(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行に伴って時間的に変化する、歩行者又は動物体の足圧分布を足圧画像として計測する歩行計測部と、
前記足圧画像をｋ（ｋは１以上の整数）個の足底部位に分割し、分割した部位毎に足底部位内の圧力和を特徴ベクトルとして求め、この特徴ベクトルを各時刻について求めた時系列特徴ベクトル列Ｘを出力する時空間特徴抽出部と、
前記時系列特徴ベクトル列Ｘと予め記憶された力学的合理性判断基準とから、力学的合理性評価パラメータを求める定量化部とを備えることを特徴とするウォーキング判定装置。
【請求項２】
請求項１記載のウォーキング判定装置において、
前記時空間特徴抽出部は、足底画像学習データベースと確率モデルに基づいて足圧画像を足底部位に分割する足底部位分割部を有することを特徴とするウォーキング判定装置。
【請求項３】
請求項１記載のウォーキング判定装置において、
前記時空間特徴抽出部は、歩行周期を基準として時間的に正規化された時系列特徴ベクトル列Ｘを出力することを特徴とするウォーキング判定装置。
【請求項４】
請求項１記載のウォーキング判定装置において、
前記時空間特徴抽出部は、前記足底部位毎の荷重値を表すバブルチャートを出力する手段を有することを特徴とするウォーキング判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、歩行者又は動物体の動作状態を計測して、歩行の美しさ・健康度を定量化して評価するウォーキング判定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、歩行者等の動物体の歩行の美しさや健康度の判定は、判定者の目視によって行われている。
また、動物体の姿勢を計測する方法が、特開平１１−２３５３２８号公報に開示されている。この姿勢計測方法は、動物体の接地圧から動物体の接地位置と姿勢を推定し、これらの情報とカメラ画像との照合をとることで動物体の姿勢を計測するものである。
【０００３】
また、被験者の動作状態をパラメータ化して診断する動作分析装置が特開平１０−３０５０２３号公報に開示されている。この動作分析装置は、被験者の動作分析データをニューラルネットワークの手法を用いて解析するものである。
さらに、歩行者の足圧分布から歩行特徴を定量化する歩行分析方法が特開平１１−１１３８８４号公報に開示されている。この歩行分析方法は、歩行時の足圧分布を計測し、その計測結果から歩行動作を解析して、その特徴をパラメータとして出力するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、判定者の目視によって動物体の歩行の美しさや健康度を判定する方法は、判定者の主観によるため、客観的かつ一定の基準での判定が困難であるという問題点があった。例えば、歩行者の体形に対する判定者の趣味等、歩行そのものとは無関係の要因が判定結果に影響する恐れがあった。
また、特開平１１−２３５３２８号公報、特開平１０−３０５０２３号公報、特開平１１−１１３８８４号公報に開示された技術は、いずれも動作状態の計測に関するものであり、センサからの計測結果そのものを出力するか、あるいは特徴パラメータを出力するものであって、動物体の歩行の美しさや健康度を定量化して客観的に判定する方法は従来知られていなかった。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、客観的、かつ一定の基準での歩行判定を実現することができるウォーキング判定装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明のウォーキング判定装置は、歩行に伴って時間的に変化する、歩行者又は動物体の足圧分布を足圧画像として計測する歩行計測部（１１）と、前記足圧画像をｋ（ｋは１以上の整数）個の足底部位に分割し、分割した部位毎に足底部位内の圧力和を特徴ベクトルとして求め、この特徴ベクトルを各時刻について求めた時系列特徴ベクトル列Ｘを出力する時空間特徴抽出部（１２）と、前記時系列特徴ベクトル列Ｘと予め記憶された力学的合理性判断基準とから、力学的合理性評価パラメータを求める定量化部（１３）とを備えるものである。
また、前記時空間特徴抽出部は、足底画像学習データベースと確率モデルに基づいて足圧画像を足底部位に分割する足底部位分割部を有するものである。
また、前記時空間特徴抽出部は、歩行周期を基準として時間的に正規化された時系列特徴ベクトル列Ｘを出力するものである。
また、時空間特徴抽出部は、足底部位毎の荷重値を表すバブルチャートを出力する手段を有するものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】
［実施の形態の１］
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施の形態となるウォーキング判定装置の構成を示すブロック図である。図１において、ウォーキング判定装置は、歩行に伴って時間的に変化する、歩行者又は動物体の動作状態を計測する歩行計測部１１と、動作状態から時空間歩行特徴量を抽出する時空間特徴抽出部１２と、時空間歩行特徴量から歩行の美しさ又は健康度を定量化して評価する美しさ・健康度定量化部１３と、美しさ・健康度を表示する表示部１４とから構成される。
【０００８】
歩行計測部１１は、圧力センサ等のセンサにより、歩行人物の足圧分布を時間的に連続して計測し、足圧分布を画像化した時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝を時空間特徴抽出部１２に出力する。Ｓｔ  は時刻ｔにおいて計測された足圧画像データであり、フレーム（１秒間に３０枚）毎に出力される。
【０００９】
時空間特徴抽出部１２は、時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝から時空間歩行特徴量を示す時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）を抽出して、これを美しさ・健康度定量化部１３に出力する。ＸＴ  は、時刻Ｔにおいて観測された計測データより抽出される特徴ベクトルである。
【００１０】
美しさ・健康度定量化部１３は、歩行の美しさ・健康度の空間への写像により、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）を歩行の美しさ・健康度の空間に写像し、その結果、美しさ・健康度を示す得点ｙを出力する。
そして、表示部１４は、美しさ・健康度の得点ｙを表示する。
【００１１】
歩行計測部１１の具体的な例を図２に示す。歩行計測部１１で使用されるセンサには、足圧を計測するための圧力センサ２１がある。圧力センサ２１は、連続した数歩の足圧を計測することができる。歩行者は、この圧力センサ２１上を自然な歩行で３歩から５歩程度で通り抜ける。圧力センサ２１によって計測された足圧は、圧力の強さを階調値とする足圧画像データＳｔ  として毎秒３０枚出力され、コンピュータ２２に取り込まれる。
【００１２】
コンピュータ２２は、足圧画像データＳｔ  を１フレーム毎に時空間特徴抽出部１２に出力すると共に、モニタ装置２３に出力する。これにより、モニタ装置２３の画面には、コンピュータ２２が取り込んだ画像が表示される。なお、図２の例では、圧力センサ２１を１台しか使用していないが、複数台使用してもよい。図３に圧力センサ２１によって計測された足圧画像の例を示す。ただし、図３は、圧力センサ２１上を歩いて通りぬける間の数秒に出力されるフレームをすべて重畳し、各画素について最大値を残して重畳画像としたものである。
【００１３】
図４は、時空間特徴抽出部１２の動作を説明するための説明図である。ここでは、１歩の足が接地してから蹴りだすまでの時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，ＳＴ  ｝を時空間特徴抽出部１２への入力とする。時空間特徴抽出部１２は、入力された時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，ＳＴ  ｝の各フレームについて、画像全体から一歩分の足型画像に内接する矩形領域を図４（ａ）、図４（ｂ）、図４（ｃ）、図４（ｄ）のように切り出して、この矩形領域の画像を｛Ｓ１’，Ｓ２’，・・・，ＳＴ  ’｝とする。
【００１４】
続いて、時空間特徴抽出部１２は、矩形の画像Ｓｔ’  内を図４（ｅ）のようにＮ（Ｎは１以上の整数）個の領域に分割して、分割した各領域毎に領域内の圧力和を求めることにより、時刻ｔにおける足圧画像データＳｔからＮ次の特徴ベクトルＸｔ＝（ｌｔ１，ｌｔ２，・・・，ｌｔＮ）を求める。ｌｔｉは、時刻ｔにおける足圧画像のＮ個の分割領域のうちｉ番目の領域内の圧力和である。このような処理をｔ＝１，２，・・・，Ｔの各フレームについて行うことにより、時空間特徴抽出部１２は、次式のような時系列特徴ベクトル列Ｘを出力する。
【００１５】
【数１】
0003569188.tif 000002
【００１６】
次に、美しさ・健康度定量化部１３を図５を用いて説明する。図５は美しさ・健康度定量化部１３の構成を示すブロック図である。図５において、美しさ・健康度定量化部１３は、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）から姿勢のバランス、対称性や歩行の時間的な連続性といった評価項目毎の得点を示す力学的合理性評価パラメータを生成する力学的合理性評価パラメータ生成部１３１と、複数の力学的合理性評価パラメータを合成して得点ｙを出力する得点合成部１３２と、力学的合理性判断基準を予め記憶している力学的合理性判断基準記億部１３３とからなる。
【００１７】
力学的合理性評価パラメータ生成部１３１は、力学的合理性判断基準記億部１３３を参照し、力学的合理性判断基準に基いて、美しさ・健康度定量化部１３に入力された時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）から力学的合理性評価パラメータ｛ａ１，ａ２，・・・，ａｊ  ｝を計算し、この力学的合理性評価パラメータを得点合成部１３２へ出力する。
【００１８】
得点合成部１３２は、力学的合理性評価パラメータ｛ａ１，ａ２，・・・，ａｊ  ｝の和を求めて、この結果を得点ｙとして出力する。
あるいは、得点合成部１３２は、力学的合理性評価パラメータ｛ａ１，ａ２，・・・，ａｊ  ｝の重み付け平均を次式のように求めて、この結果を得点ｙとして出力する。
【００１９】
【数２】
0003569188.tif 000003
【００２０】
式（２）において、Ｗ１，Ｗ２，・・・，Ｗｊ  は、それぞれａ１，ａ２，・・・，ａｊ  に対する重みである。
以下に、力学的合理性判断基準記億部１３３に記憶された力学的合理性判断基準と、これを参照して力学的合理性評価パラメータ生成部１３１で生成される力学的合理性評価パラメータａの実施形態を示す。
【００２１】
歩行の美しさの力学的合理性判断基準は、「人間の姿勢・運動の美しさの問題は力学的合理性や作業能と大きな関連をもつ」ことや、「バランスと対称性は姿勢の美しさを評価するときの重要な要素となる」ことに基づいている（参考文献：「臨床運動学第二版」、医歯薬出版）。
【００２２】
具体的には、歩行者の姿勢のバランス、対称性を判定するためのしきい値が美しさの力学的合理性判断基準として力学的合理性判断基準記億部１３３に記憶されている。姿勢のバランス、対称性は、例えば右足と左足で足圧が等しいかどうかにより判定することができるので、美しさの力学的合理性判断基準としては右足の足底荷重の和と左足の足底荷重の和との差分を用いている。
【００２３】
歩行の健康度の力学的合理性判断基準は、「正常歩行は必要なエネルギー消費を最小限にするようなパターンになると仮定される」ことや、「正常歩行は種々の臓器系機能が統合された結果であり、非常に効率のよい運動となっている。一部の臓器系に機能障害があれば、最適な運動パターンは乱れ、効率も低下する」ことに基づいている（参考文献：同上）。
【００２４】
具体的には、歩行の時間的な連続性（滑らかさ）を判定するためのしきい値が健康度の力学的合理性判断基準として力学的合理性判断基準記億部１３３に記憶されている。歩行の時間的な連続性（滑らかさ）は、例えば足圧の変化量、すなわち足圧の時間微分値で判定することができるので、健康度の力学的合理性判断基準としては足圧の時間微分値を用いている。
【００２５】
力学的合理性評価パラメータ生成部１３１は、入力された時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）から右足の足底荷重の和と左足の足底荷重の和との差分を求め、この差分を歩行のバランス、対称性の力学的合理性判断基準（しきい値）と比較することにより、歩行のバランス、対称性についての得点を示す力学的合理性評価パラメータａ１  を計算する。この場合、右足の足底荷重の和と左足の足底荷重の和との差分が小さいほど、歩行のバランス、対称性がよく美しい歩行であるとして、力学的合理性評価パラメータａ１  の得点が高くなる。
【００２６】
また、力学的合理性評価パラメータ生成部１３１は、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）から足圧の時間微分値を求め、この時間微分値を歩行の滑らかさの力学的合理性判断基準（しきい値）と比較することにより、歩行の滑らかさについての得点を示す力学的合理性評価パラメータａ２  を計算する。この場合、足圧が滑らかに変化するほど、歩行のエネルギー効率がよく健康的な歩行であるとして、力学的合理性評価パラメータａ２  の得点が高くなる。
【００２７】
［実施の形態の２］
図６は本発明の第２の実施の形態となるウォーキング判定装置の時空間特徴抽出部の構成を示すブロック図である。
本実施の形態の時空間特徴抽出部１２ａは、足圧画像を空間的に正規化する空間正規化部１２１と、足圧画像を時間的に正規化する時間正規化部１２２とからなる。
【００２８】
空間正規化部１２１への入力は、歩行計測部１１から出力される時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝である。
空間正規化部１２１は、時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝を空間的に正規化して、足圧画像データ列｛Ｓ１’，Ｓ２’，・・・，Ｓｔ’ ｝を出力する。
【００２９】
時間正規化部１２２は、足圧画像データ列｛Ｓ１’，Ｓ２’，・・・，Ｓｔ’ ｝を時間的に正規化して、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）を出力する。
【００３０】
図７は空間正規化部１２１の構成を示すブロック図である。空間正規化部１２１は、足圧分布を足底の各部位に分類する足底部位分割部２０１と、分類した足底部位毎の荷重値を時空間歩行特徴量として算出する足底部位別特徴量抽出部２０２とから構成される。
空間正規化部１２１の足底部位分割部２０１は、時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝において、踵、つま先、第１指〜第５指などｋ個の足底部位を認識して、図８に示すように足圧画像をｋ分割する。
【００３１】
なお、図８は、１歩の足が接地してから蹴りだすまでの時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝を画素毎に加算して、足底全体の足圧画像を求めたものである。足底部位分割部２０１は、図８のような足圧画像を求めた上で、この足圧画像において踵、つま先、第１指〜第５指などｋ（ｋは１以上の整数）個の足底部位を認識し、足圧画像をｋ分割する（図８では、ｋ＝１０）。
【００３２】
そして、足底部位分割部２０１は、時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝と、足圧画像データＳｉ  （ｉ＝１，２，・・・，ｔ）中の各画素に対して、どの足底部位に含まれるかを示す足底部位番号を付与したマップＭ＝｛Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｔ  ｝を出力する。マップＭは、フレーム毎、すなわち足圧画像データＳｉ  （ｉ＝１，２，・・・，ｔ）毎に生成される。
図９はマップＭの１例を示しており、図８に示す足圧画像中の各画素に対して足底部位番号１，２，３，４・・・・が付与されている。このとき、足底以外の領域の画素については、負の値（図９の例では−１）が付与される。
【００３３】
足底部位別特徴量抽出部２０２は、マップＭを参照して足底部位毎に、各足底部位内での荷重和などを特徴量として計算し、計算結果を足圧画像データＳｉ’  （ｉ＝１，２，・・・，ｔ）として出力する。例えば、足圧画像データＳｉ  の踵について計算する場合、足底部位別特徴量抽出部２０２は、マップＭｉ  の足底部位番号１の領域に相当する領域を足圧画像データＳｉ  から抽出し、抽出した領域内の荷重和を計算して、この計算結果を足圧画像データＳｉ’  の踵の部位の特徴量とする。足底部位別特徴量抽出部２０２は、このような足底部位毎の特徴量の計算を各フレームについて行う。
【００３４】
次に、時間正規化部１２２について説明する。正常な歩行者には、共通して踵の着地、足底の回転、蹴りだし、といった一連の歩行周期が存在する。
歩行周期の構成要素は、大きく立脚相と遊脚相に分けられ、前者が足が接地している期間、すなわち足圧が計測される期間である。
【００３５】
この立脚相は、さらに以下の５つの要素に分けられる（参考文献：「臨床運動学第二版」、医歯薬出版）。
（１）踵接地（ｈｅｅｌ  ｓｔｒｉｋｅ）
（２）足底接地（ｆｏｏｔ  ｆｌａｔ）
（３）立脚中期（ｍｉｄ−ｓｔａｎｃｅ）
（４）踵離地（ｈｅｅｌ  ｏｆｆ）
（５）足尖離地（ｔｏｅ  ｏｆｆ）
【００３６】
この歩行周期のいずれの期間であるかは、足圧の形状から認識できる。このように、時間正規化部１２２は、歩行周期を基準として、ある期間から次の期間までが一定のフレーム数になるように足圧画像データ列｛Ｓ１’，Ｓ２’，・・・，Ｓｔ’ ｝の正規化を行い、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）を出力する。
【００３７】
次に、足底部位分割部２０１についてより詳細に説明する。図１０は足底部位分割部２０１の構成を示すブロック図である。
足底部位分割部２０１は、確率モデル変換パラメータ計算部４０１と、確率モデル生成部４０２とから構成される。そして、確率モデル生成部４０２は、足底画像学習データベース４０３と、確率モデル記憶部４０４とを有している。
空間に分布する与えられたデータ点集合（特徴ベクトル）に対し、空間内での移動・回転・尺度変換のパラメータをもつ確率モデルを当てはめ、この点集合に対して移動・回転・尺度変換を施した形状を含む２次元画像があるとき、確率モデルの移動・回転・尺度変換のパラメータを推定することで、形状を認識することができる（参考文献：赤穂  昭太郎、「ＥＣＭ法を用いた確率分布の位置、尺度、回転パラメータの推定法」、電子情報通信学会論文誌  Ｄ−ＩＩ  Ｖｏｌ．Ｊ８２−Ｄ−ＩＩ  Ｎｏ．１２  ｐｐ．２２４０−２２５０）。
本発明では、確率モデルとして複数の２次元正規分布の和（正規混合分布）を用いている。このため、この確率モデルに含まれる各正規分布の平均、分散から、形状中での位置が分かることに注目し、足底部位認識を行っている。
【００３８】
まず、確率モデル生成部４０２は、足底形状をｋ個（ｋ＝１０程度）の２次元正規分布の和ｐ（ｘ；ζ，θ１，・・・，θｋ）で近似して、足底の確率モデルを生成する。今、ｊ番目の確率モデルをｐｊ（ｘ；θｊ）とすると、ｋ個の確率モデルの混合分布は、次式のように表すことができる（図１１）。
【００３９】
【数３】
0003569188.tif 000004
【００４０】
足底画像学習データベース４０３は、標準的な足底画像を予め記憶しており、式（３）におけるパラメータζｊ，θｊを学習により求め、足底の確率モデルを作成する。このとき、パラメータθｊの分布領域がｊ番目の足底部位となる。足底画像学習データベース４０３によって作成された確率モデルは、確率モデル記憶部４０４に格納される。
【００４１】
足底の確率モデルをｆ（ｘ）として数式表現すると、ｆ（ｘ）に位置・スケール・回転の変換を施してできる確率モデルは、回転とスケールの行列をＨとすると、次式のように表すことができる。
Ｐ（ｘ；Ｈ，ｂ）＝｜Ｈ｜ｆ（Ｈｘ＋ｂ）                  ・・・（４）
【００４２】
確率モデル変換パラメータ計算部４０１は、足底部位分割部２０１への入力である時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝に対し、式（４）におけるパラメータＨとｂを推定する。これにより、足底部位を決定することができる。
そして、確率モデル変換パラメータ計算部４０１は、時系列足圧画像データ列｛Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｔ  ｝と、マップＭ＝｛Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｔ  ｝とを出力する。
【００４３】
［実施の形態の３］
図１２は本発明の第３の実施の形態となるウォーキング判定装置の時空間特徴抽出部の構成を示すブロック図である。
本実施の形態の時空間特徴抽出部１２ｂは、空間正規化部１２１と、時間正規化部１２２と、時空間チャート作成部１２３とからなる。空間正規化部１２１と時間正規化部１２２については、実施の形態の２と全く同じであるので、説明を省略する。
【００４４】
時空間チャート作成部１２３は、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，ＸＴ  ）から図１３のような時空間チャート（バブルチャート）を作成して、この時空間チャートを表示部１４の画面に表示させる。
時空間チャートは、横軸を時間（フレーム）、縦軸を前記足底部位番号とし、足底部位毎の荷重値の和を丸印（バブル）の大きさで表したものである。バブルの大きさで表される各足底部位の荷重値は、左右の足底荷重値の総和を基準値として正規化したものである。このように、足底部位毎の荷重値の時間変化をバブルチャート表示することで、２次元平面上で、歩行の特徴を観察することができる。
【００４５】
【発明の効果】
本発明によれば、歩行計測部、時空間特徴抽出部及び美しさ・健康度定量化部を設けることにより、歩行者の体形に対する判定者の趣味等といった、歩行と無関係な要因に影響を受けることなく、歩行の美しさ又は健康度を客観的、かつ一定の基準で評価することができる。その結果、不特定個人の歩行を常に公正に評価する手段が提供される。また、判定者の目視によって歩行の美しさや健康度を判定する方法では、判定者によって時間や場所が制限されるが、本発明では判定者に頼らない評価を実現できるので、歩行訓練を行う者にとっては時間や場所の制約が解消される。
【００４６】
また、時空間特徴抽出部が、足圧分布を足底の各部位に分類して、分類した足底部位毎に荷重値を算出することにより、動作状態から時空間歩行特徴量を抽出することができる。
【００４７】
また、美しさ・健康度定量化部が歩行動作の力学的合理性に基づいて評価を行うことにより、時空間歩行特徴量から歩行の美しさ又は健康度を定量化して評価することができる。
【００４８】
また、時空間特徴抽出部に足底部位毎の荷重値を表すバブルチャートを出力する手段を設けることにより、２次元平面上で、歩行の特徴を観察することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態となるウォーキング判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における歩行計測部の構成を示すブロック図である。
【図３】歩行計測部の圧力センサによって計測された足圧画像の例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における時空間特徴抽出部の動作を説明するための説明図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における美しさ・健康度定量化部の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態となるウォーキング判定装置の時空間特徴抽出部の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態における空間正規化部の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態における足底部位分割部の動作を説明するための説明図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態において足底部位分割部から出力されるマップの１例を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態における足底部位分割部の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態における確率モデル生成部の動作を説明するための説明図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態となるウォーキング判定装置の時空間特徴抽出部の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態において時空間チャート作成部から出力される時空間チャートの１例を示す図である。
【符号の説明】
１１…歩行計測部、１２、１２ａ、１２ｂ…時空間特徴抽出部、１３…美しさ・健康度定量化部、１４…表示部、２１…圧力センサ、２２…コンピュータ、２３…モニタ装置、１２１…空間正規化部、１２２…時間正規化部、１２３…時空間チャート作成部、１３１…力学的合理性評価パラメータ生成部、１３２…得点合成部、１３３…力学的合理性判断基準記億部、２０１…足底部位分割部、２０２…足底部位別特徴量抽出部４０１…確率モデル変換パラメータ計算部、４０２…確率モデル生成部、４０３…足底画像学習データベース、４０４…確率モデル記憶部。
【図１】
0003569188.tif 000005
【図２】
0003569188.tif 000006
【図３】
0003569188.tif 000007
【図４】
0003569188.tif 000008
【図５】
0003569188.tif 000009
【図６】
0003569188.tif 000010
【図７】
0003569188.tif 000011
【図８】
0003569188.tif 000012
【図９】
0003569188.tif 000013
【図１０】
0003569188.tif 000014
【図１１】
0003569188.tif 000015
【図１２】
0003569188.tif 000016
【図１３】
0003569188.tif 000017