(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの運動を検出することと、
前記運動のビデオフィードを捕捉することと、
ユーザー運動測定値を測定すること及び該ユーザー運動測定値を利用してユーザー運動メトリックを生成することを含む、前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することと、
前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての最適な運動測定値及び最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための運動メトリック及び運動測定値とにアクセスすることと、
前記ユーザー運動測定値及び前記ユーザー運動メトリックと、前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックとを比較することと、
前記比較の結果に基づいて、比較された運動メトリックを生成することと、
前記運動の変更されたビデオフィードを再生することと
を含み、
前記変更されたビデオフィードは、前記運動の前記予め定義された特徴、前記ユーザー運動測定値、及び前記ユーザー運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現と、前記比較された運動メトリックの視覚表現とを含み、
前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための前記運動メトリック及び前記運動測定値とにアクセスすることは、無線データ接続、携帯電話接続、及び有線データ接続のいずれかを介してリモートデータ記憶装置にアクセスして、前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための前記運動メトリック及び前記運動測定値とにアクセスすることを含む、コンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな運動とマイナーな運動とを区別することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな対象物とマイナーな対象物とを区別することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、運動点を認識することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記運動点は軸、レバー、及び終点のうちの１つである、請求項４に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記ビデオフィード、前記ユーザー運動測定値、前記ユーザー運動メトリック、及び前記変更されたビデオフィードのうちの少なくとも１つをデータベースにアップロードすることを更に含む、請求項１から請求項５のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
運動解析アプリケーション更新及び比較アプリケーションのうちの一方をデータベースからダウンロードすることを更に含む、請求項１から請求項６のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
前記ユーザーの位置を特定することを更に含む、請求項１から請求項７のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
前記ユーザー運動測定値は、基線距離、動作距離、運動部距離、線形速度、及び角速度のうちの１つである、請求項１から請求項８のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１０】
前記ユーザー運動測定値は、運動比率、最適運動メトリック、運動平面メトリック、及び全体性能メトリックのうちの１つである、請求項１から請求項８のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１１】
ユーザーの運動を検出することと、
前記運動のビデオフィードを捕捉することと、
ユーザー運動測定値を測定すること及び該ユーザー運動測定値を利用してユーザー運動メトリックを生成することを含む、前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することと、
前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての最適な運動測定値及び最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための運動メトリック及び運動測定値とにアクセスすることと、
前記ユーザー運動測定値及び前記ユーザー運動メトリックと、前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックとを比較することと、
前記比較の結果に基づいて、比較された運動メトリックを生成することと、
前記運動の変更されたビデオフィードを再生することと
をコンピュータに実行させ、
前記変更されたビデオフィードは、前記運動の前記予め定義された特徴、前記ユーザー運動測定値、及び前記ユーザー運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現と、前記比較された運動メトリックの視覚表現とを含み、
前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための前記運動メトリック及び前記運動測定値とにアクセスすることは、無線データ接続、携帯電話接続、及び有線データ接続のいずれかを介してリモートデータ記憶装置にアクセスして、前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための前記運動メトリック及び前記運動測定値とにアクセスすることを含む、プログラム。
【請求項１２】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな運動とマイナーな運動とを区別することを更に含む、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな対象物とマイナーな対象物とを区別することを更に含む、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、運動点を認識することを更に含む、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記運動点は軸、レバー、及び終点のうちの１つである、請求項１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記ビデオフィード、前記ユーザー運動測定値、前記ユーザー運動メトリック、及び前記変更されたビデオフィードのうちの少なくとも１つをデータベースにアップロードすることを更に前記コンピュータに実行させる、請求項１１から請求項１５のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項１７】
運動解析アプリケーション、運動解析アプリケーション更新及び比較アプリケーションのうちの１つをデータベースからダウンロードすることを更に前記コンピュータに実行させる、請求項１１から請求項１６のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項１８】
前記ユーザーの位置を特定することを更に前記コンピュータに実行させる、請求項１１から請求項１７のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項１９】
前記ユーザー運動測定値は、基線距離、動作距離、運動部距離、線形速度、及び角速度のうちの１つである、請求項１１から請求項１８のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項２０】
前記ユーザー運動測定値は、運動比率、最適運動メトリック、運動平面メトリック、及び全体性能メトリックのうちの１つである、請求項１１から請求項１８のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項２１】
カメラと、
プロセッサと、
命令セットを含むメモリデバイスと
を備え、
前記命令セットは、プロセッサによって実行されると、コンピュータに、
ユーザーの運動を検出することと、
前記運動のビデオフィードを捕捉することと、
ユーザー運動測定値を測定すること及び該ユーザー運動測定値を利用してユーザー運動メトリックを生成することを含む、前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することと、
前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての最適な運動測定値及び最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための運動メトリック及び運動測定値とにアクセスすることと、
前記ユーザー運動測定値及び前記ユーザー運動メトリックと、前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックとを比較することと、
前記比較の結果に基づいて、比較された運動メトリックを生成することと、
前記運動の変更されたビデオフィードを再生することと
を実行させ、
前記変更されたビデオフィードは、前記運動の前記予め定義された特徴、前記ユーザー運動測定値、及び前記ユーザー運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現と、前記比較された運動メトリックの視覚表現とを含み、
前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための前記運動メトリック及び前記運動測定値とにアクセスすることは、無線データ接続、携帯電話接続、及び有線データ接続のいずれかを介してリモートデータ記憶装置にアクセスして、前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための運動メトリック及び運動測定値とにアクセスすることを含む、装置。
【請求項２２】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな運動とマイナーな運動とを区別することを更に含む、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな対象物とマイナーな対象物とを区別することを更に含む、請求項２１に記載の装置。
【請求項２４】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、運動点を認識することを更に含む、請求項２１に記載の装置。
【請求項２５】
前記命令セットは、前記コンピュータに、前記ビデオフィード、前記ユーザー運動測定値、前記ユーザー運動メトリック、及び前記変更されたビデオフィードのうちの少なくとも１つをデータベースにアップロードすることを更に実行させる、請求項２１から請求項２４のいずれか１つに記載の装置。
【請求項２６】
データベースと、
カメラ、プロセッサ、および命令セットを含むメモリデバイスを有するコンピューティングデバイスと
を備え、
前記命令セットは、プロセッサによって実行されると、コンピュータに、
ユーザーの運動を検出することと、
前記運動のビデオフィードを捕捉することと、
ユーザー運動測定値を測定すること及び該ユーザー運動測定値を利用してユーザー運動メトリックを生成することを含む、前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することと、
前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての最適な運動測定値及び最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための運動メトリック及び運動測定値とにアクセスすることと、
前記ユーザー運動測定値及び前記ユーザー運動メトリックと、前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックとを比較することと、
前記比較の結果に基づいて、比較された運動メトリックを生成することと、
前記運動の変更されたビデオフィードを再生することと
を実行させ、
前記変更されたビデオフィードは、前記運動の前記予め定義された特徴、前記ユーザー運動測定値、及び前記ユーザー運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現と、前記比較された運動メトリックの視覚表現とを含み、
前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための前記運動メトリック及び前記運動測定値とにアクセスすることは、無線データ接続、携帯電話接続、及び有線データ接続のいずれかを介してリモートデータ記憶装置にアクセスして、前記ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての前記最適な運動測定値及び前記最適な運動メトリックと、前記ユーザーの運動の一貫性比率の特定を補足するための運動メトリック及び運動測定値とにアクセスすることを含む、システム。
【請求項２７】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな運動とマイナーな運動とを区別することを更に含む、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな対象物とマイナーな対象物とを区別することを更に含む、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２９】
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、運動点を認識することを更に含む、請求項２６に記載のシステム。
【請求項３０】
前記命令セットは、前記コンピュータに、前記ビデオフィード、前記ユーザー運動測定値、前記ユーザー運動メトリック、及び前記変更されたビデオフィードのうちの少なくとも１つをデータベースにアップロードすることを更に実行させる、請求項２６から請求項２９のいずれか１つに記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
多くの設定において、対象物の運動に関する質的特徴及び量的特徴が関連する。しかしながら、多くの場合、これらの特徴（例えば、フォーム、速度）をリアルタイムで解析し測定し、フィードバックを受け取ることは難しい。
【０００２】
本発明の実施形態の様々な利点が、以下の明細書及び添付の特許請求の範囲を読み、以下の図面を参照することによって当業者に明白になろう。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
【図１】本発明の一実施形態による、対象物運動ビデオの捕捉、解析、及び再生を提供するコンピュータシステムのブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による運動解析アプリケーションの様々な特徴を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態による対象物運動ビデオの捕捉、解析、及び再生を提供する方法の一例のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態によるコンピュータシステムのブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態による小型フォームファクタデバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
実施形態は、対象物の運動を検出することと、運動のビデオフィードを捕捉することと、対象物運動測定値を測定すること及び対象物運動測定値を利用して対象物運動メトリックを生成することを含む、運動の予め定義された特徴に従ってビデオフィードを解析することとを含むコンピュータ実施方法に関することができる。本方法は、運動の変更されたビデオフィードを再生することを提供することもでき、変更されたビデオフィードは、運動の予め定義された特徴、対象物運動測定値、及び対象物運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現を含む。
【０００５】
実施形態は、命令セットを含むコンピュータ可読記憶媒体にも関することができる。命令セットは、プロセッサによって実行されると、コンピュータに、対象物の運動を検出することと、運動のビデオフィードを捕捉することと、対象物運動測定値を測定すること及び対象物運動測定値を利用して対象物運動メトリックを生成することを含む、運動の予め定義された特徴に従ってビデオフィードを解析することとを実行させる。命令は、コンピュータに、運動の変更されたビデオフィードを再生することも実行させることができ、変更されたビデオフィードは、運動の予め定義された特徴、対象物運動測定値、及び対象物運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現を含む。
【０００６】
実施形態は、カメラと、プロセッサと、命令セットを有するメモリデバイスとを備える装置も含むことができる。命令セットは、プロセッサによって実行されると、コンピュータに、対象物の運動を検出することと、運動のビデオフィードを捕捉することと、対象物運動測定値を測定すること及び対象物運動測定値を利用して対象物運動メトリックを生成することを含む、運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することとを実行させることができる。命令は、コンピュータに、運動の変更されたビデオフィードを再生することも実行させることができ、変更されたビデオフィードは、運動の予め定義された特徴、対象物運動測定値、及び対象物運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現を含む。
【０００７】
他の実施形態は、データベース及びコンピューティングデバイスを備えるシステムに関することができ、コンピューティングデバイスは、カメラと、プロセッサと、メモリデバイスとを備えることができる。メモリデバイスは命令セットを含むことができ、命令セットは、プロセッサによって実行されると、コンピュータに、対象物の運動を検出することと、運動のビデオフィードを捕捉することと、対象物運動測定値を測定すること及び対象物運動測定値を利用して対象物運動メトリックを生成することを含む、運動の予め定義された特徴に従ってビデオフィードを解析することとを実行させることができる。命令は、コンピュータに運動の変更されたビデオフィードを再生することも実行させることができ、変更されたビデオフィードは、運動の予め定義された特徴、対象物運動測定値、及び対象物運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現を含む。
【０００８】
これより図１を参照して、運動の捕捉、解析、及び再生を提供するコンピュータシステム１０００のブロック図を示す。コンピュータシステム１０００は、第１のコンピューティングデバイス１０と、データベース２０と、第２のコンピューティングデバイス３０とを含むことができる。
【０００９】
第１のコンピューティングデバイス１０は、特に、ラップトップ、デスクトップ、個人情報端末（ＰＤＡ）、無線スマートフォン、メディアプレーヤー、撮像デバイス、モバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ：Mobile Internet Device）、スマートフォン、スマートタブレット、スマートＴＶ等の任意のスマートデバイス、又はそれらの任意の組み合わせとすることができる。第１のコンピューティングデバイス１０は、カメラ１１と、第１のコンピューティングデバイスプロセッサ１２と、第１のコンピューティングデバイスメモリ１３とを含むことができる。
【００１０】
カメラ１１は、運動中の対象物の画像又はビデオフィード（以下、一括して「ビデオフィード」と呼ぶ）を捕捉するように構成された任意のデバイスとすることができる。第１のコンピューティングデバイスメモリ１３は、データを記憶するように構成された任意のデバイスとすることができる。この場合、第１のコンピューティングデバイスメモリ１３は、特に、運動解析アプリケーション１４と、第１の比較アプリケーション１５と、運動中の対象物のビデオフィード１６とを記憶することができる。
【００１１】
更に詳細に論じるように、運動解析アプリケーション１４は、対象物運動の発生を自動的に検出し、対象物運動のビデオフィードを捕捉することができる。運動解析アプリケーション１４はまた、ビデオフィードを解析し、運動中の対象物の変更されたビデオフィードを再生することもできる。第１の比較アプリケーション１５は、捕捉された対象物運動の量的側面及び質的側面を、例えば、例示的な対象物運動と比較することができる。
【００１２】
データベース２０はデータを記憶することができる。この場合、データベース２０は、特に、運動解析アプリケーション更新２１と、第２の比較アプリケーション２２と、データ記憶装置２３とを含むことができる。運動解析アプリケーション更新２１は、運動解析アプリケーション１４へのソフトウェア更新とすることができる。データ記憶装置２３を利用して、例えば、ユーザー性能データ及び前に捕捉されたビデオフィードを記憶することができる。特に、運動解析アプリケーション１４、運動解析アプリケーション更新２１、及び第２の比較アプリケーション２２は、データベース２０等のデータベースからのダウンロードを介して購入可能とすることができる。
【００１３】
データベース２０は第１のコンピューティングデバイス１０に結合することができる。この場合、データベース２０は、無線データ接続（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１、１９９９年版、ＬＡＮ/ＭＡＮ無線ＬＡＮ（ＷｉＦｉ）、ＩＥＥＥ８０２．１６−２００４、ＬＡＮ／ＭＡＮブロードバンド無線ＬＡＮ（ＷｉＭＡＸ）等）を介して第１のコンピューティングデバイス１０に結合することができる。他の場合、データベースは、状況に応じて、携帯電話接続（例えば、Ｗ−ＣＤＭＡ（ＵＭＴＳ）、ＣＤＭＡ２０００（ＩＳ−８５６／ＩＳ−２０００）等）、有線データ接続（例えば、ＲＳ−２３２（電子工業会／ＥＩＡ：Electronic Industries Alliance）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）（例えば、ＩＥＥＥ８０２．３−２００５、ＬＡＮ／ＭＡＮ  ＣＳＭＡ／ＣＤアクセス法）、電力線通信（例えば、Ｘ１０、ＩＥＥＥ  Ｐ１６７５）、ＵＳＢ（例えば、ユニバーサルシリアルバス２．０仕様））等によって結合することができる。
【００１４】
第１のコンピューティングデバイス１０は同様に、第２のコンピューティングデバイス３０に結合することもできる。この場合、第１のコンピューティングデバイス１０は、携帯電話接続を介して第２のコンピューティングデバイスに結合することができる。第２のコンピューティングデバイス３０は、特に、ラップトップ、デスクトップ、個人情報端末（ＰＤＡ）、無線スマートフォン、メディアプレーヤー、撮像デバイス、モバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ）、スマートフォン、スマートタブレット、スマートＴＶ等の任意のスマートデバイス等、又はそれらの任意の組み合わせとすることができる。この場合、第２のコンピューティングデバイス３０はデスクトップコンピュータとすることができる。第２のコンピューティングデバイス３０は、第２のコンピューティングデバイスプロセッサ３１と、第１のコンピューティングデバイスメモリ３２とを含むことができる。第２のコンピューティングデバイスメモリは、特に、第２のコンピューティングデバイスの運動解析アプリケーション３３と、第２のコンピューティングデバイスの捕捉されたビデオフィード３４とを記憶することができる。
【００１５】
図１に示されるブロックの構成及び付番は、他の可能性を除外するような動作の指示を暗示することを意図しない。上記システム及び方法が様々な変更及び代替を受けることが可能なことを当業者は理解するであろう。
【００１６】
例えば、図１に示される実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０は、内蔵されたカメラ１１を有し、捕捉されたビデオフィードは、第１のコンピューティングデバイスプロセッサ１２及び第１のコンピューティングデバイスメモリ１３を利用して第１のコンピューティングデバイス１０において解析することができる。しかしながら、他の実施形態では、これが当てはまらなくてもよい。他の実施形態では、ユーザーはビデオカメラを利用して、ビデオフィードを捕捉し、後にビデオフィードを、第２のコンピューティングデバイス３０等のコンピューティングデバイスにアップロードして、第２のコンピューティングデバイスの運動解析アプリケーション３３等のローカルに記憶された運動解析アプリケーションによって解析及び再生することができる。
【００１７】
図２は、運動解析アプリケーションの特徴の様々な例を示す。この例では、運動が解析される対象物は、ゴルフスイングの練習を目的とするユーザー１００である。図２は、ユーザーの第１の腕１０１と、ユーザーの第２の腕１０２と、ゴルフクラブ１０３とを示す。この例では、ユーザーは、運動解析アプリケーション１４（図１）等の運動解析アプリケーションを利用して、ユーザー１００の運動を検出し、ユーザー１００の運動のビデオフィードを捕捉することができる。
【００１８】
さらに、運動解析アプリケーションは、特に、対象物の運動の予め定義される特徴に従って対象物の運動をリアルタイムで解析することができる。例えば、ゴルフの場合、ユーザー１００の運動の予め定義される特徴は、ユーザー１００がストローク中に関与する円形のゴルフスイングとすることができる。フットボールの場合、ユーザーの運動の予め定義される特徴は、フットボールをパスする際にユーザーが用いる投運動の弧とすることができる。
【００１９】
運動解析アプリケーションは、対象物の運動に関連する関連運動点を認識するように更に構成することができる。運動点は、対象物の運動を定義する際に様々な関連点を含むことができる。例えば、ユーザー１００の場合、運動解析アプリケーションは、軸１０４と、レバー１０５と、終点１０６とを認識するように構成することができる。この場合、軸１０４は、カメラに最も近いユーザー１００の肩甲骨とすることができる。しかしながら、運動のタイプに応じて、軸１０４は、追加又は代替として、視点、旋回点、又は中心とすることができる。
【００２０】
また、この場合、レバー１０５は、軸１０４からユーザーの第１の腕１０１及びユーザーの第２の腕１０２の端部（すなわち、ユーザーの両手）までの長さと、ゴルフクラブ１０３の長さとの和とすることができる。しかしながら、運動のタイプに応じて、レバー１０５は腕及びラケットの長さとすることができ（例えば、ユーザーがテニスをプレイしている場合）、又は単純に腕の長さとすることができる（例えば、ユーザーがフットボールをプレイしている場合）。
【００２１】
この例では、終点はゴルフクラブ１０３の終点１０６とすることができる。しかしながら、運動のタイプに応じて、レバー１０５はラケットの終点とすることができ（例えば、ユーザーがテニスをプレイしている場合）、又は単にユーザーの手とすることができる（例えば、ユーザーがフットボールをプレイしている場合）。
【００２２】
運動解析アプリケーションは、様々な運動測定を行うように構成することもできる。更に詳細に論じるように、運動測定値は、距離、速度、加速度／減速度、方向、及び特定の対象物の運動に関連する任意の他の測定値を含むことができる。
【００２３】
第１のそのような測定値は基線距離とすることができる。基線距離は、対象物の運動の開始点に関連する距離とすることができる。この場合、基線距離２００は、ユーザーがゴルフボールを打つ準備する際の軸１０４から終点１０６までの距離とすることができる。
【００２４】
第２の測定値は運動部分距離とすることができ、この距離は、対象物が運動中に行われる距離測定を表すことができる。この場合、第１の運動部分距離３００は、ゴルフバックスイングでユーザーが完全に伸張している間に測定される距離を表すことができる。同様に、運動解析アプリケーションは、第２の運動距離４００も同様に測定することができ、この距離は、ゴルフフォワードスイングでユーザーが完全に伸張している間の距離を表すことができる。
【００２５】
運動解析アプリケーションは、対象物の線形速度及び角速度を測定することもできる。この場合、線形速度測定値５００は、ゴルフスイング中のクラブヘッドの線形速度を表すことができ、一方、角速度６００は、ユーザーがゴルフスイングを通して動かす角速度を表すことができる。
【００２６】
他の使用の場合では、他の距離測定も同様に行うことができる。例えば、対象物の運動中に特定の動作又はイベントが行われる時点又は瞬間に、動作距離を測定することができる。したがって、フットボールパスを解析する場合、動作距離はフットボールをリリースした時点で測定することができる。より具体的には、動作距離は、リリース時点でのユーザーの肩甲骨とユーザーの手との間の距離を表すことができる。
【００２７】
運動解析アプリケーションは、対象物の身体部分の測定を、その身体部分が運動に関わっている際に行うように構成することもできる。例えば、この場合、移動解析アプリケーションは、ユーザーの腰、肘、又は膝が、ゴルフショット運動中に動く距離を測定することができる。
【００２８】
運動測定を行うことに加えて、運動解析アプリケーションは、様々な運動メトリックを生成するように構成することもできる。例えば、運動解析アプリケーションは、第１の運動比率及び第２の運動比率を生成することができる。本事例では、第１の運動比率は、第１の運動部分距離３００と基線距離２００との比率とすることができ、一方、第２の運動比率は、第２の運動部分距離４００と基線距離２００との比率とすることができる。したがって、例えば、第１の運動部分距離３００を７０インチとし、第２の運動部分距離４００を１２０インチとし、基線距離２００を１００インチとすることができる場合、運動解析アプリケーションは、第１の運動比率を７０％とすることができ、第２の運動比率を１２０％とすることができると計算することができる。
【００２９】
運動解析アプリケーションは、運動平面メトリックを生成して、対象物が平面を通って移動する際の対象物の運動の統合性及び均一性を解析することもできる。この場合、ユーザーのスイングの統合性及び均一性は、運動平面に対するインライン分散を特定することによって測定することができる。
【００３０】
さらに、運動解析アプリケーションは、運動測定値及び運動メトリックを利用して、質的インジケータ及び量的インジケータを生成することができる。例えば、運動解析アプリケーションは、複数の使用事例にわたる複数の運動測定値及び運動メトリックを利用して、複数の使用事例にわたる対象物の運動の一貫性を記述する一貫性メトリックを生成することができる。
【００３１】
さらに、幾つかの場合、運動解析アプリケーションは、データ記憶装置２３（図１）等のリモートデータ記憶装置にアクセスして、対象物の運動の解析を補足することができる。例えば、本事例では、運動解析アプリケーションは、運動メトリック及び運動測定値をリモートデータ記憶装置からダウンロードして、一貫性比率の特定を補足することができる。
【００３２】
運動解析アプリケーションは同様に、記憶するために情報をリモートデータ記憶装置にアップロードすることができる。例えば、使用セッションが完了すると、運動解析アプリケーションは、将来用いるために、使用セッションからの関連情報を全てアップロードすることができる。同様に、運動解析アプリケーションによる収集からのあらゆる関連情報は、ソーシャルメディアサイトを通して共有することもできるし、他人と直接共有することもできる。
【００３３】
また、例えば、運動解析アプリケーションは、特定された測定値及び計算されたメトリックをとり、それらを他の組の同様の測定値及びメトリックと比較するように構成することもできる。例えば、本事例では、運動解析アプリケーションは、第１の比較アプリケーション１５（図１）等の比較アプリケーションにアクセスして、ユーザー１００のゴルフスイングをプロゴルファー（例えば、タイガーウッズ）のゴルフスイングと比較することができる。運動解析アプリケーションはまた、比較解析を利用して、比較された運動メトリックを生成することができる。
【００３４】
同様に、人間の場合、運動解析アプリケーションはデータ記憶装置にアクセスして、（特に）ユーザーの身体タイプ、体重、及び身長についての最適な運動測定値及び運動メトリックにアクセスすることができる。したがって、本事例では、運動解析アプリケーションは、ユーザー１００の測定値及びメトリック、１組のアクセスされた最適運動測定値、並びに比較アプリケーションを利用して、ユーザー１００のゴルフスイングを最適なゴルフスイングと比較することができる。運動解析アプリケーションはまた、比較を利用して、最適な運動メトリックを生成することもできる。
【００３５】
また同様に、運動解析アプリケーションは、特に、運動測定値、運動メトリック、又は一貫性メトリックを利用して、全体性能メトリックを生成することもできる。全体性能メトリックは、１つの使用セッション又は複数の使用セッションにわたって特定することができる。
【００３６】
運動解析アプリケーションは、全地球測位システム（ＧＰＳ：Global Positioning System）並びに他の同様の位置特定システム及びアプリケーションからの情報を利用して、解析を補足することもできる。例えば、この事例では、ユーザー１００が特定のコース又はホールでプレイしている場合、運動解析アプリケーションはＧＰＳ情報を利用して、特定のホールの識別情報を特定することができる。次に、例えば、その情報を利用して、ユーザーが同じホールを２ヶ月前にプレイしたことを示す、データ記憶装置からの情報にアクセスすることが可能である。
【００３７】
運動解析アプリケーションは、ビデオフィードで捕捉された運動のタイプをインテリジェントに区別するように構成することができる。例えば、この事例では、運動解析アプリケーションは、ゴルフスイングに関係するメジャー（すなわち、重要又は関連する）運動（例えば、クラブのスイング、ボールの飛行経路等）と、ゴルフスイングに関係するマイナーな運動（例えば、空を飛ぶゴルフティー）とを区別するように構成することができる。
【００３８】
同様に、運動解析アプリケーションは、ビデオフィードで捕捉された対象物のタイプをインテリジェントに区別するように構成することもできる。したがって、例えば、この事例では、運動解析アプリケーションは、ゴルフスイングを解析する際にメジャー（又は重要）な対象物（例えば、ゴルフクラブ、ゴルフボール）と、比較的重要ではない対象物（例えば、ゴルフティー、飛んでいる鳥）とを区別するように構成することができる。
【００３９】
運動解析アプリケーションは、捕捉されたビデオフィードの再生を提供し、インテリジェントフィードバックをユーザーに提供するように構成することもできる。上述したように、運動解析アプリケーションは、捕捉されたビデオフィードを解析し、特に、対象物の運動を追跡し、様々な測定値を特定し、様々なメトリックを生成するように構成することができる。したがって、再生時、運動解析アプリケーションは、（特に）これらの測定値、メトリック、及びインジケータを、変更されたビデオフィードに組み込み、再生中、豊富な視覚的フィードバックをユーザーに提供することができる。
【００４０】
例えば、ユーザー１００の本事例では、運動解析アプリケーションは、ビデオフィードに、ゴルフクラブのスイング経路を示すメジャー運動ライン（例えば、青色で）と、ボールの飛行経路を示すメジャー運動ライン（例えば、赤色で）とを組み込むことができる。また、運動解析アプリケーションは、例えば、基線距離（例えば、カラーラインで示される）又は第１の運動比率（例えば、パーセンテージで示される）を示す様々な視覚的オブジェクトを示すことができる。
【００４１】
これより図３を参照して、本発明の一実施形態による運動ビデオフィード再生及び解析を提供する方法のフローチャートを示す。方法は、プログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コンプレックスプログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）、若しくはトランジスタ−トランジスタ論理（ＴＴＬ）技術等の回路技術を用いる固定機能論理ハードウェア、又はそれらの任意の組み合わせ等の構成可能な論理内のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、ファームウェア、フラッシュメモリ等の機械可読又はコンピュータ可読の記憶媒体に記憶される論理命令セットとして実施することができる。例えば、方法に示される動作を実行するコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語等の従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書くことができる。
【００４２】
この例では、運動が解析される対象物は、ゴルフのスイングの練習を目的とするユーザーである。ユーザーは、カメラを有する無線スマートフォンを使用中であり、それにより、ゴルフスイング（複数の場合もある）のビデオフィードを捕捉することができる。
【００４３】
プロセスは、処理ブロック３０００において開始することができる。処理ブロック３０１０において、ユーザーは、無線スマートフォン及びそのカメラを、自分のゴルフスイング（複数の場合もある）のビデオフィードを捕捉するように構成することができる。処理ブロック３０２０において、ユーザーは、運動解析アプリケーション１４（図１）等の運動解析アプリケーションを開始することができる。処理ブロック３０３０において、ユーザーが最初にスイングすると、運動解析アプリケーションはユーザーのスイングを自動的に検出することができる。処理ブロック３０４０において、運動解析アプリケーションは、予め定義された特徴に従ってビデオフィードを解析することができる。この場合、運動の予め定義された特徴は、ゴルフショットの円形スイング運動とすることができる。処理ブロック３０５０において、運動解析アプリケーションは、捕捉されたビデオフィードを解析して、基線距離及び第１の運動部分距離を含め、様々な測定を行うことができる。処理ブロック３０６０において、運動解析アプリケーションは、第１の運動比率等のメトリックを生成することができる。処理ブロック３０７０において、運動解析アプリケーションは、ゴルフスイングを表す対象物、基線距離、第１の運動部分距離、及び第１の運動比率を含め、ユーザーのスイングの変更されたビデオフィードを再生することができる。処理ブロック３０８０において、運動アプリケーションは、運動解析アプリケ−ションによって生成された情報（例えば、変更されたビデオフィード、基線距離、第１の運動比率）を、データ記憶装置２３（図１）等のデータ記憶装置にアップロードすることができる。処理ブロック３０９０において、プロセスは終了することができる。
【００４４】
図３に示されるブロックの順序及び付番は、他の可能性を除外するような動作の指示を暗示することを意図しない。上記システム及び方法が様々な変更、変形及び代替を受けることが可能なことを当業者は理解するであろう。
【００４５】
例えば、図３で説明される実施形態では、例は、特定の一セッションで１回ゴルフクラブをスイングするユーザーに関する。しかしながら、上述したように、これが必ずしも該当する必要はない。別の事例では、ユーザーは運動解析アプリケーションを利用して、複数のスイング及び複数のセッションにわたる自身のゴルフスイングの質的特徴及び量的特徴を特定することができる。そうするに当たり、方法は、特に、一貫性メトリック又は全体性能メトリックを生成することも可能である。
【００４６】
さらに、図３で説明される実施形態では、使用事例は、或る態様のスポーツ（すなわち、ゴルフスイング）を練習している人物である。しかしながら、上述したように、これが必ずしも該当する必要はない。記載の方法及びシステムは、多くの他の状況にも同様に適用可能であることができる。実際に、方法及びシステムは、運動の質的特徴（例えば、フォーム）及び量的特徴（例えば、速度）が関連する任意のタイプの運動に適用可能であることができる。したがって、例えば、本発明の実施形態は、機械の運動（例えば、ロボットのアーム）に適用して、機械の運動の特徴及び欠陥を特定することができる。
【００４７】
図４はシステム４００の一実施形態を示す。実施形態では、システム４００はメディアシステムとすることができるが、システム４００はこの状況に限定されない。例えば、システム４００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、ウルトララップトップコンピュータ、タブレット、タッチパッド、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パームトップコンピュータ、個人情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、携帯電話／ＰＤＡ組み合わせ、テレビ、スマートデバイス（例えば、スマートフォン、スマートタブレット、又はスマートテレビ）、モバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ）、メッセージングデバイス、データ通信デバイス等に組み込むことができる。
【００４８】
実施形態では、システム４００は、ディスプレイ４２０に結合されるプラットフォーム４０２を備える。プラットフォーム４０２は、コンテンツサービスデバイス（複数の場合もある）４３０、コンテンツ配信デバイス４４０、又は他の同様のコンテンツソース等のコンテンツデバイスからコンテンツを受信することができる。１つ又は複数のナビゲーション特徴を備えるナビゲーションコントローラー４５０を用いて、例えば、プラットフォーム４０２及び／又はディスプレイ４２０と対話することができる。これらの各構成要素についてより詳細に後述する。
【００４９】
実施形態では、プラットフォーム４０２は、チップセット４０５、プロセッサ４１０、メモリ４１２、記憶装置４１４、グラフィックスサブシステム４１５、アプリケーション４１６、及び／又は無線４１８の任意の組み合わせを備えることができる。チップセット４０５は、プロセッサ４１０、メモリ４１２、記憶装置４１４、グラフィックスサブシステム４１５、アプリケ−ション４１６、及び／又は無線４１８の間での相互通信を提供することができる。例えば、チップセット４０５は、記憶装置４１４との相互通信を提供可能なコンピューティングデバイスアダプタ（図示せず）を含むことができる。
【００５０】
プロセッサ４１０は、コンプレックス命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ：Complex Instruction Set Computer）若しくは縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ：Reduced Instruction Set Computer）プロセッサ、ｘ８６命令セット互換プロセッサ、マルチコア又は他の任意のマイクロプロセッサ若しくは中央演算処理デバイス（ＣＰＵ）として実施することができる。実施形態では、プロセッサ４１０は、デュアルコアプロセッサ、デュアルコアモバイルプロセッサ等を含むことができる。
【００５１】
メモリ４１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、又は静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）等であるが、これらに限定されない揮発性メモリデバイスとして実施することができる。
【００５２】
記憶装置４１４は、磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ、テープドライブ、内部記憶装置、取り付けられた記憶装置、フラッシュメモリ、バッテリバックアップＳＤＲＡＭ（同期ＤＲＡＭ）、及び／又はネットワークアクセス可能な記憶装置等であるが、これらに限定されない不揮発性記憶装置として実施することができる。実施形態では、記憶装置４１４は、例えば、複数のハードドライブが含まれる場合、有価値のデジタル媒体への記憶性能増強保護を増大させる技術を備えることができる。
【００５３】
グラフィックスサブシステム４１５は、表示に向けての静止画又はビデオ等の画像の処理を実行することができる。グラフィックスサブシステム４１５は、例えば、グラフィクス処理ユニット（ＧＰＵ：graphics processing unit）又は視覚的処理ユニット（ＶＰＵ：visual processing unit）とすることができる。アナログインターフェース又はデジタルインターフェースを用いて、グラフィックスサブシステム４１５及びディスプレイ４２０を通信可能に結合することができる。例えば、インターフェースは、高精細マルチメディアインターフェース、ＤｉｓｐｌａｙＰｏｒｔ、無線ＨＤＭＩ（登録商標）、及び／又は無線ＨＤ準拠技法のうちの任意のものとすることができる。グラフィックスサブシステム４１５は、プロセッサ４１０又はチップセット４０５に統合することができる。グラフィックスサブシステム４１５は、チップセット４０５に通信可能に結合されたスタンドアロンカードとすることができる。
【００５４】
本明細書で説明されるグラフィックス及び／又はビデオ処理技法は、様々なハードウェアアーキテクチャで実施することができる。例えば、グラフィックス及び／又はビデオ機能はチップセット内に統合することができる。代替的には、離散グラフィックス及び／又はビデオプロセッサを用いることができる。更に別の実施形態として、グラフィックス及び／又はビデオ機能は、マルチコアプロセッサを含む汎用プロセッサによって実施することができる。更なる実施形態では、これらの機能は消費者電子デバイスにおいて実施することができる。
【００５５】
無線４１８は、適する様々な無線通信技法を用いて信号の送受信が可能な１つ又は複数の無線を含むことができる。そのような技法は、１つ又は複数の無線ネットワークにわたる通信を含むことができる。例示的な無線ネットワークは、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）、無線大都市圏ネットワーク（ＷＭＡＮ）、携帯ネットワーク、及び衛星ネットワークを含む（が、これらに限定されない）。そのようなネットワークにわたって通信する際、無線４１８は、任意のバージョンの１つ又は複数の適用可能な規格に従って動作することができる。
【００５６】
実施形態では、ディスプレイ４２０は任意のテレビ型モニタ又はディスプレイを含むことができる。ディスプレイ４２０は、例えば、コンピュータ表示画面、タッチスクリーンディスプレイ、ビデオモニタ、テレビ様デバイス、及び／又はテレビを含むことができる。ディスプレイ４２０はデジタル及び／又はアナログとすることができる。実施形態では、ディスプレイ４２０はホログラフィックディスプレイとすることができる。また、ディスプレイ４２０は、視覚的投影を受け取ることができる透明表面とすることができる。そのような投影は、様々な形態の情報、画像、及び／又は対象物を伝達することができる。例えば、そのような投影は、モバイル拡張現実（ＭＡＲ：mobile augmented reality）アプリケーションの場合、視覚的オーバーレイとすることができる。１つ又は複数のアプリケーション４１６の制御下で、プラットフォーム４０２はユーザーインターフェース４２２をディスプレイ４２０に表示することができる。
【００５７】
実施形態では、コンテンツサービスデバイス４３０は、任意の国内サービス、国際サービス、及び／又は独立サービスによってホストすることができ、したがって、例えば、インターネットを介してプラットフォーム４０２にアクセス可能である。コンテンツサービスデバイス４３０は、プラットフォーム４０２及び／又はディスプレイ４２０に結合することができる。プラットフォーム４０２及び／又はコンテンツサービスデバイス４３０をネットワーク４６０に結合して、ネットワーク４６０へ及びネットワーク４６０からメディア情報を通信する（例えば、送信及び／又は受信する）ことができる。コンテンツ配信デバイス４４０は、プラットフォーム４０２及び／又はディスプレイ４２０に結合することもできる。
【００５８】
実施形態では、コンテンツサービスデバイス４３０は、ケーブルテレビボックス、パーソナルコンピュータ、ネットワーク、電話、デジタル情報及び／又はコンテンツを配信可能なインターネット対応デバイス又は家電、及びネットワーク４６０を介して又は直接、コンテンツをコンテンツプロバイダーとプラットフォーム４０２及び／又はディスプレイ４２０との間で単方向又は双方向に通信可能な任意の他の同様のデバイスを含むことができる。コンテンツは単方向及び／又は双方向に、ネットワーク４６０を介してシステム４００内の構成要素の任意の１つ及びコンテンツプロバイダーへ及びそれから通信することができることが理解されよう。コンテンツの例は、例えば、ビデオ、音楽、医療情報、ゲーム情報等を含む任意のメディア情報を含むことができる。
【００５９】
コンテンツサービスデバイス４３０は、メディア情報、デジタル情報、及び／又は他のコンテンツを含むケーブルテレビ番組等のコンテンツを受信する。コンテンツプロバイダーの例としては、任意のケーブル若しくは衛星テレビ又はラジオ又はインターネットコンテンツのプロバイダーを挙げることができる。提供される例は、本発明の実施形態の限定を意図しない。
【００６０】
実施形態では、プラットフォーム４０２は、１つ又は複数のナビゲーション特徴を有するナビゲーションコントローラー４５０から制御信号を受信することができる。コントローラー４５０のナビゲーション特徴を用いて、例えば、ユーザーインターフェース４２２と対話することができる。実施形態では、ナビゲーションコントローラー４５０は、ユーザーが空間（例えば、連続した多次元の）データをコンピュータに入力できるようにするコンピュータハードウェア構成要素（特にヒューマンインターフェースデバイス）とすることができるポインティングデバイスとすることができる。グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）等の多くのシステム並びにテレビ及びモニタは、ユーザーが、物理的なジェスチャを用いてコンピュータ又はテレビの制御及びそれらにデータを提供することを可能にする。
【００６１】
コントローラー４５０のナビゲーション特徴の移動は、ポインタ、カーソル、フォーカスリング、又はディスプレイに表示される他の視覚的インジケータの移動によってディスプレイ（例えば、ディスプレイ４２０）で反響させることができる。例えば、ソフトウェアアプリケ−ション４１６の制御下で、ナビゲーションコントローラー４５０に配置されたナビゲーション特徴は、例えば、ユーザーインターフェース４２２に表示される視覚的ナビゲーション特徴にマッピングすることができる。実施形態では、コントローラー４５０は、別個の構成要素でなくてもよく、プラットフォーム４０２及び／又はディスプレイ４２０に統合することができる。しかし、実施形態は、本明細書に示されるか、又は説明される要素又は状況に限定されない。
【００６２】
実施形態では、ドライバー（図示せず）は、例えば、イネーブルされる場合、ユーザーが、初期ブートアップ後にボタンに触れることで、テレビのようにプラットフォーム４０２を瞬時にオンオフできるようにする技術を含むことができる。プログラム論理は、プラットフォーム４０２が「オフ」になるとき、プラットフォームがコンテンツをメディアアダプタ、又は他のコンテンツサービスデバイス４３０、又はコンテンツ配信デバイス４４０にストリーミングすることを可能にすることができる。加えて、チップセット４０５は、例えば、５．１サラウンドサウンドオーディオ及び／又は高精細７．１サラウンドサウンドオーディオへのハードウェアサポート及び／又はソフトウェアサポートを含むことができる。ドライバーは、統合グラフィックスプラットフォームのグラフィックスドライバーを含むことができる。実施形態では、グラフィックスドライバーは、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ：peripheral component interconnect）エクスプレスグラフィックスカードを含むことができる。
【００６３】
様々な実施形態では、システム４００に示される構成要素のうちの任意の１つ又は複数は統合することができる。例えば、プラットフォーム４０２及びコンテンツサービスデバイス４３０は統合することもでき、プラットフォーム４０２及びコンテンツ配信デバイス４４０は統合することができ、又は例えば、プラットフォーム４０２、コンテンツサービスデバイス４３０、及びコンテンツ配信デバイス４４０を統合することができる。様々な実施形態では、プラットフォーム４０２及びディスプレイ４２０は統合されたユニットとすることができる。例えば、ディスプレイ４２０及びコンテンツサービスデバイス４３０を統合することもできるし、ディスプレイ４２０及びコンテンツ配信デバイス４４０を統合することもできる。これらの例は本発明の限定を意味しない。
【００６４】
様々な実施形態では、システム４００は、無線システム、有線システム、又は両方の組み合わせとして実施することができる。無線システムとして実施される場合、システム４００は、１つ又は複数のアンテナ、送信機、受信機、送受信機、増幅器、フィルタ、制御論理等の無線共有媒体を介して通信するのに適する構成要素及びインターフェースを含むことができる。無線共有媒体の一例としては、ＲＦスペクトル等の無線スペクトルの部分を挙げることができる。有線システムとして実施される場合、システム４００は、入／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ、Ｉ／Ｏアダプタを対応する有線通信媒体に接続する物理的なコネクタ、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）、ディスクコントローラー、ビデオコントローラー、オーディオコントローラー等の有線通信媒体を介して通信するのに適する構成要素及びインターフェースを含むことができる。有線通信媒体の例としては、ワイヤ、ケーブル、金属リード、プリント回路基板（ＰＣＢ）、バックプレーン、スイッチファブリック、半導体材料、ツイストペア、同軸ケーブル、光ファイバー等を挙げることができる。
【００６５】
プラットフォーム４０２は、１つ又は複数の論理チャネル又は物理チャネルを確立して、情報を通信することができる。情報は、メディア情報及び制御情報を含むことができる。メディア情報は、ユーザー用のコンテンツを表す任意のデータを指すことができる。コンテンツの例としては、例えば、音声での会話、テレビ会議、ストリーミングビデオ、電子メール（「ｅメール」）メッセージ、ボイスメールメッセージ、英数字シンボル、グラフィックス、画像、ビデオ、テキスト等からのデータを挙げることができる。音声での会話からのデータは、例えば、スピーチ情報、無音期間、背景雑音、快適雑音、トーン等とすることができる。制御情報は、自動化システム用のコマンド、命令、又は制御語を表す任意のデータを指すことができる。例えば、制御情報を用いて、メディア情報を、システムを通してルーティングすることもできるし、ノードにメディア情報を所定の様式で処理するように命令することもできる。しかしながら、実施形態は、図４に示されるか、又は説明される要素若しくは状況に限定されない。
【００６６】
上述したように、システム４００は、様々な物理的スタイル又はフォームファクタで具現することができる。図５は、システム４００を具現することができる小型フォームファクタデバイス５００の実施形態を示す。例えば、実施形態では、デバイス５００は、無線機能を有するモバイルコンピューティングデバイスとして実施することができる。モバイルコンピューティングデバイスは、処理システムと、例えば１つ又は複数のバッテリ等のモバイル電源又は電力供給とを有する任意のデバイスを指すことができる。
【００６７】
上述したように、モバイルコンピューティングデバイスの例としては、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、ウルトララップトップコンピュータ、タブレット、タッチパッド、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パームトップコンピュータ、個人情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、携帯電話／ＰＤＡの組み合わせ、テレビ、スマートデバイス（例えば、スマートフォン、スマートタブレット、又はスマートテレビ）、モバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ）、メッセージングデバイス、データ通信デバイス等を挙げることができる。
【００６８】
モバイルコンピューティングデバイスの例としては、リストコンピュータ、フィンガーコンピュータ、リングコンピュータ、眼鏡式コンピュータ、ベルトクリップコンピュータ、アームバンドコンピュータ、シューズコンピュータ、衣服コンピュータ、及び他のウェアラブルコンピュータ等の人によって装着されるように構成されるコンピュータを挙げることもできる。例えば、実施形態では、モバイルコンピューティングデバイスは、コンピュータプリケーション並びに音声通信及び／又はデータ通信を実行可能なスマートフォンとして実施することができる。幾つかの実施形態は、例としてスマートフォンとして実施されるモバイルコンピューティングデバイスを用いて説明することができるが、同様に他の無線モバイルコンピューティングデバイスを用いて他の実施形態を実施可能なことを理解することができる。実施形態はこの状況に限定されない。
【００６９】
図５に示されるように、デバイス５００は、筐体５０２と、ディスプレイ５０４と、入／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス５０６と、アンテナ５０８とを備えることができる。デバイス５００は、ナビゲーション特徴５１２を備えることもできる。ディスプレイ５０４は、モバイルコンピューティングデバイスに適切な情報を表示する任意の適するディスプレイユニットを含むことができる。Ｉ／Ｏデバイス５０６は、情報をモバイルコンピューティングデバイスに入力する任意の適するＩ／Ｏデバイスを含むことができる。Ｉ／Ｏデバイス５０６の例としては、英数字キーボード、数字キーパッド、タッチパッド、入力キー、ボタン、スイッチ、ロッカースイッチ、マイクロホン、スピーカー、音声認識デバイス、及びソフトウェア等を挙げることができる。情報はまた、マイクロホンによってデバイス５００に入力することもできる。そのような情報は、音声認識デバイスによってデジタル化することができる。実施形態はこの状況に限定されない。
【００７０】
様々な実施形態は、ハードウェア要素、ソフトウェア要素、又は両方の組み合わせを用いて実施することができる。ハードウェア要素の例としては、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路要素（例えば、トランジスタ、抵抗、キャパシタ、インダクタ等）、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、論理ゲート、レジスタ、半導体デバイス、チップ、マイクロチップ、チップセット等を挙げることができる。ソフトウェアの例としては、ソフトウェア構成要素、プログラム、アプリケーション、コンピュータプログラム、アプリケーションプログラム、システムプログラム、機械プログラム、オペレーティングシステムソフトウェア、ミドルウェア、ファームウェア、ソフトウェアモジュール、ルーチン、サブルーチン、関数、メソッド、プロシージャ、ソフトウェアインターフェース、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）、命令セット、計算コード、コンピュータコード、コードセグメント、コンピュータコードセグメント、ワード、値、シンボル、又はそれらの任意の組み合わせを挙げることができる。一実施形態がハードウェア要素を用いて実施されるか、ソフトウェア要素を用いて実施されるか、それともそれらの両方を用いて実施されるかの判断は、所望の計算レート、電力レベル、耐熱性、処理サイクル割り当て、入力データレート、出力データレート、メモリリソース、データバス速度、及び他の設計又は性能の制約等の任意の数の要因に従って変更可能である。
【００７１】
少なくとも１つの実施形態の１つ又は複数の態様は、機械可読媒体に記憶された代表的な命令によって実施することができ、命令は、プロセッサ内の様々な論理を表し、機械によって読み取られると、機械に、本明細書で説明される技法を実行させる論理を組み立てさせる。そのような代表は、「ＩＰコア」として知られ、有形の機械可読媒体に記憶され、様々な顧客又は製造施設に供給されて、実際に論理又はプロセッサを作る製造機械にロードすることができる。
【００７２】
したがって、本明細書で説明した技法は、フィードフォワードシステムを提供し、このシステムは、消費者ビデオパイプラインのリアルタイム動作と、動作パイプラインの動的更新との両方を保証して、最適な視角知覚品質及び閲覧体験を届ける。特に、ビデオパイプラインの離散制御システムは、動作点を動的に適応させて、ビデオ知覚品質に関連するインタラクティブ構成要素モジュールの全体構成を最適化することができる。直列構成では、知覚品質解析モジュールは、ビデオ処理パイプラインの前に配置することができ、事後処理パイプラインに決定されたパラメーターを同じフレームに用いることができる。品質解析ブロックの分散計算の場合、又は知覚品質解析をパイプラインの中間点で実行する必要がある場合、所与のフレームを用いて決定されたパラメーターは次のフレームに適用されて、リアルタイム動作を保証することができる。分散計算は複雑性を低減するに当たり有益なことがある。その理由は、知覚品質計算の或る特定の要素が事後処理パイプラインで既に計算されており、再使用可能なためである。図示の手法は、知覚品質解析がビデオ処理パイプラインの出力において再使用されて、出力品質を推定し、これが制御メカニズムによっても用いられる閉ループ制御とも互換性を有することができる。
【００７３】
本発明の実施形態は、全てのタイプの半導体集積回路（「ＩＣ」）チップとの併用に適用可能である。これらのＩＣチップの例としては、プロセッサ、コントローラー、チップセット構成要素、プログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）、メモリチップ、ネットワークチップ等が挙げられるが、これらに限定されない。加えて、図面のうちの幾つかでは、信号導線がラインを用いて表される。幾つかは、より多くの構成信号路を示すために異なることができ、幾つかの構成信号路を示すために番号ラベルを有することができ、及び／又は主な情報フロー方向を示すために１つ又は複数の端部において矢印を有することができる。しかしながら、これは限定的に解釈されるべきではない。むしろ、そのような更なる詳細は、１つ又は複数の例示的な実施形態と組み合わせて用いて、回路のより容易な理解を促進することができる。表される任意の信号線は、追加の情報を有するか否かに関係なく、実際に、複数の方向に移動可能であり、任意の適するタイプの信号方式、例えば、差動対、光ファイバー回線、及び／又はシングルエンド回線を用いて実施されるデジタル回線又はアナログ回線を用いて実施可能な１つ又は複数の信号を含むことができる。
【００７４】
サイズ／モデル／値／範囲の例が与えられた場合があるが、本発明の実施形態はそれらのサイズ／モデル／値／範囲に限定されない。製造技法（例えば、フォトリソグラフィ）が年月を経て成熟するにつれて、より小さなサイズのデバイスを製造可能なことが予期される。加えて、ＩＣチップ及び他の構成要素へのよく知られた電力／接地接続は、本発明の実施形態の或る特定の態様を曖昧にしないように、図及び論述を簡潔にするために、図内に示すこともできるし、示さないこともできる。さらに、構成をブロック図の形態で示すことができ、本発明の実施形態を曖昧にするのを回避するが、そのようなブロック図の構成の実施に関する詳細が、実施形態が実施されるべきプラットフォームにかなり依存すること、すなわち、そのような詳細が十分に当業者の視野内にあるべきであることも鑑みている。本発明の実施形態例を説明するために、特定の詳細（例えば、回路）が記載される場合、これらの特定の詳細なしでも、これらの特定の詳細の変形を用いても本発明の実施形態を実施可能なことが当業者には明らかなはずである。したがって、本説明は限定ではなく例示として見なされるべきである。
【００７５】
幾つかの実施形態は、例えば、命令又は命令セットを記憶することができる機械、又は有形コンピュータ可読媒体若しくは有形コンピュータ可読物品を用いて実施することができ、命令又は命令セットは、機械によって実行されると、機械に、実施形態による方法及び／又は動作を実行させることができる。そのような機械は、例えば、任意の適する処理プラットフォーム、計算プラットフォーム、コンピューティングデバイス、処理デバイス、コンピューティングシステム、処理システム、コンピュータ、プロセッサ等を含むことができ、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の適する組み合わせを用いて実施することができる。機械可読媒体又は機械可読物品は、例えば、任意の適するタイプのメモリユニット、メモリデバイス、メモリ物品、メモリ媒体、記憶装置、記憶物品、記憶媒体、及び／又は記憶ユニット、例えば、メモリ、リムーバブル媒体又は非リムーバブル媒体、消去可能な媒体又は非消去可能な媒体、書込み可能な媒体又は非書き込み可能な媒体、デジタル媒体又はアナログ媒体、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、追記型コンパクトディスク（ＣＤ−Ｒ）、書き換え可能コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＷ）、光ディスク、磁気媒体、磁気光学媒体、リムーバブルメモリカード、リムーバブルメモリディスク、様々なタイプのデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、テープ、カセット等を含むことができる。命令は、任意の適する高水準プログラミング言語、低水準プログラミング言語、オブジェクト指向プログラミング言語、ビジュアルプログラミング言語、コンパイル型プログラミング言語、及び／又はインタープリタ型プログラミング言語を用いて実施される、ソースコード、コンパイルされたコード、解釈されたコード、実行可能コード、静的コード、動的コード、暗号化されたコード等の任意の適するタイプのコードを含むことができる。
【００７６】
特に別段のことが示される場合を除き、「処理」、「計算」、「算出」、「特定」等の用語が、コンピューティングシステムのレジスタ及び／又はメモリ内の物理量（例えば、電子）として表されるデータを操作し、及び／又はそのようなデータを、コンピューティングシステムのメモリ、レジスタ、若しくは他のそのような情報コンピューティングデバイス、伝送デバイス、又は表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換するコンピュータ若しくはコンピューティングシステム、又は同様の電子コンピューティングデバイスの動作及び／又はプロセスを指すことを理解することができる。実施形態はこの状況に限定されない。
【００７７】
本明細書では、「結合される」という用語は、問題となっている構成要素間の直接的又は間接的な任意のタイプの関係を指すことができ、電気的接続、機械的接続、流体接続、光学的接続、電磁的接続、電機機械的接続、又は他の接続に適用することができる。加えて、本明細書では、「第１の」、「第２の」等の用語は、論述を容易にするためだけに用いることができ、別段のことが示される場合を除き、特定の時間的又は経時的な意味を有さない。
【００７８】
上記説明から、本発明の実施形態の幅広い技法を様々な形態で実施可能なことを当業者は理解するであろう。したがって、本発明の実施形態は、本発明の特定の例に関連して説明したが、図面、明細書、及び以下の特許請求の範囲を熟読した上で、他の変更が当業者に明らかになるため、本発明の実施形態の真の範囲はそのように限定されるべきではない。
［項目１］
対象物の運動を検出することと、
前記運動のビデオフィードを捕捉することと、
対象物運動測定値を測定すること及び該対象物運動測定値を利用して対象物運動メトリックを生成することを含む、前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することと、
前記運動の変更されたビデオフィードを再生すること
を含み、
前記変更されたビデオフィードは、前記運動の前記予め定義された特徴、前記対象物運動測定値、及び前記対象物運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現を含む、コンピュータ実施方法。
［項目２］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな運動とマイナーな運動とを区別することを更に含む、項目１に記載のコンピュータ実施方法。
［項目３］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな対象物とマイナーな対象物とを区別することを更に含む、項目１に記載のコンピュータ実施方法。
［項目４］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、運動点を認識することを更に含む、項目１に記載のコンピュータ実施方法。
［項目５］
前記運動点は軸、レバー、及び終点のうちの１つである、項目４に記載のコンピュータ実施方法。
［項目６］
前記ビデオフィード、前記対象物運動測定値、前記対象物運動メトリック、及び前記変更されたビデオフィードのうちの少なくとも１つをデータベースにアップロードすることを更に含む、項目１から項目５のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
［項目７］
運動解析アプリケーション更新及び比較アプリケーションのうちの一方をデータベースからダウンロードすることを更に含む、項目１から項目６のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
［項目８］
前記対象物の位置を特定することを更に含む、項目１から項目７のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
［項目９］
前記対象物運動測定値は、基線距離、動作距離、運動部距離、線形速度、及び角速度のうちの１つである、項目１から項目８のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
［項目１０］
前記対象物運動測定値は、運動比率、最適運動メトリック、運動平面メトリック、及び全体性能メトリックのうちの１つである、項目１から項目８のいずれか１つに記載のコンピュータ実施方法。
［項目１１］
対象物の運動を検出することと、
前記運動のビデオフィードを捕捉することと、
対象物運動測定値を測定すること及び該対象物運動測定値を利用して対象物運動メトリックを生成することを含む、前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することと、
前記運動の変更されたビデオフィードを再生することと、
をコンピュータに実行させ、
前記変更されたビデオフィードは、前記運動の前記予め定義された特徴、前記対象物運動測定値、及び前記対象物運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現を含む、プログラム。
［項目１２］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな運動とマイナーな運動とを区別することを更に含む、項目１１に記載のプログラム。
［項目１３］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな対象物とマイナーな対象物とを区別することを更に含む、項目１１に記載のプログラム。
［項目１４］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、運動点を認識することを更に含む、項目１１に記載のプログラム。
［項目１５］
前記運動点は軸、レバー、及び終点のうちの１つである、項目１４に記載のプログラム。
［項目１６］
前記ビデオフィード、前記対象物運動測定値、前記対象物運動メトリック、及び前記変更されたビデオフィードのうちの少なくとも１つをデータベースにアップロードすることを更に前記コンピュータに実行させる、項目１１から項目１５のいずれか１つに記載のプログラム。
［項目１７］
運動解析アプリケーション、運動解析アプリケーション更新及び比較アプリケーションのうちの１つをデータベースからダウンロードすることを更に前記コンピュータに実行させる、項目１１から項目１６のいずれか１つに記載のプログラム。
［項目１８］
前記対象物の位置を特定することを更に前記コンピュータに実行させる、項目１１から項目１７のいずれか１つに記載のプログラム。
［項目１９］
前記対象物運動測定値は、基線距離、動作距離、運動部距離、線形速度、及び角速度のうちの１つである、項目１１から項目１８のいずれか１つに記載のプログラム。
［項目２０］
前記対象物運動測定値は、運動比率、最適運動メトリック、運動平面メトリック、及び全体性能メトリックのうちの１つである、項目１１から項目１８のいずれか１つに記載のプログラム。
［項目２１］
カメラと、
プロセッサと、
命令セットを含むメモリデバイスと
を備え、
前記命令セットは、プロセッサによって実行されると、コンピュータに、
対象物の運動を検出することと、
前記運動のビデオフィードを捕捉することと、
対象物運動測定値を測定すること及び該対象物運動測定値を利用して対象物運動メトリックを生成することを含む、前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することと、
前記運動の変更されたビデオフィードを再生することと
を実行させ、
前記変更されたビデオフィードは、前記運動の前記予め定義された特徴、前記対象物運動測定値、及び前記対象物運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現を含む、装置。
［項目２２］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな運動とマイナーな運動とを区別することを更に含む、項目２１に記載の装置。
［項目２３］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな対象物とマイナーな対象物とを区別することを更に含む、項目２１に記載の装置。
［項目２４］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、運動点を認識することを更に含む、項目２１に記載の装置。
［項目２５］
前記命令セットは、前記コンピュータに、前記ビデオフィード、前記対象物運動測定値、前記対象物運動メトリック、及び前記変更されたビデオフィードのうちの少なくとも１つをデータベースにアップロードすることを更に実行させる、項目２１から項目２４のいずれか１つに記載の装置。
［項目２６］
データベースと、
カメラ、プロセッサ、および命令セットを含むメモリデバイスを有するコンピューティングデバイスと
を備え、
前記命令セットは、プロセッサによって実行されると、コンピュータに、
対象物の運動を検出することと、
前記運動のビデオフィードを捕捉することと、
対象物運動測定値を測定すること及び該対象物運動測定値を利用して対象物運動メトリックを生成することを含む、前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することと、
前記運動の変更されたビデオフィードを再生することと、
を実行させ、
前記変更されたビデオフィードは、前記運動の前記予め定義された特徴、前記対象物運動測定値、及び前記対象物運動メトリックのうちの少なくとも１つの視覚的表現を含む、システム。
［項目２７］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな運動とマイナーな運動とを区別することを更に含む、項目２６に記載のシステム。
［項目２８］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、メジャーな対象物とマイナーな対象物とを区別することを更に含む、項目２６に記載のシステム。
［項目２９］
前記運動の予め定義された特徴に従って前記ビデオフィードを解析することは、運動点を認識することを更に含む、項目２６に記載のシステム。
［項目３０］
前記命令セットは、前記コンピュータに、前記ビデオフィード、前記対象物運動測定値、前記対象物運動メトリック、及び前記変更されたビデオフィードのうちの少なくとも１つをデータベースにアップロードすることを更に実行させる、項目２６から項目２９のいずれか１つに記載のシステム。
【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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