態にかかる実施者画像の右肘座標のｘ座標値の時系列データと規範画像の右肘座標のｘ座標値の時系列データの一例を示すグラフ、（ｂ）は、同実施形態にかかる実施者画像の右肘座標のｙ座標値の時系列データと規範画像の右肘座標のｙ座標値の時系列データの一例を示すグラフ。
【図９】本発明を具体化した第二実施形態にかかる第二右動作特徴算出処理の流れを示すフローチャート。
【図１０】本発明を具体化した第二実施形態にかかる右肩座標および右肩角度の算出方法を説明する説明図。
【図１１】同実施形態にかかる第二左動作特徴算出処理の流れを示すフローチャート。
【図１２】同実施形態にかかる左肩座標および左肩角度の算出方法を説明する説明図。
【図１３】同実施形態にて算出される右肩座標、右肩角度、左肩座標、および左肩角度を説明するための説明図。
【図１４】本発明を具体化した第四実施形態にかかるずれ時間算出処理の流れを説明するフローチャート。
【図１５】同実施形態にかかる実施者画像の右肘座標のｘ座標値の時系列データと規範画像の右肘座標のｘ座標値の時系列データの一例を示すグラフ。
【図１６】本発明を具体化した第五実施形態にかかる動作評価支援装置における左基準座標および右基準座標の算出方法を説明する説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
（第一実施形態）
以下、本発明にかかる動作評価支援装置１および動作評価支援方法を具体化した一実施形態を図１〜図８に基づいて説明する。動作評価支援装置１は、手本となる規範技能者の画像（以下、規範画像）を表示するとともに、実施者の画像が規範画像とどの程度一定しているかを数値で示す。
まず、図１を参照しながら本実施形態にかかる動作評価支援装置１について説明する。図１（ａ）は、動作評価支援装置１の概略構成を示し、同図１（ｂ）は、動作評価支援装置１の表示画面１１（本発明の「表示手段」に相当）に表示される画像の一例を示す。
【００２７】
同図１（ａ）に示されるように、本実施形態にかかる動作評価支援装置１は、実施者を撮影するカメラ１２（本発明の「画像取得手段」に相当）、カメラ１２に接続され、各種処理を実行するパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」）１３、およびＰＣ１３に接続され、各種画像を表示する表示画面１１を含んで構成される。
【００２８】
ＰＣ１３は、規範画像を含む各種画像を記憶する画像データベース２３（本発明の「記憶手段」に相当）、規範画像が出力される規範画像生成部２２、カメラ１２からインターフェイスを介して出力される画像（本発明の「実施者を含む画像」に相当、以下、「評価対象画像」）と規範画像とが入力される画像合成部２１、画像合成部２１から出力される情報に関して各種算出処理を実行する算出部２４とを含んで構成される。算出部２４における算出結果および画像合成部２１にて合成された画像は、インターフェイスを介して表示画面１１に表示される。
【００２９】
算出部２４には、評価対象画像に関する情報および規範画像に関する情報が画像合成部２１から出力される。また、算出部２４にて実行された各処理の結果は、画像データベース２３に出力される。画像データベース２３は、算出部２４から出力される各処理の結果を記憶するとともに、各種データを算出部２４に出力する。
【００３０】
図１（ｂ）に示されるように、ＰＣ１３は、表示画面１１に、規範画像と評価対象画像とを重畳して表示させる。実施者は、表示画面１１を見ながら、評価対象画像に含まれる実施者自身の画像（以下、実施者画像）が規範画像に重なるようカメラ１２の前に立つ。
また、ＰＣ１３は、算出部２４にて実施者画像と規範画像との類似度に基づいて評価点を算出し、表示画面１１に表示させる。
【００３１】
次に、評価点の算出方法について簡単に説明する。
図２に示されるように、算出部２４は、評価対象画像を実施者の左半身側が表示される左画像と、実施者の右半身側が表示される右画像とに分割する。そして、左画像および右画像のそれぞれにおいて、実施者画像の最も上部（本発明の「特徴点」に相当、以下「頂端部」）の座標を検出する。左画像において検出された頂端部を左頂端部Ｐ１、右画像において検出された頂端部を右頂端部Ｐ０とする。
【００３２】
また、本実施形態では、規範画像の表示開始時を「０」、規範画像の表示開始時からの経過時間を「ｔ」、規範画像の表示終了時間を「Ｔ」とする。そして、図３に示されるように、時間ｔに算出した実施者画像の右肘座標を（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））、右肘角度をθ３（ｔ）、左肘座標を（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、左肘角度をθ１（ｔ）とする。
また、時間ｔに表示画面１１に表示されている規範画像の右肘座標を（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））、右肘角度をθｓ３（ｔ）、左肘座標を（ｘｓ２（ｔ），ｙｓ２（ｔ））、左肘角度をθｓ１（ｔ）とする。
【００３３】
画像データベース２３は、規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））、右肘角度θｓ３（ｔ）、左肘座標（ｘｓ２（ｔ），ｙｓ２（ｔ））、左肘角度θｓ１（ｔ）を時系列（ｔ＝０〜Ｔ）で記憶している。また、算出部２４にて算出した実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、左肘角度θ１（ｔ）を時系列で記憶する。
【００３４】
なお、画像データベース２３は、右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））、右肘角度θｓ３（ｔ）、左肘座標（ｘｓ２（ｔ），ｙｓ２（ｔ））、左肘角度θｓ１（ｔ）について、数値モデル化して記憶してもよいし、規範画像を時系列で記憶し、この記憶した規範画像から所定時間の経過毎に都度算出してもよい。
【００３５】
また、同図３に示されるように、右肘角度θ３（ｔ）は右下腕の中心線の水平方向に対する角度を示すものであり、左肘角度θ１（ｔ）は左下腕の中心線の水平方向に対する角度を示す。また、右肘および左肘は、本発明の「可動部位」、「第一可動部位」に相当し、右肘角度θ３（ｔ）、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））、左肘角度θ１（ｔ）および左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））は、本発明の「動作特徴」に相当する。
【００３６】
次に、図４および図５を参照しながら、本実施形態における第一右動作特徴算出処理について詳細に説明する。なお、第一右動作特徴算出処理では、実施者画像の右肘角度θ３（ｔ）および右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））を算出する。また、以下の処理は、算出部２４にて所定時間の経過毎に実行される。
【００３７】
本処理が開始されると、算出部２４は、まず、カメラ１２から出力される評価対象画像を左右に分割する。そして、右画像に対して白と黒の２階調に変換する二値化処理を施し（ステップＳ１０１）、この二値化処理を施した画像に基づいて差分画像を生成する（ステップＳ１０２）。すなわち、前回の制御周期でカメラ１２から取得して二値化処理を施した画像と、今回の制御周期でカメラ１２から取得して二値化処理を施した画像との差分画像を生成する。
【００３８】
次に、算出部２４は、図５（ａ）に示されるように、差分画像に基づいて右頂端部Ｐ０の座標を検出する。なお、同図５（ａ）に示されるように、右画像は、右端が所定値Ｗ、下端が所定値Ｈとなるようにｘ，ｙ座標が設定されている。
【００３９】
カメラ１２の前に位置する実施者が身体を動かすと、前回の制御周期で取得した実施者画像と今回の制御周期で取得した実施者画像とは、異なるものとなる。このため、差分画像では、実施者画像は白画素（階調値が基準値Ｃ以上である画素）で表示される。本実施形態では、差分画像に表示される白画素、すなわち前回の制御周期で取得した評価対象画像と今回の制御周期で取得した評価対象画像との間の異なる部分は、カメラ１２の前に位置する実施者が動いたことに起因して生じたものであるとして、差分画像に表示される白画素は、実施者画像を構成するものであるとする。
【００４０】
算出部２４は、右画像を構成する各画素の階調値について、基準値Ｃ以上であるか、すなわち白画素として表示されているか否か順次判断する。本実施形態では、同図５（ａ）に示されるように、まず左上端部を構成する画素について判断し、右上端部に向かって（図５（ａ）に矢印で示す方向）順次判断する。右上端部を構成する画素についての判断が終了すると、次に一画素分下方に移動し、左端部から右端部に向けて各画素の階調値が基準値Ｃ以上であるか否かを順次判断する。以下、具体的な処理手順を説明する。
【００４１】
図４に示されるように、算出部２４は、まず、ｘ座標値をインクリメント（ｘ＝ｘ＋１）し（ステップＳ１０３）、座標（ｘ，ｙ）の階調値が基準値Ｃ以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。
座標（ｘ，ｙ）の階調値が基準値Ｃ以上であると判断する場合（ステップＳ１０４；ＹＥＳ）、座標（ｘ，ｙ）を右頂端部Ｐ０の座標とする。なお、基準値Ｃは「２００」以上の値に設定されていることが好ましく、「２５０」以上の値に設定されていることが更に好ましい。本実施形態では、右頂端部Ｐ０を安定して検出するため、「２５５」に予め設定されている。
【００４２】
座標（ｘ，ｙ）の階調値が基準値Ｃ未満であると判断する場合（ステップＳ１０４；ＮＯ）、算出部２４は、座標（ｘ，ｙ）のｘ座標値が所定値Ｗ以上であるか否かを判断する。座標（ｘ，ｙ）のｘ座標値が所定値Ｗ未満であると判断する場合（ステップＳ１０９；ＮＯ）、ステップＳ１０３以降の処理を繰り返す。
【００４３】
一方、座標（ｘ，ｙ）のｘ座標値が所定値Ｗ以上であると判断する場合（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、ｙ座標値をインクリメントするとともにｘ座標値を「０」とする（ステップＳ１１０）。次に、算出部２４は、ｙ座標値が所定値Ｈ以上であるか否かを判断する（ステップＳ１１１）。ｙ座標値が所定値Ｈ未満であると判断する場合（ステップＳ１１１；ＮＯ）、ステップＳ１０３以降の処理を繰り返す。これに対して、ｙ座標値が所定値Ｈ以上であると判断する場合（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）、すなわち、右画像において基準値Ｃ以上となる点を検出しなかった場合は、ｙ座標値を「０」として（ステップＳ１１２）、この処理を一旦終了する。
【００４４】
座標（ｘ，ｙ）の階調値が基準値Ｃ以上であると判断する場合（ステップＳ１０４；ＹＥＳ）、端点ａ０，ａ２の座標を検出し、中点ａ１の座標を算出（ステップＳ１０５）した後、端点ｂ０，ｂ２の座標を検出し、中点ｂ１の座標を算出する（ステップＳ１０６）。
【００４５】
ここで、図５（ｂ）を参照しながら、端点ａ０，ａ２，中点ａ１，端点ｂ０，ｂ２，中点ｂ１について説明する。なお、図５（ｂ）は、図５（ａ）に破線にて示す範囲Ａを拡大して示したものである。
【００４６】
算出部２４は、ステップＳ１０４にて階調値が基準値Ｃ以上であると判断した座標を右頂端部Ｐ０として検出し、この右頂端部Ｐ０を中心とする半径Ｌ１の円Ｓ１の円周上にある各画素の階調値を順次判断する。ここで、半径Ｌ１は、円Ｓ１の円周が実施者画像の手首周辺にあたる寸法となるように規範画像に基づいて予め定められている。上述したように、実施者は、実施者画像が規範画像と重なるようにカメラ１２の前に位置する。すなわち、実施者画像を構成する各部（腕や関節等）の寸法と規範画像を構成する各部（腕や関節等）の寸法とはほぼ等しい。このため、規範画像に基づいて定めた半径Ｌ１を実施者画像の手首の検出に用いることができる。
【００４７】
実施者が規範画像にしたがって身体を動かしていた場合は、算出部２４は、この円周上に実施者画像の手首周辺に相当する白画素を２点検出する。算出部２４は、この２点を、それぞれ端点ａ０，ａ２として検出する。
次に、算出部２４は、端点ａ０，ａ２の中間の点の座標を中点ａ１として算出する。
【００４８】
また、算出部２４は、右頂端部Ｐ０を中心とする半径Ｌ２の円Ｓ２の円周上にある各画素の階調値を順次判断し、上述した手法に準じた手法で端点ｂ０，ｂ２を検出し、中点ｂ１を算出する。なお、半径Ｌ２は半径Ｌ１よりも大きい値に予め設定されている。また、半径Ｌ２は、円Ｓ２の円周が実施者画像の手首周辺にあたる寸法となるように規範画像に基づいて予め定められている。
【００４９】
このようにして求められた中点ａ１，ｂ１を通る直線は、実施者画像の右下腕の中心線となる。算出部２４は、この直線上の画素の階調値を順次判断する。そして、白画素を検出すると、この白画素の座標を右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））とする（ステップＳ１０７）。次に、右下腕の中心線の水平方向に対する角度である右肘角度θ３（ｔ）を算出する（ステップＳ１０８）。なお、白画素を複数検出した場合は、右頂端部Ｐ０の最も近くで検出した白画素の座標を右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））とする。
【００５０】
次に、算出部２４は、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））を算出する（ステップＳ１１３）。図５（ａ）に示されるように、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））は、右画像において、実施者画像の右肘が位置する座標を示す。
上述したように、実施者は、実施者画像が規範画像に重なる位置に立つよう予め定められている。このため、実施者画像における右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））と右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））との間の距離Ｄ４は、規範画像における右基準座標（Ｘｓ０（ｔ），ｙｓ０（ｔ））と右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））との間の距離Ｄ４と略等しい。そこで、本実施形態では、規範画像に基づいて距離Ｄ４を設定し、距離Ｄ４および右肘角度θ３（ｔ）を用いて右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））から右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））を算出する。この右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））の算出方法としては、Ａｆｆｉｎｅ変換等の公知の手法を挙げることができるが、これに限られるものではない。
この後、算出部２４は、この処理を一旦終了する。
【００５１】
また、算出部２４は、左画像に表示された実施者画像の動作特徴を算出する第一左動作算出処理を実行する。
図６および図７を参照しながら、本実施形態における第一左動作特徴算出処理について詳細に説明する。なお、第一左動作特徴算出処理は、実施者画像の左肘角度θ１（ｔ）および左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））を算出する。また、以下の処理は、算出部２４にて所定時間の経過毎に実行される。
【００５２】
本処理が開始されると、算出部２４は、まず、カメラ１２から出力される評価対象画像を左右に分割する。そして、左画像に対して白と黒の２階調に変換する二値化処理を施し（ステップＳ２０１）、この二値化処理を施した画像に基づいて差分画像を生成する（ステップＳ２０２）。
【００５３】
次に、算出部２４は、図７（ａ）に示されるように、差分画像に基づいて左頂端部Ｐ１の座標を検出する。なお、同図７（ａ）に示されるように、左画像は、左端が所定値Ｗ、下端が所定値Ｈとなるようにｘ，ｙ座標が設定されている。
【００５４】
算出部２４は、左画像を構成する各画素の階調値について、基準値Ｃ以上であるか、すなわち白画素として表示されているか否か順次判断する。ここでは、同図７（ａ）に示されるように、まず右上端部を構成する画素について判断し、左上端部に向かって（図７に矢印で示す方向）順次判断する。左上端部を構成する画素についての判断が終了すると、次に一画素分下方に移動し、右端部から左端部に向けて各画素の階調値が基準値Ｃ以上であるか否かを順次判断する。以下、具体的な処理手順を説明する。
【００５５】
図６に示されるように、算出部２４は、まず、ｘ座標値をインクリメント（ｘ＝ｘ＋１）し（ステップＳ２０３）、座標（ｘ，ｙ）の階調値が基準値Ｃ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０４）。座標（ｘ，ｙ）の階調値が基準値Ｃ以上であると判断する場合（ステップＳ２０４；ＹＥＳ）、座標（ｘ，ｙ）を左頂端部Ｐ１の座標とする。
【００５６】
これに対して、座標（ｘ，ｙ）の階調値が基準値Ｃ未満であると判断する場合（ステップＳ２０４；ＮＯ）、算出部２４は、座標（ｘ，ｙ）のｘ座標値が所定値Ｗ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０９）。座標（ｘ，ｙ）のｘ座標値が所定値Ｗ未満であると判断する場合（ステップＳ２０９；ＮＯ）、ステップＳ２０３以降の処理を繰り返す。
【００５７】
一方、座標（ｘ，ｙ）のｘ座標値が所定値Ｗ以上であると判断する場合（ステップＳ２０９；ＹＥＳ）、ｙ座標値をインクリメントするとともにｘ座標値を「０」とする（ステップＳ２１０）。次に、算出部２４は、ｙ座標値が所定値Ｈ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２１１）。ｙ座標値が所定値Ｈ未満であると判断する場合（ステップＳ２１１；ＮＯ）、ステップＳ２０３以降の処理を繰り返す。これに対して、ｙ座標値が所定値Ｈ以上であると判断する場合（ステップＳ２１１；ＹＥＳ）、すなわち、左画像において基準値Ｃ以上となる点を検出しなかった場合は、ｙ座標値を「０」として（ステップＳ２１２）、この処理を一旦終了する。
【００５８】
座標（ｘ，ｙ）の階調値が基準値Ｃ以上であると判断する場合（ステップＳ２０４；ＹＥＳ）、端点ａ３，ａ５の座標を検出し、中点ａ４の座標を算出（ステップＳ２０５）した後、端点ｂ３，ｂ５の座標を検出し、中点ｂ４の座標を算出する（ステップＳ２０６）。
【００５９】
ここで、図７（ｂ）を参照しながら、端点ａ３，ａ５，中点ａ４，端点ｂ３，ｂ５，中点ｂ４について説明する。なお、図７（ｂ）は、図７（ａ）に破線にて示す範囲Ｂを拡大して示したものである。
算出部２４は、ステップＳ２０４にて階調値が基準値Ｃ以上であると判断した座標を左頂端部Ｐ１として検出し、この左頂端部Ｐ１を中心とする半径Ｌ１の円Ｓ１の円周上にある各画素の階調値を順次判断する。算出部２４は、第一右動作特徴算出処理にて説明した手順に準じた手順を用いて、端点ａ３，ａ５をそれぞれ検出する。
次に、算出部２４は、端点ａ３，ａ５の中間の点の座標を中点ａ４として算出する。
【００６０】
また、算出部２４は、左端部Ｐ１を中心とする半径Ｌ２の円Ｓ２の円周上にある各画素の階調値を順次判断し、上述した手法に準じた手法で端点ｂ３，ｂ５を検出し、中点ｂ４を算出する。なお、半径Ｌ１および半径Ｌ２は、上述した第一右動作特徴算出処理にて説明したように、規範画像に基づいて予め定められている。
【００６１】
このようにして求められた中点ａ４，ｂ４を通る直線は、実施者画像の左下腕の中心線となる。算出部２４は、この直線上の画素の階調値を順次判断する。そして、白画素を検出すると、この白画素の座標を左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））とする（ステップＳ２０７）。次に、左下腕の中心線の水平方向に対する角度である左肘角度θ１（ｔ）を算出する（ステップＳ２０８）。なお、白画素を複数検出した場合は、左頂端部Ｐ１の最も近くで検出した白画素の座標を左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））とする。
【００６２】
次に、算出部２４は、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））を算出する（ステップＳ２１３）。図７（ａ）に示されるように、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））は、左画像において、実施者画像の肘が位置する座標を示す。
上述したように、実施者は、実施者画像が規範画像に重なる位置に立つよう予め定められている。このため、実施者画像における左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））と左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））との間の距離Ｄ１は、規範画像における左基準座標（ｘｓ１（ｔ），ｙｓ１（ｔ））と左肘座標（ｘｓ２（ｔ），ｙｓ２（ｔ））との間の距離Ｄ１と略等しい。そこで、本実施形態では、規範画像に基づいて距離Ｄ１を設定し、距離Ｄ１および左肘角度θ１（ｔ）を用いて左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））から左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））を算出する。この左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））の算出方法としては、Ａｆｆｉｎｅ変換等の公知の手法を挙げることができるが、これに限られるものではない。
この後、算出部２４は、この処理を一旦終了する。
【００６３】
次に、算出部２４は、評価点を算出する。上述したように、画像データベース２３は、規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））、左肘座標（ｘｓ２（ｔ），ｙｓ２（ｔ））、右肘角度θｓ３（ｔ）および左肘角度θｓ１（ｔ）を時系列で記憶している（ｔ＝０〜Ｔ）。また、算出部２４にて算出した実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）および左肘角度θ１（ｔ）を時系列で記憶している（ｔ＝０〜Ｔ）。
【００６４】
図８（ａ）に、画像データベース２３に記憶されている規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））のｘ座標値の時系列データの一例を破線にて、第一右動作特徴算出処理を通じて算出した実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））のｘ座標値の時系列データの一例を実線にて示す。また、図８（ｂ）に、画像データベース２３に記憶されている規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））のｙ座標値の時系列データの一例を破線にて、第一右動作特徴算出処理を通じて算出した実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））のｙ座標値の時系列データの一例を実線にて示す。
【００６５】
算出部２４は、第一右動作特徴算出処理を通じて算出した実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））のｘ座標値の時系列データと、規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））のｘ座標値の時系列データとの類似度を算出する。本実施形態では、これら時系列データの相互相関係数Ｆ１の値を算出する。なお、相互相関係数Ｆ１は、公知の方法により算出することができるため、詳細な説明は割愛する。
【００６６】
同様に、規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））のｙ座標値の時系列データと、第一右動作特徴算出処理を通じて算出した右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））のｙ座標値の時系列データとの類似度を、時系列データの相互相関係数Ｆ２を求めることで算出する。
【００６７】
算出部２４は、相互相関係数Ｆ１，Ｆ２が大きいときほど、高い評価点をつける。算出部２４は、このようにして算出した評価点を表示画面１１に表示させる。
【００６８】
同様に、算出部２４は、第一左動作特徴算出処理を通じて算出した左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））のｘ座標値の時系列データと、画像データベース２３に記憶されている規範画像の左肘座標（ｘｓ２（ｔ），ｙｓ２（ｔ））のｘ座標値の時系列データとの間で相互相関係数を算出する。また、第一左動作特徴算出処理を通じて算出した左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））のｙ座標値の時系列データと、画像データベース２３に記憶されている規範画像の左肘座標（ｘｓ２（ｔ），ｙｓ２（ｔ））のｙ座標値の時系列データとの間で相互相関係数を算出する。
【００６９】
また、第一右動作特徴算出処理を通じて算出した右肘角度θ３（ｔ）と画像データベース２３に記憶されている規範画像の右肘角度θｓ３（ｔ）との間で相互相関係数を算出する。さらに、第一左動作特徴算出処理を通じて算出した左肘角度θ１（ｔ）の時系列データと、画像データベース２３に記憶されている規範画像の左肘角度θｓ１（ｔ）との間で相互相関係数を算出する。
そして、各部位の相互相関係数に基づいて評価点を算出し、表示画面１１に表示させる。この際、相互相関係数が大きいときほど高い評価点とすることが好ましい。なお、評価点は、各部位について各別に算出してもよいし、各部位の相互相関係数を総合し、この総合した値に基づいて算出してもよい。
【００７０】
上記第一実施形態によれば、以下に記載する作用効果を奏することができる。
（１）本実施形態では、安定して検出することができる右頂端部Ｐ０および左頂端部Ｐ１に基づいて左肘角度θ１（ｔ）、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）および右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））を算出する。このため、左肘角度θ１（ｔ）、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）および右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））を安定して適切に算出することができる。したがって、右肘および左肘の動作特徴を適切に評価することができる。
【００７１】
（第二実施形態）
以下、本発明を具体化した第二実施形態を上記第一実施形態と異なる点を中心に図９〜図１３に基づいて説明する。なお、第一実施形態にて説明した各要素と同一の要素についてはそれぞれ同一の符号を示しており、それら要素についての重複する説明は割愛する。
【００７２】
本実施形態では、算出部２４は、上記第一実施形態にて説明した手順に従って左肘角度θ１（ｔ）、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）および右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））を算出する。なお、左肘角度θ１（ｔ）、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）および右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））の算出方法は、第一実施形態にて説明したため、ここでの詳細な説明は割愛する。
【００７３】
本実施形態では、算出部２４は、これら左肘角度θ１（ｔ）、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）および右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））を算出した後、右肩角度θ４（ｔ）と右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））とを算出する第二右動作特徴算出処理、および左肩角度θ２（ｔ）と左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））とを算出する第二左動作特徴算出処理を実行する。また、右肩および左肩は、本発明の「可動部位」、「第二可動部位」に相当し、右肩角度θ４（ｔ）、右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））、左肩角度θ２（ｔ）および左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））は、本発明の「動作特徴」に相当する。
【００７４】
図９および図１０を参照しながら、本実施形態における第二右動作特徴算出処理について詳細に説明する。なお、この第二右動作特徴算出処理は、第一実施形態にて説明した第一右動作特徴算出処理の後に、算出部２４にて実行される。
同図９に示されるように、本処理が開始されると、算出部２４は、まず端点ｃ０，ｃ２の座標を検出し、中点ｃ１の座標を算出する（ステップＳ３０１）。
【００７５】
ここで、図１０を参照しながら、端点ｃ０，ｃ２，中点ｃ１について説明する。
算出部２４は、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））を中心とする半径Ｌ３の円Ｓ３の円周上にある各画素の階調値について、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））と右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））とを結ぶ直線上にある画素（交点ｃ３）を起点として、順次判断する（同図１０に矢印Ａにて示す）。最初に検出した白画素と最後に検出した白画素以外の白画素を端点ｃ０，ｃ２とする。なお、半径Ｌ３は、実施者画像の右肘から右肩までの距離Ｄ３よりも小さい値となるよう、規範画像に基づいて予め定められている。
次に、算出部２４は、端点ｃ０，ｃ２の中間の点の座標を中点ｃ１として算出する。
【００７６】
右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））と中点ｃ１とを通る直線は、実施者画像の右上腕の中心線となる。この中心線の水平方向に対する角度を右肩角度θ４（ｔ）として算出する（ステップＳ３０２）。
【００７７】
次に、算出部２４は、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））および右肩角度θ４（ｔ）に基づいて右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））を算出する（ステップＳ３０３）。上述したように、実施者は、実施者画像が規範画像に重なる位置に立つよう予め定められている。このため、実施者画像における右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））と右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））との間の距離Ｄ３は、規範画像における右肘座標（ｘｓ４（ｔ），ｙｓ４（ｔ））と右肩座標（ｘｓ５（ｔ），ｙｓ５（ｔ））との間の距離Ｄ３と略等しい。そこで、本実施形態では、規範画像に基づいて距離Ｄ３を設定し、距離Ｄ３および右肩角度θ４（ｔ）を用いて右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））から右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））を算出する。この右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））の算出方法としては、Ａｆｆｉｎｅ変換等の公知の手法を上げることができるが、これに限られるものではない。
この後、算出部２４は、この処理を一旦終了する。
【００７８】
また、算出部２４は、第二左動作特徴算出処理を実行する。図１１および図１２を参照しながら、本実施形態における第二左動作特徴算出処理について詳細に説明する。なお、算出部２４は、第一実施形態にて説明した第一左動作特徴算出処理を実行した後、この第二左動作特徴算出処理を実行する。
本処理が開始されると、算出部２４は、まず端点ｄ０，ｄ２の座標を算出し、中点ｄ１の座標を算出する（ステップＳ４０１）。
【００７９】
ここで、図１２を参照しながら、端点ｄ０，ｄ２，中点ｄ１について説明する。
算出部２４は、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））を中心とする半径Ｌ４の円Ｓ４の円周上にある各画素の階調値について、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））と左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））とを結ぶ直線上にある画素（交点ｄ３）を起点として、順次判断する（同図１２に矢印Ｂにて示す）。最初に検出した白画素と最後に検出した白画素以外の白画素を端点ｄ０，ｄ２とする。なお、半径Ｌ４は、実施者画像の左肘から左肩までの距離Ｄ４よりも小さい値となるよう、規範画像に基づいて予め定められている。
【００８０】
左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））と中点ｄ１とを通る直線は、実施者画像の左上腕の中心線となる。算出部２４は、この中心線の水平方向に対する角度を左肩角度θ２（ｔ）として算出する（ステップＳ４０２）。
【００８１】
次に、算出部２４は、左肩角度θ２（ｔ）および距離Ｄ４に基づいて、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））から左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））を算出する。上述したように、実施者は、実施者画像が規範画像に重なる位置に立つよう予め定められている。このため、実施者画像における左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））と左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））との間の距離Ｄ４は、規範画像における左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））と左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））との間の距離Ｄ４と略等しい。そこで、本実施形態では、規範画像に基づいて距離Ｄ４を設定し、距離Ｄ４および左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））を用いて左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））を算出する。この左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））の算出方法としては、Ａｆｆｉｎｅ変換等の公知の手法を挙げることができるが、これに限られるものではない。
この後、算出部２４は、この処理を一旦終了する。
【００８２】
上述した処理を通じて、算出部２４は、図１３に示されるように、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）、右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））、右肩角度θ４（ｔ）、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、左肘角度θ１（ｔ）、左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））および左肩角度θ２（ｔ）を算出する。
算出部２４は、第一実施形態で説明した手順に準じて、評価点を算出する。
【００８３】
上記第二実施形態によれば、上記第一実施形態にて説明した作用効果（１）に準じた作用効果を奏することができる。
【００８４】
（第三実施形態）
以下、本発明を具体化した第三実施形態を上記第二実施形態と異なる点を中心に説明する。なお、第二実施形態にて説明した各要素と同一の要素についてはそれぞれ同一の符号を示しており、それら要素についての重複する説明は割愛する。
【００８５】
本発明者は、実施者画像における右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））、左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）および左肘角度θ１（ｔ）と、右肩角度θ４（ｔ）および左肩角度θ２（ｔ）との関係について、鋭意研究を重ねた。その結果、以下の式（数１）を利用することで、右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））、左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）および左肘角度θ１（ｔ）に基づき、右肩角度θ４（ｔ）および左肩角度θ２（ｔ）を正確に算出することができるようになった。
【００８６】
本実施形態では、以下の式（数１）を用いて右肩角度θ４（ｔ）および左肩角度θ２（ｔ）を算出する。
【数１】
2014057800.tif 000003
なお、ａｉ，ｂｉ，ｃｉ，ｄｉ，ｅｉ，ｆｉおよびｇｉは回帰係数であり、重回帰分析により過去の実験データを分析して求めた係数である。
【００８７】
算出部２４は、上記式（数１）を用いて右肩角度θ４（ｔ）および左肩角度θ２（ｔ）を算出した後、上記第二実施形態で説明した方法に準じた方法で、右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））および左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））を算出する。
すなわち、式（数１）にて算出した右肩角度θ４（ｔ）と、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））および距離Ｄ３を用いて、右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））を算出する。また、式（数１）にて算出した左肩角度θ２（ｔ）と、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、および距離Ｄ４を用いて左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））を算出する。なお、距離Ｄ３および距離Ｄ４は、上記各実施形態にて説明したように規範画像に基づいて設定する。
【００８８】
上記第三実施形態によれば、以下に記載する作用効果を奏することができる。
（２）本実施形態によれば、安定して検出することができる右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））、左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））、左肘角度θ１（ｔ）、および右肘角度θ３（ｔ）から、右肩角度θ４（ｔ）および左肩角度θ２（ｔ）を算出することができる。したがって、右肩および左肩の動作特徴を適切に評価することができる。
【００８９】
（第四実施形態）
以下、本発明を具体化した第四実施形態を上記第一実施形態と異なる点を中心に図１４および図１５に基づいて説明する。なお、第一実施形態にて説明した各要素と同一の要素についてはそれぞれ同一の符号を示しており、それら要素についての重複する説明は割愛する。
【００９０】
実施者が規範画像にあわせて身体を動かした場合、一定の時間遅れが発生することがある。本実施形態では、このような時間遅れに起因して生じる規範画像と実施者画像とのずれを差し引いて、評価点を算出するためのずれ時間算出処理を実行する。
【００９１】
本実施形態では、第一実施形態にて説明した手順に基づいて各可動部位の動作特徴を算出した後、ずれ時間算出処理を実行する。
以下、図１４および図１５を参照しながら、本実施形態におけるずれ時間算出処理について詳細に説明する。なお、このずれ時間算出処理は、算出部２４にて所定時間の経過毎に実行される。
【００９２】
本処理が開始されると、算出部２４は、まず規範画像の時系列データを時間方向に所定時間ｔｉだけずらす（ステップＳ５０１）。
図１５に、第一右動作特徴算出処理にて算出された実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ）、ｙ４（ｔ））のｘ座標値の時系列データを実線にて、規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ）、ｙｓ４（ｔ））のｘ座標値の時系列データを破線にて示す。また、ステップＳ５０１の処理にて所定時間ｔｉだけずらした規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ−ｔｉ）、ｙｓ４（ｔ−ｔｉ））のｘ座標値の時系列データの一例を一点鎖線にて示す。同図１５に示されるように、本実施形態では、規範画像の右肘座標のｘ座標値の時系列データを所定時間ｔｉだけ時間方向にシフトさせる。そして、所定時間ｔｉだけずらした規範画像の右肘座標（ｘｓ４（ｔ−ｔｉ）、ｙｓ４（ｔ−ｔｉ））のｘ座標値の時系列データと、実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ）、ｙ４（ｔ））のｘ座標値の時系列データとの間で相互相関係数Ｄｔｉを算出する。
【００９３】
そして、この相互相関係数Ｄｔｉが最大値Ｄｍａｘ以上であるか否かを判断する（ステップＳ５０２）。なお、最大値Ｄｍａｘの初期値は「０」に設定されている。
【００９４】
相互相関係数Ｄｔｉが最大値Ｄｍａｘ以上であると判断する場合（ステップＳ５０２；ＹＥＳ）、所定時間ｔｉをずれ時間Ｔ１とし（ステップＳ５０３）、相互相関係数Ｄｔｉを最大値Ｄｍａｘとする（ステップＳ５０４）。なお、ずれ時間Ｔ１の初期値は「０」に設定されている。
【００９５】
その後、または相互相関係数Ｄｔｉが最大値Ｄｍａｘ未満であると判断する場合（ステップＳ５０２；ＮＯ）、ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）（ステップＳ５０５）する。次に、ｔｉ＋１＝Δｔ＋ｔｉとし（ステップＳ５０６）、所定時間ｔｉが想定周期ＴＥ以上であるか否かを判断する（ステップＳ５０７）。
規範画像が似た動作を繰り返す場合等、時系列データは、時間ｔを変数とする周期関数となる場合が多い。そこで、本実施形態では、時系列データの周期を求め（例えば、１０秒〜１分）、この求めた周期を想定周期ＴＥとして予め設定しておく。また、想定周期ＴＥに基づいてΔｔを予め設定しておく。例えば、想定周期ＴＥが１０秒である場合、Δｔは、０．５秒であることが好ましく、０．１秒であることがより好ましい。
【００９６】
所定時間ｔｉが想定周期ＴＥ未満であると判断する場合（ステップＳ５０７；ＮＯ）、ステップＳ５０１〜ステップＳ５０７の処理を繰り返す。一方、所定時間ｔｉが想定周期ＴＥ以上であると判断する場合（ステップＳ５０７；ＹＥＳ）、ｉを「０」にクリアし（ステップＳ５０８）、累積誤差Ｅｘ４を算出する（ステップＳ５０９）。
累積誤差Ｅｘ４は、規範画像の時系列データをずれ時間Ｔ１だけずらした時系列データと、実施者画像の時系列データとの間の誤差を累積した値であり、以下の式（数２）に基づいて算出される。
【００９７】
【数２】
2014057800.tif 000004
算出部２４は、実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））のｙ座標値に関しても同様の処理を実行し、累積誤差Ｅｙ４を算出する。
【００９８】
また実施者画像の、右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、実施者画像の右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、実施者画像の左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値についても同様の処理を実行する。すなわち、累積誤差Ｅｘ０，Ｅｙ０，Ｅｘ１，Ｅｙ１，Ｅｘ２，Ｅｙ２，Ｅｘ５，Ｅｙ５，Ｅ３ｘ，Ｅ３ｙをそれぞれ算出する。
【００９９】
算出部２４は、累積誤差の積算値ＰＩを以下の式（数３）に基づいて算出し、この処理を一旦終了する。そして、この積算値ＰＩが小さいときほど高い評価点をつける。
【０１００】
【数３】
2014057800.tif 000005
ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉ，ｊ，ｋ，ｌは、予め定められた所定の値。
【０１０１】
上記第四実施形態によれば、上記（１）に加えて、以下に記載する作用効果を奏することができる。
（３）実施者が規範画像にあわせて身体を動かした場合、一定の時間遅れが発生することがある。本実施形態によれば、規範画像の時系列データをずれ時間Ｔ１だけずらし、このずれ時間Ｔ１だけずらした規範画像の時系列データと、実施者画像の可動部位の動作特徴の時系列データとに基づいて、身体動作評価を行うようにしているため、時間遅れが発生した場合であっても、時間遅れに起因するずれを差し引いて、実施者画像の可動部位の動作特徴が、規範画像の可動部位の動作特徴とどの程度一致しているか、評価することができる。
【０１０２】
（４）また、規範画像の時系列データと、実施者画像の時系列データとの間で、相互相関係数が最も大きくなるずれ時間Ｔ１を求め、ずれ時間Ｔ１ずらした規範画像の時系列データと、実施者画像の時系列データとの間で相互相関係数を算出するようにしている。このため、時間遅れに起因するずれを最も好適に差し引くことができる。
【０１０３】
（第五実施形態）
以下、本発明を具体化した第五実施形態を上記第一実施形態と異なる点を中心に図１６に基づいて説明する。なお、第一実施形態にて説明した各要素と同一の要素についてはそれぞれ同一の符号を示しており、それら要素についての重複する説明は割愛する。
【０１０４】
上記第一実施形態では、右頂端部Ｐ０を算出する際、右画像全体の画素の階調値を判断する。これに対して、本実施形態では、図１６に記載するように、右頂端部Ｐ０近傍に、横幅Ｗ１、縦幅Ｗ２のウインドウＷａを設定し、このウインドウＷａ内の画素の階調値について、基準値Ｃ以上であるか否か、同図１６に矢印にて示すように、順に判断する。また、右頂端部Ｐ０近傍に、横幅Ｗ１、縦幅Ｗ２のウインドウＷｂを設定し、このウインドウＷｂ内の画素の階調値が基準値Ｃ以上であるか否か、同図１６に矢印にて示すように、順に判断する。
【０１０５】
ウインドウＷａ，Ｗｂの設定範囲は、規範画像に基づいて定める。すなわち、規範画像の右頂端部Ｐ０および左頂端部Ｐ１の座標を求め、この規範画像の右頂端部Ｐ０および左頂端部Ｐ１を中心として、ウインドウＷａ，Ｗｂを設定する。
上述したように、実施者は、実施者画像が規範画像に重なる位置に立つよう、予め定められている。このため、規範画像の右頂端部Ｐ０と実施者画像の右頂端部Ｐ０、および規範画像の左頂端部Ｐ１と実施者画像の左頂端部Ｐ１は、略同じ座標となる。したがって、規範画像に基づいて定めたウインドウＷａ，Ｗｂ内に実施者画像の右頂端部Ｐ０、左頂端部Ｐ１はそれぞれ位置する。このため、ウインドウＷａ，Ｗｂ内の画素のみ判断することで、実施者画像の右頂端部Ｐ０および左頂端部Ｐ１を検出することができる。
【０１０６】
また、算出部２４は、このようにして求めた右頂端部Ｐ０および左頂端部Ｐ１に基づいて、実施者画像の右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））、実施者画像の右肘角度θ３（ｔ）、実施者画像の左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、および実施者画像の左肘角度θ１（ｔ）を算出する。
【０１０７】
さらに、実施者画像の右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））、実施者画像の右肩角度θ４（ｔ）、実施者画像の左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））、および実施者画像の左肩角度θ２（ｔ）を算出するようにしてもよい。
【０１０８】
上記第五実施形態によれば、上記第一実施形態にて説明した作用効果（１）に加えて、以下に記載する作用効果を奏することができる。
（５）本実施形態によれば、ウインドウｗａ，ｗｂ内の画素のみについて、諧調値が基準値Ｃ以上であるか否かを判断する。すなわち、実施者画像の右頂端部Ｐ０，左頂端部Ｐ１近傍の画素についてのみ、諧調値が基準値以上であるか否か判断する。このため、誤って、可動部位とは関連のない部位（例えば、頭部等）を右頂端部Ｐ０および左頂端部Ｐ１の座標であると検出してしまうことを抑制することができる。
【０１０９】
なお、この発明にかかる動作評価支援装置１は、上記実施形態にて例示した構成に限定されるものではなく、同実施の形態を適宜変更した例えば次のような形態として実施することもできる。また以下の各変形例は、上記実施形態についてのみ適用されるものではなく、異なる変形例同士を互いに組み合わせて実施することもできる。
【０１１０】
・上記第一実施形態にて算出した右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））、右肘角度θ３（ｔ）、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））、および左肘角度θ１（ｔ）に関して、上記第四実施形態にて説明した手法を適用して、積算値ＰＩを算出するようにしてもよい。
【０１１１】
・また、上記第二実施形態にて算出した右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））、右肩角度θ４（ｔ）、左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））、および左肩角度θ２（ｔ）に関して、上記第四実施形態にて説明した手法を適用して、積算値ＰＩを算出するようにしてもよい。
【０１１２】
・上記第四実施形態では、右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値について、累積誤差Ｅｘ４，Ｅｘ２，Ｅｙ２，Ｅｘ５，Ｅｙ５，Ｅ３ｘ，Ｅ３ｙをそれぞれ算出した。本発明は、これに限られるものではなく、右肘角度θ３（ｔ）、左肘角度θ１（ｔ）、右肩角度θ４（ｔ）、左肩角度θ２（ｔ）の少なくともひとつについて、累積誤差を算出して、積算値ＰＩを算出してもよい。また、右基準座標（ｘ０（ｔ），ｙ０（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、左基準座標（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、右肘座標（ｘ４（ｔ），ｙ４（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、左肘座標（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、右肩座標（ｘ５（ｔ），ｙ５（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、左肩座標（ｘ３（ｔ），ｙ３（ｔ））のｘ座標値およびｙ座標値、右肘角度θ３（ｔ）、左肘角度θ１（ｔ）、右肩角度θ４（ｔ）、左肩角度θ２（ｔ）のすべてについて累積誤差を算出して、積算値ＰＩを算出してもよい。
【０１１３】
・上記第四実施形態では、規範画像の時系列データと、実施者画像の時系列データとの間で相互相関係数が最も大きくなるずれ時間Ｔ１を算出するようにしたが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、相互相関係数が予め定められた下限値以下である場合、予め定められた所定時間だけ規範画像の時系列データをずらし、この予め定められた所定時間だけずらした規範画像の時系列データと、実施者画像の時系列データとの間で相互相関係数を算出するようにしてもよい。
【０１１４】
・上記第五実施形態において、上記第四実施形態にて説明した手法を用いて、積算値ＰＩを算出してもよい。
【０１１５】
・上記第四実施形態では、累積誤差の積算値ＰＩに基づいて評価点を算出するようにしたが、本発明の評価点の算出方法はこれに限られるものではなく、相互相関係数Ｄｔｉの最大値Ｄｍａｘに基づいて評価点を算出してもよい。この場合は、最大値Ｄｍａｘが大きいときほど高い評価点をつけることが望ましい。実施者の立つ位置が適当でなく、実施者画像と規範画像とが適当に重畳していない場合、累積誤差の積算値ＰＩに基づいて評価点を算出すると、誤差が大きくなり、評価点を適切に算出することが困難となる場合がある。この点、本変形例によれば、相互相関係数Ｄｔｉの最大値Ｄｍａｘに基づいて評価点を算出するため、誤差が累積して評価点を適切に算出することが困難となることを防止することができる。
【０１１６】
・上記第四実施形態では、累積誤差の積算値ＰＩを算出するようにしたが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、累積誤差Ｅｘ２，Ｅｙ２，Ｅｘ５，Ｅｙ５，Ｅ３ｘ，Ｅ３ｙ，Ｅｘ４，Ｅｙ４のそれぞれについて評価点を算出し、各部位について個別に評価してもよい。
【０１１７】
・上述した各実施形態および各変形例では、実施者の上半身の可動部位の動作特徴を算出するようにしたが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、実施者の下半身の可動部位の動作特徴を算出してもよい。この場合は、実施者の膝および股関節を可動部位とすることが好ましい。また、上記各実施形態および各変形例では、実施者の上端部を特徴点として検出するようにしているが、本変形例においては、実施者の下端部を特徴点として検出することが好ましい。
【符号の説明】
【０１１８】
１…動作評価支援装置
１１…表示画面
１２…カメラ
１３…ＰＣ
２１…画像合成部
２２…規範画像生成部
２３…画像データベース
２４…算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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