(57)【要約】【課題】  ユーザーが水泳を行った際の情報に基づいて、適切な処理を行う情報処理システム、ウェアラブル機器及び情報処理方法等の提供。【解決手段】  情報処理システム１００は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部１１０と、取得されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理部１２０と、各泳法に対して、各泳法での評価指標情報が関連付けられた情報を出力する出力部１３０を含む。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部と、
取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理部と、
前記各泳法に対して、前記各泳法での前記評価指標情報が関連付けられた情報を出力する出力部と、
を含むことを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記出力部は、
前記各泳法に対して、前記各泳法での前記評価指標情報が関連付けられた時系列の情報を出力することを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記出力部は、
第１の期間に対して、前記第１の期間の前記泳法と、前記泳法での前記評価指標情報とが関連付けられた情報と、
第２の期間に対して、前記第２の期間の前記泳法と、前記泳法での前記評価指標情報とが関連付けられた情報と、を含む前記時系列の情報を出力することを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
請求項３において、
前記出力部は、
前記第１の期間と前記第２の期間の間の期間に対して、前記ユーザーがレスト状態又はターン状態であることを示す情報が関連付けられた情報を含む前記時系列の情報を出力することを特徴とする情報処理システム。
【請求項５】
請求項３又は４において、
前記出力部は、
前記第１の期間と前記第２の期間の間の期間に対して、前記ユーザーが水中ウォークを行ったことを示す情報が関連付けられた情報を含む前記時系列の情報を出力することを特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかにおいて、
前記情報取得部は、
手首又は腕に装着されるウェアラブル機器を用いて検出された前記ユーザー情報を取得し、
前記ストローク情報は、ストローク数情報を含み、
前記処理部は、
前記ウェアラブル機器が装着される前記手首又は前記腕の周期運動に基づいて検出された情報に対して、判定された前記泳法に応じた係数を乗じることで前記ストローク数情報を求めることを特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
前記出力部は、表示部であり、
前記表示部は、
前記各泳法に対して関連付けられた前記評価指標情報を、前記各泳法に応じて異なる画像表示態様で識別可能に表示することを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
請求項７において、
前記表示部は、
レスト状態及び水中ウォークを示す情報を、前記各泳法に対して関連付けられた前記評価指標情報と異なる画像表示態様で識別可能に表示することを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
前記出力部は、表示部であり、
前記表示部は、
所与の水泳期間における前記評価指標情報のサマリー情報を表示することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
請求項９において、
前記表示部は、
前記ユーザーがレスト状態又は水中ウォークを行っている状態と判定された場合に、前記サマリー情報を表示することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１１】
請求項９又は１０において、
前記表示部は、
前記ユーザーの操作入力に応じて、前記泳法と前記評価指標情報が関連付けられた情報、又は前記サマリー情報を表示することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記体動情報に対する主成分分析に基づいて、前記ユーザーの前記泳法を判定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１３】
請求項１２において、
前記処理部は、
前記体動情報に対する前記主成分分析により得られた特徴量に基づいて、前記ユーザーの前記泳法を判定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記処理部は、
前記体動情報に対する前記主成分分析により得られた主成分軸及び固有値の少なくとも一方を含む前記特徴量の学習処理に基づいて、前記ユーザーの前記泳法を判定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１５】
請求項１乃至１１のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記体動情報に対する主成分分析に基づいて、前記ストローク情報を求めることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１６】
ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部と、
取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を主成分分析に基づいて判定する処理部と、
求められた前記泳法の判定結果を出力する出力部と、
を含むことを特徴とする情報処理システム。
【請求項１７】
ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部と、
取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理部と、
各泳法に対して、各泳法での前記評価指標情報が関連付けられた情報を出力する出力部と、
を含むことを特徴とするウェアラブル機器。
【請求項１８】
ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部と、
取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を主成分分析に基づいて判定する処理部と、
求められた前記泳法の判定結果を出力する出力部と、
を含むことを特徴とするウェアラブル機器。
【請求項１９】
ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する処理を行い、
取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理を行い、
各泳法に対して、各泳法での前記評価指標情報が関連付けられた情報を出力する処理を行う、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２０】
ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する処理を行い、
取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を主成分分析に基づいて判定する処理を行い、
求められた前記泳法の判定結果を出力する処理を行う、
ことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、ウェアラブル機器及び情報処理方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ウェアラブルセンシング機器を携帯して水泳時の運動量や、パフォーマンスをモニタリングする手法が提案されている。具体的には、各種のセンサーを泳者の体に装着した状態で水泳を行い、その際のセンサー信号を取得する。取得されたセンサー信号に基づいて、水泳に関するフォーム解析、水泳時間、水泳距離、水泳速度等の計測や、消費カロリー計測を行う。さらにこれらの情報は、目標設定、トレーニング計画、当該計画の実施、レースペースの組み立て、及びレース反省にも活用できる。
【０００３】
水泳はバタフライ、背泳ぎ、平泳ぎ、クロールの４泳法に分類される。各泳法は体の動きや速度の出やすさ等の特性が異なるため、水泳に関する情報処理では、泳法を判定することが重要となる。
【０００４】
例えば特許文献１には、３軸加速度の統計量（平均、分散、歪度）に基づいて泳法判定を行い、判定結果に基づいて感度軸を選択する手法が開示されている。特許文献１では、選択した感度軸を用いてストローク頻度を算出する。
【０００５】
また特許文献２には、３軸地磁気センサー及び３軸加速度センサーを用いて相関係数を求めることで泳法判定、ターン判定、ストローク検出を行う手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−４２７５７号公報
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／０２７７６２８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
水泳の状態を評価するための情報としては、ストローク情報、脈波情報、消費カロリー情報等が考えられる。ただし、第１の泳法で泳いだ場合の情報と、第２の泳法で泳いだ場合の情報とを同等に扱うことは適当と言えない。例えば、同じ２５ｍを泳ぐ場合であっても、クロールのストローク数と平泳ぎのストローク数が異なることも多く、クロールの１ストロークと平泳ぎの１ストロークでは持つ意味が異なる。同様に、泳法が異なれば脈拍数（心拍数）の上がり方や、消費カロリー量も異なる。つまり、ストローク数等の情報は、泳法を考慮した形式で処理、出力すべきであるが、特許文献１や特許文献２ではそのような手法を開示していない。
【０００８】
また、水泳中の体の動き、特にセンサーが装着される部位の動きは泳法によって大きく異なる。そのため、例えばセンサーが３軸加速度を出力する場合、感度軸は泳法に応じて異なる。また、水泳のフォームには個人差があるため、同じ泳法であっても感度軸が異なる可能性がある。特許文献１、特許文献２の手法では、感度軸の方向を考慮せずに泳法判定を行っている。例えば特許文献２では、３軸での相関係数を全て求めて加算するといった処理が必要であり処理負荷が大きい。また特許文献１では、ストローク頻度を求める際に感度軸を設定しているが、当該感度軸は泳法判定結果と対応付けられており、実際の加速度値の分散が、当該感度軸方向で大きいか否かは不明である。
【０００９】
本発明の幾つかの態様によれば、ユーザーが水泳を行った際の情報に基づいて、適切な処理を行う情報処理システム、ウェアラブル機器及び情報処理方法等を提供できる。
【００１０】
また本発明の幾つかの態様によれば、泳法判定の結果に基づき、適切な形式での情報出力を行う情報処理システム、ウェアラブル機器及び情報処理方法等を提供できる。
【００１１】
また本発明の幾つかの態様によれば、泳法判定等の処理を高精度で行う情報処理システム、ウェアラブル機器及び情報処理方法等を提供できる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部と、取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理部と、前記各泳法に対して、前記各泳法での前記評価指標情報が関連付けられた情報を出力する出力部と、を含む情報処理システムに関係する。
【００１３】
本発明の一態様では、情報処理システムは、消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つと、泳法とを関連付けて出力する。このようにすれば、評価指標情報をユーザーに対して提示する際に、当該評価指標情報がいずれの泳法で泳いだときの情報であるかを容易に把握させること等が可能になる。
【００１４】
また本発明の一態様では、前記出力部は、前記各泳法に対して、前記各泳法での前記評価指標情報が関連付けられた時系列の情報を出力してもよい。
【００１５】
このようにすれば、評価指標情報の時間的な変化、及び各評価指標情報に対応付けられる泳法の時間的な変化に関する情報を出力することが可能になる。
【００１６】
また本発明の一態様では、前記出力部は、第１の期間に対して、前記第１の期間の前記泳法と、前記泳法での前記評価指標情報とが関連付けられた情報と、第２の期間に対して、前記第２の期間の前記泳法と、前記泳法での前記評価指標情報とが関連付けられた情報と、を含む前記時系列の情報を出力してもよい。
【００１７】
このようにすれば、複数の期間の各期間に対して、泳法と評価指標情報が対応付けられた情報を出力することが可能になる。
【００１８】
また本発明の一態様では、前記出力部は、前記第１の期間と前記第２の期間の間の期間に対して、前記ユーザーがレスト状態又はターン状態であることを示す情報が関連付けられた情報を含む前記時系列の情報を出力してもよい。
【００１９】
このようにすれば、時系列の情報に、レスト状態又はターン状態に関する情報を含めることが可能になる。
【００２０】
また本発明の一態様では、前記出力部は、前記第１の期間と前記第２の期間の間の期間に対して、前記ユーザーが水中ウォークを行ったことを示す情報が関連付けられた情報を含む前記時系列の情報を出力してもよい。
【００２１】
このようにすれば、時系列の情報に、水中ウォークに関する情報を含めることが可能になる。
【００２２】
また本発明の一態様では、前記情報取得部は、手首又は腕に装着されるウェアラブル機器を用いて検出された前記ユーザー情報を取得し、前記ストローク情報は、ストローク数情報を含み、前記処理部は、前記ウェアラブル機器が装着される前記手首又は前記腕の周期運動に基づいて検出された情報に対して、判定された前記泳法に応じた係数を乗じることで前記ストローク数情報を求めてもよい。
【００２３】
このようにすれば、手首又は腕の動きを表す体動情報を用いてストローク情報を算出する場合に、泳法に応じた適切なストローク数情報を求めることが可能になる。
【００２４】
また本発明の一態様では、前記出力部は、表示部であり、前記表示部は、前記各泳法に対して関連付けられた前記評価指標情報を、前記各泳法に応じて異なる画像表示態様で識別可能に表示してもよい。
【００２５】
このようにすれば、各評価指標情報がいずれの泳法で取得されたものであるかを、ユーザーに容易に認識させること等が可能になる。
【００２６】
また本発明の一態様では、前記表示部は、レスト状態及び水中ウォークを示す情報を、前記各泳法に対して関連付けられた前記評価指標情報と異なる画像表示態様で識別可能に表示してもよい。
【００２７】
このようにすれば、レストや水中ウォークであることを、ユーザーに容易に認識させること等が可能になる。
【００２８】
また本発明の一態様では、前記出力部は、表示部であり、前記表示部は、所与の水泳期間における前記評価指標情報のサマリー情報を表示してもよい。
【００２９】
このようにすれば、水泳期間での概略的な情報を表示することが可能になる。
【００３０】
また本発明の一態様では、前記表示部は、前記ユーザーがレスト状態又は水中ウォークを行っている状態と判定された場合に、前記サマリー情報を表示してもよい。
【００３１】
このようにすれば、ユーザーによる視認が想定される状況において、サマリー情報を表示すること等が可能になる。
【００３２】
また本発明の一態様では、前記表示部は、前記ユーザーの操作入力に応じて、前記泳法と前記評価指標情報が関連付けられた情報、又は前記サマリー情報を表示してもよい。
【００３３】
このようにすれば、操作入力に応じて表示画面を適切に切り替えること等が可能になる。
【００３４】
また本発明の一態様では、前記処理部は、前記体動情報に対する主成分分析に基づいて、前記ユーザーの前記泳法を判定してもよい。
【００３５】
このようにすれば、泳法判定を高い精度で行うことが可能になる。
【００３６】
また本発明の一態様では、前記処理部は、前記体動情報に対する前記主成分分析により得られた特徴量に基づいて、前記ユーザーの前記泳法を判定してもよい。
【００３７】
このようにすれば、泳法判定を高い精度で行うことが可能になる。
【００３８】
また本発明の一態様では、前記処理部は、前記体動情報に対する前記主成分分析により得られた主成分軸及び固有値の少なくとも一方を含む前記特徴量の学習処理に基づいて、前記ユーザーの前記泳法を判定してもよい。
【００３９】
このようにすれば、泳法判定を高い精度で行うことが可能になる。
【００４０】
また本発明の一態様では、前記処理部は、前記体動情報に対する主成分分析に基づいて、前記ストローク情報を求めてもよい。
【００４１】
このようにすれば、ストローク情報を精度よく求めることが可能になる。
【００４２】
また本発明の他の態様は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部と、取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を主成分分析に基づいて判定する処理部と、求められた前記泳法の判定結果を出力する出力部と、を含む情報処理システムに関係する。
【００４３】
本発明の他の態様では、泳法判定に主成分分析を用いる。このようにすれば、泳法判定を高い精度で行うことが可能になる。
【００４４】
また本発明の他の態様は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部と、取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理部と、各泳法に対して、各泳法での前記評価指標情報が関連付けられた情報を出力する出力部と、を含むウェアラブル機器に関係する。
【００４５】
また本発明の他の態様は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部と、取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を主成分分析に基づいて判定する処理部と、求められた前記泳法の判定結果を出力する出力部と、を含むウェアラブル機器に関係する。
【００４６】
また本発明の他の態様は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する処理を行い、取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理を行い、各泳法に対して、各泳法での前記評価指標情報が関連付けられた情報を出力する処理を行う情報処理方法に関係する。
【００４７】
また本発明の他の態様は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する処理を行い、取得された前記ユーザー情報に基づいて、前記ユーザーの泳法を主成分分析に基づいて判定する処理を行い、求められた前記泳法の判定結果を出力する処理を行う情報処理方法に関係する。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】情報処理システムの構成例。
【図２】情報処理システムの詳細な構成例。
【図３】ウェアラブル機器の外観例。
【図４】ウェアラブル機器の外観例。
【図５】ウェアラブル機器と他の機器の接続例。
【図６】ウェアラブル機器と他の機器の接続例。
【図７】主成分分析の概念図。
【図８】背泳ぎを行っている場合の３軸加速度信号の時間変化波形。
【図９】背泳ぎを行っている場合の第１〜第３主成分の時間変化波形。
【図１０】加速度分布分析処理部の処理を説明するフローチャート。
【図１１】泳いでいる場合の第１主成分の時間変化波形。
【図１２】泳いでいる場合の第１主成分の自己相関関数。
【図１３】特徴量空間での分布例。
【図１４】特徴量空間での分布例。
【図１５】特徴量空間での分布例。
【図１６】ターン状態での第１主成分の時間変化波形。
【図１７】ターン状態での第１主成分の自己相関関数。
【図１８】レスト状態での第１主成分の時間変化波形。
【図１９】レスト状態での第１主成分の自己相関関数。
【図２０】処理部の処理を説明するフローチャート。
【図２１】本実施形態で取得されるデータ構造の例。
【図２２】本実施形態で取得されるデータ構造の例。
【図２３】表示部で表示される画面例。
【図２４】表示部で表示される画面例。
【図２５】表示部で表示される画面例。
【図２６】表示部で表示される画面例。
【図２７】表示部で表示される画面例。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００５０】
１．本実施形態の手法
まず本実施形態の手法について説明する。水泳は、リハビリテーションや健康維持等に有効な有酸素運動として広く知られているが、モチベーションの維持向上のためには、水泳を行った成果を見える形で提示することが重要である。また、競技として水泳に取り組むアスリートにとっても、練習やレースの分析、評価が重要であるため、水泳中の情報を処理、提示する手法に対する要求が大きい。
【００５１】
近年、ウェアラブル機器が普及してきており、運動中にもユーザーの体動情報や生体情報を取得可能になっている。そのため、体動情報等を用いることで、ユーザーに対して水泳に関する情報の提示が可能である。
【００５２】
特許文献１や特許文献２には、加速度センサーからの情報等を用いて、ストローク（水泳における腕の１かきの動作）に関する情報を求める手法、及び泳法を判定する手法が開示されている。また、運動中の脈波情報（脈拍数、脈拍間隔等）や、運動による消費カロリー情報を求める手法も知られており、それらの手法を水泳に適用することが可能と考えられる。
【００５３】
ここで、ストローク情報、脈波情報、消費カロリー情報は、泳法に応じて特性が異なる情報である。例えば、所定距離を泳ぐ間のストローク数や、単位時間当たりのストローク数（ストローク頻度）は、泳法に応じて異なる。また、同じ泳法であっても、ストローク数を多くすることで速く泳ぐというアプローチもあれば、１ストロークで進める距離を伸ばすことで速く泳ぐというアプローチもある。すなわち、１ストロークの持つ意味は、泳法ごとに異なるものであり、その傾向もユーザーごとに異なる。
【００５４】
また、脈波情報や消費カロリー情報についても同様である。これらの情報についても個人差はあるが、例えばバタフライは他の３泳法に比べて動きが激しいため、脈拍数の上昇度合いや、単位時間当たりの消費カロリーが多くなる傾向がみられる。
【００５５】
運動における脈波情報の提示では、脈拍数の時系列的な変化をグラフで表示すること等が考えられる。しかし上記の泳法ごとの差異を考慮すれば、水泳では脈拍数の単純な推移を表示するだけでは足りず、各脈拍数がどの泳法で泳いでいるときに取得されたものであるかを明示することが有用である。ストローク情報、消費カロリー情報についても同様である。
【００５６】
しかし、特許文献１及び特許文献２では、泳法判定及びストローク情報の算出までは開示するものの、それらの情報をどのような形式で出力するかについての開示がない。また、その他の従来手法においても、ストローク情報、脈波情報、消費カロリー情報を、泳法と関連付けて出力する手法については開示していない。
【００５７】
これに対して、本実施形態に係る情報処理システム１００は、図１に示すように、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部１１０と、取得されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理部１２０と、各泳法に対して、各泳法での評価指標情報が関連付けられた情報を出力する出力部１３０を含む。
【００５８】
ここで体動情報とは、上述したようにユーザーの体の動きを表す情報である。体動情報とは、例えば加速度センサーからのセンサー情報（加速度信号、加速度値）である。加速度センサーは、例えば３軸加速度センサーを用いる。ただし、用いるセンサーは加速度センサーに限定されず、ジャイロセンサーや地磁気センサー、気圧センサー等であってもよく、体動情報とはこれらのセンサーの出力する加速度情報、地磁気情報、気圧情報等であってもよい。
【００５９】
また、ユーザー情報とは、対象ユーザー（被験者）の状態を表す情報であって、体動情報を少なくとも含む。ユーザー情報は、体動情報以外の情報を含んでもよく、例えばユーザーの生体活動の状態を表す生体情報を含む。ここでの生体情報は、例えば脈拍、脈動に関する情報である脈波情報であってもよく、脈波情報とは具体的には、脈拍数（心拍数）や、脈拍間隔、或いはそれらの変動等を表す情報である。ただし、生体情報は脈波情報に限定されず、動脈血酸素飽和度情報や体温情報等を含んでもよい。また、生体情報の取得は必須の構成要件ではなく、情報取得部１１０は、生体情報の取得を行わない構成であってもよい。
【００６０】
また、評価指標情報とは、消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報のうちの少なくとも１つの情報である。そのため、評価指標情報は上記３つの情報のうちのいずれか１つであってもよいし、いずれか２つの組み合わせであってもよいし、３つ全ての組み合わせであってもよい。以下の本明細書では、評価指標情報として消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の全てを求める例について説明するが、適宜算出、出力する情報を省略してもよい。
【００６１】
消費カロリー情報とは、消費カロリーを表す情報であり、単位時間当たりの消費カロリー量を表す情報（例えば１分当たりの消費カロリー量を表す分時消費カロリー量）であってもよいし、所定期間全体での消費カロリー量を表す情報であってもよい。
【００６２】
脈波情報は上述したとおり脈に関する情報であり、例えば脈波センサーからのセンサー情報に基づき求められる。ただし、体動情報に基づいて脈波情報を推定する手法も知られており、その場合、脈波センサーからのセンサー情報の取得は必須でない。
【００６３】
ストローク情報とは、ストローク数に関するストローク数情報、或いは１ストロークで進んだ距離を表すストローク長情報等のストロークに関する情報である。ストローク数情報は上述したように、単位時間当たりのストローク数であるストローク頻度であってもよいし、所定期間全体でのストローク数であってもよい。なお、以下では腕の１かきをストロークと定義し、クロールや背泳ぎについては、左右１かきずつの動作は２ストロークと考える。ただし、左右１かきずつの動作をまとめて１ストロークと定義してもよく、ストローク情報の表現については種々の変形実施が可能である。
【００６４】
本実施形態の手法によれば、評価指標情報を泳法と関連付けて出力することが可能になる。これにより、出力される情報の利用者（例えば表示部での表示を閲覧するユーザー）は、各評価指標情報がいずれの泳法で泳いだときの情報であるかを容易に把握できる。つまり水泳を評価するための情報を、適切な形式で出力することが可能になる。
【００６５】
また、各泳法では１単位の動作が決まっており、泳ぐ際には当該１単位の動作を繰り返すことになる。つまり、体動情報は周期性を有することになり、当該周期性に基づいてストローク情報の算出を行う。或いは、フォーム解析等の処理についても、１周期を処理単位とすることが想定される。ただし、水泳の周期性が大きく表れる軸（感度軸）は、泳法に応じて異なる。例えば、図４等を用いて後述するように３軸加速度センサーが手首装着型のウェアラブル機器２００に設けられ、加速度センサーのＸ，Ｙ，Ｚの各軸の方向が図示した方向であったとする。この場合、一般的にはバタフライ及びクロールはＸ軸の周期性が強く、背泳ぎではＺ軸の周期性が強く、平泳ぎではＸ軸及びＹ軸の周期性が強い。ここで周期性が強いとは、１周期の中での信号値の変化度合い（分散）が大きいことを表す。
【００６６】
つまり、３軸の情報が取得された際に、どの方向が運動の特徴をよく表す方向であるか（狭義にはどの方向での分散が大きいか）という情報は、泳法を判定する際に有用な情報の１つになると考えられる。言い換えれば、泳法判定には感度軸に関する情報が有用であると考えられる。
【００６７】
しかし特許文献１や特許文献２では、泳法判定は３軸加速度の統計量や、各軸での相関関数の加算値を用いており、感度軸に関する情報を用いていない。そのため、処理負荷が大きくなったり、判定精度が低下するおそれがある。特許文献２では、ストローク情報についても３軸の情報を用いるため、周期性が顕著に表れない軸まで処理対象に含まれてしまう。特許文献１では、判定された泳法に応じて、ストローク情報の算出に用いる感度軸を設定しているが、この感度軸は上記の「バタフライはＸ軸」といった関係から決定されるものであり、実際にＸ軸での加速度の分散が他の軸に比べて大きいことは保証されていない。フォームには個人差があるため、バタフライでの感度軸がＸ軸からある程度ずれてしまう場合もあり、この場合ストローク情報の精度が低下する。また、そもそも泳法判定に誤りがあれば、設定した感度軸での分散が非常に小さい可能性もあり、ストローク情報の精度が著しく低下するおそれがある。
【００６８】
そのため、本実施形態の情報処理システム１００は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得部１１０と、取得されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの泳法を主成分分析に基づいて判定する処理部１２０と、求められた泳法の判定結果を出力する出力部１３０を含むものであってもよい。
【００６９】
主成分分析では、実際に取得されたデータの分布に基づいて、分布方向（分散が大きい方向）を第１主成分軸として求める。このようにすれば、周期性の強い感度軸を実測されたデータに基づいて求めることができるため、主成分分析の結果を利用することで泳法判定を精度よく行うことが可能になる。なお、主成分分析を用いた泳法判定の具体的な手法については後述する。また、合わせて後述するように、ストローク情報の演算に主成分分析の結果を用いることで、ストローク情報の精度を高くすることも可能である。
【００７０】
以下、本実施形態に係る情報処理システム１００やウェアラブル機器２００の構成例について説明した後、処理部１２０での処理の詳細について説明する。最後に出力部１３０が出力するデータ構造例、及び表示部で表示される場合の表示画面例について説明する。
【００７１】
２．システム構成例
図２は、情報処理システム１００の詳細な構成例である。情報処理システム１００は、情報取得部１１０と、処理部１２０と、出力部１３０を含む。情報取得部１１０は、体動情報取得部１１１と、生体情報取得部１１３を含む。処理部１２０は、加速度分布分析処理部１２１と、ストローク情報算出部１２２と、泳法・水中ウォーク判定部１２３と、ターン・レスト判定部１２４と、脈波情報算出部１２５と、消費カロリー情報算出部１２６を含む。ただし、情報処理システム１００は図２の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
【００７２】
センサー部４０は、ユーザーにより装着されることが想定され、例えば後述するウェアラブル機器２００に含まれる。図２では、情報処理システム１００がウェアラブル機器２００とは異なる装置に含まれる例を想定しており、情報処理システム１００はセンサー部４０を含んでいない。しかし、本実施形態の手法がウェアラブル機器２００に適用される場合（例えばウェアラブル機器２００が情報処理システム１００を含む場合）は、情報処理システム１００がセンサー部４０を含むことも妨げられない。
【００７３】
センサー部４０の体動センサー４１は、上述したように加速度センサー、ジャイロセンサー、気圧センサー、地磁気センサー、或いはＧＰＳ（Global Positioning System）レシーバー等の位置センサーにより実現できる。体動センサー４１は、これらのセンサーのいずれか１つであってもよいし、複数の組み合わせであってもよい。
【００７４】
生体センサー４２は、脈波センサー、動脈血酸素飽和度センサー、温度センサー等により実現できる。脈波は血管の容積の変化として現れるため、脈波センサーは、計測対象となる部位の血量の変化を捉えることによって脈波を計測する。血流量と、血中のヘモグロビンの量とに相関関係があることに鑑みれば、血管に対して光を照射した場合、血流量が多くヘモグロビンの量も多ければ光の吸収量が大きく透過光又は反射光の強度が小さくなる。逆に、血流量が少なくヘモグロビンの量も少なければ光の吸収量が小さく透過光又は反射光の強度が大きくなる。つまり、脈波センサーは発光部と受光部を含む光電センサーであり、光電センサーにおける検出信号の時間的な変化に基づいて、脈波情報を検出することが可能である。或いは、脈波センサーとして超音波センサーを用いることも可能である。また、動脈血酸素飽和度センサーは、互いに異なる少なくとも２つの波長の光を照射、検出可能な光電センサーにより実現できる。
【００７５】
センサー部４０が情報処理システム１００とは異なる外部機器に含まれる場合、体動情報取得部１１１及び生体情報取得部１１３は、当該外部機器からの体動情報及び生体情報の受信を行う受信処理部として実現される。体動情報取得部１１１及び生体情報取得部１１３は、取得した情報をそのまま体動情報や生体情報として処理部１２０に対して出力してもよいし、何らかの前処理を行い、当該前処理後のデータを体動情報や生体情報として処理部１２０に対して出力してもよい。また、情報処理システム１００がセンサー部４０を含む場合、体動情報取得部１１１及び生体情報取得部１１３は、センサー情報取得用のインターフェース、例えば各センサーからのアナログ信号のＡ／Ｄ変換を行うＡ／Ｄ変換器（Analog-to-Digital Converter）や増幅処理を行う増幅器として実現されてもよい。すなわち、本実施形態の情報取得部１１０は、単なるインターフェースにより実現することも可能であるし、ロジック回路やプロセッサー等を含んで実現することも可能である。
【００７６】
加速度分布分析処理部１２１は、体動情報取得部１１１から出力された体動情報（加速度情報）に対して、主成分分析を行う。ストローク情報算出部１２２は、加速度分布分析処理部１２１での主成分分析の結果に基づいて、ストローク情報を算出する。泳法・水中ウォーク判定部１２３は、加速度分布分析処理部１２１での主成分分析の結果に基づいて、４泳法、及び水中を歩いている状態である水中ウォーク状態の５状態のうち、ユーザーがいずれの状態であるかを判定する。ターン・レスト判定部１２４は、ユーザーが壁面で進行方向を変えるターン動作を行っているターン状態であるか、或いは休息をとっているレスト状態であるかを判定する。各部での処理の詳細は後述する。
【００７７】
脈波情報算出部１２５は、生体情報取得部１１３からの出力に基づいて、脈拍数等の脈波情報を算出する。消費カロリー情報算出部１２６は、脈波情報算出部１２５で算出された脈拍数に基づいて、消費カロリー情報を算出する。ただし、脈波情報を体動情報に基づいて推定することも可能であるし、脈拍数とは異なる情報を用いて消費カロリー情報を算出することも可能であり、各部の動作については種々の変形実施が可能である。
【００７８】
以上のように、処理部１２０では、ユーザーの状態判定処理と、評価指標情報を求める処理とが行われる。状態判定処理は、（クロール，平泳ぎ，背泳ぎ，バタフライ，水中ウォーク，レスト，ターン）のいずれの状態であるかを判定する処理であり、泳法・水中ウォーク判定部１２３、ターン・レスト判定部１２４により行われる。評価指標情報を求める処理は、ストローク情報、脈波情報、消費カロリー情報を求める処理であり、ストローク情報算出部１２２、脈波情報算出部１２５、消費カロリー情報算出部１２６により行われる。この処理部１２０の機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の各種プロセッサー、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit、ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。
【００７９】
出力部１３０は、泳法の判定結果と、評価指標情報を関連付けて出力する。出力部１３０は、情報の表示を行う表示部であってもよいし、表示以外の出力を行ってもよい。例えば、出力部１３０は泳法の判定結果と評価指標情報が関連付けられた情報（狭義には表示用データ）を外部機器に対して送信する送信処理部であってもよい。詳細については、図５、図６と合わせて後述する。
【００８０】
本実施形態の手法は、上記の情報取得部１１０と、処理部１２０と、出力部１３０を含むウェアラブル機器２００に適用できる。ウェアラブル機器２００は、ユーザーの身体に装着される。
【００８１】
図３は、ウェアラブル機器２００の外観図の例である。図３に示したように、ウェアラブル機器２００は、ケース部３０と、ケース部３０をユーザーの身体（狭義には手首）に固定するためのバンド部１０を含み、バンド部１０には嵌合穴１２と尾錠１４が設けられる。尾錠１４は、尾錠枠１５及び係止部（突起棒）１６から構成される。
【００８２】
図３は、嵌合穴１２と係止部１６を用いてバンド部１０が固定された状態であるウェアラブル機器２００を、バンド部１０側の方向（ケース部３０の面のうち装着状態において被検体側となる面側）から見た斜視図である。図３のウェアラブル機器２００では、バンド部１０に複数の嵌合穴１２が設けられ、尾錠１４の係止部１６を、複数の嵌合穴１２のいずれかに挿入することでユーザーへの装着が行われる。複数の嵌合穴１２は、図３に示すようにバンド部１０の長手方向に沿って設けられる。
【００８３】
ウェアラブル機器２００のケース部３０には、センサー部４０が設けられる。図３では、生体センサー４２（特に脈波センサー）を想定し、ケース部３０のうち、ウェアラブル機器２００の装着時に被検体側となる面にセンサー部４０が設けられる例を示した。ただし、センサー部４０に含まれるセンサーが設けられる位置は図３には限定されない。例えば体動センサー４１は、ケース部３０の内部（特に、ケース部３０に含まれるセンサー基板上）に設けられてもよい。
【００８４】
図４は、ユーザーが装着した状態でのウェアラブル機器２００を、表示部５０の設けられる側から見た図である。図４からわかるように、本実施形態に係るウェアラブル機器２００は通常の腕時計の文字盤に相当する位置、あるいは数字やアイコンを視認可能な位置に表示部５０を有する。ウェアラブル機器２００の装着状態では、ケース部３０のうちの図３に示した側の面が被検体に密着するとともに、表示部５０は、ユーザーによる視認が容易な位置となる。
【００８５】
なお、図３、図４ではウェアラブル機器２００のケース部３０を基準として座標系を設定し、表示部５０の表示面に交差する方向であって、表示部５０の表示面側を表面とした場合の裏面から表面へと向かう方向をＺ軸正方向としている。あるいは、センサー部４０（狭義には図３に示した光電センサー）から表示部５０に向かう方向、あるいは表示部５０の表示面の法線方向においてケース部３０から離れる方向をＺ軸正方向と定義してもよい。ウェアラブル機器２００が被検体に装着された状態では、上記Ｚ軸正方向とは、被検体からケース部３０へと向かう方向に相当する。また、Ｚ軸に直交する２軸をＸＹ軸とし、特にケース部３０に対してバンド部１０が取り付けられる方向をＹ軸に設定している。なお、本実施形態では３軸加速度センサーのセンサー座標系についても、図４に示したＸ，Ｙ，Ｚ軸により規定される座標系を用いる。
【００８６】
泳法判定結果と評価指標情報が関連付けられた情報は、ウェアラブル機器２００においてユーザーへの報知に用いられてもよい。出力部１３０はウェアラブル機器２００に設けられる表示部５０であり、表示部５０は上記情報の表示を行う。具体的な表示画面の例については、図２５〜図２７を用いて後述する。
【００８７】
また、上記情報を用いたユーザーへの報知（表示）がウェアラブル機器２００とは異なる機器において行われてもよく、その場合、出力部１３０とは、上記情報を異なる機器に対して送信する通信部（送信処理部）として実現される。
【００８８】
図５に、ウェアラブル機器２００と他の装置との接続例を示す。図５に示したように、ウェアラブル機器２００は、スマートフォン等の携帯端末装置３００と近距離無線通信等により接続されてもよい。携帯端末装置３００は、小型軽量な機器であることが多く、プールサイドでの休憩中に情報を閲覧したり、ロッカールームで情報を閲覧する等、ユーザーにとって手軽な情報閲覧を実現できる。
【００８９】
携帯端末装置３００において表示を行う場合、ウェアラブル機器２００の出力部１３０は、上記情報を送信する通信部（送信処理部）として実現される。携帯端末装置３００は、携帯端末装置３００の通信部（受信処理部）によりウェアラブル機器２００からの情報を受信し、受信した情報に基づく表示を行う。また、泳法判定結果と評価指標情報が関連付けられた情報を用いた表示が行われる機器は、携帯端末装置３００に限定されず、ＰＣ（Personal Computer）等であってもよい。
【００９０】
図６に、ウェアラブル機器２００と他の装置との他の接続例を示す。図６に示したように、ウェアラブル機器２００は、ＰＣ（Personal Computer）等の情報処理装置４００とネットワークＮＥを介して接続されてもよい。ここでのネットワークＮＥは、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、近距離無線通信等、種々のネットワークを利用できる。なお、図６ではウェアラブル機器２００がネットワークＮＥと直接的に接続される例を示したがこれには限定されない。例えば、スマートフォン等の携帯端末装置３００がウェアラブル機器２００とネットワークＮＥとの通信の中継を行ってもよい。この際、携帯端末装置３００は、ウェアラブル機器２００からの情報を加工してネットワークＮＥを介して、情報処理装置４００に送信するように構成してもよい。
【００９１】
また、以上では本実施形態の手法がウェアラブル機器２００に適用される（情報処理システム１００が、ウェアラブル機器２００に含まれる）ことを想定した説明を行ったが、これには限定されない。例えば、本実施形態の情報処理システム１００は、図５の携帯端末装置３００により実現されてもよいし、図６の情報処理装置４００により実現されてもよいし、それらの組み合わせにより実現されてもよいし、それらとウェアラブル機器２００との組み合わせにより実現されてもよい。
【００９２】
例えば、本実施形態に係る情報処理システム１００が情報処理装置４００により実現される場合、情報処理装置４００は、センサー部４０を含まないことが想定される。よって、情報処理装置４００の情報取得部１１０は、ウェアラブル機器２００から、ネットワークＮＥを介してユーザー情報を取得する。また、処理部１２０により生成した情報は、情報処理装置４００で表示してもよいし、ウェアラブル機器２００や携帯端末装置３００に送信され、それらの機器での表示に用いられてもよい。
【００９３】
また、本実施形態に係る生体情報処理システムが携帯端末装置３００より実現される場合、携帯端末装置３００は上記情報処理装置４００と同様に、センサー部４０を含まなくてもよい。携帯端末装置３００の情報取得部１１０は、ウェアラブル機器２００から、近距離無線通信を介してユーザー情報を取得する。また、処理部１２０により生成した情報は、携帯端末装置３００で表示してもよいし、ウェアラブル機器２００や情報処理装置４００に送信され、それらの機器での表示に用いられてもよい。
【００９４】
或いは、携帯端末装置３００は、センサー部４０の一部又は全部のセンサーを含んでもよい。近年の携帯端末装置３００は、防水性が高く、種々のセンサーを含む場合もある。また、携帯端末装置３００を身体に固定するホルダーも知られている。よって、携帯端末装置３００をウェアラブル機器２００と同様に取り扱う実施形態も否定されない。
【００９５】
その場合の携帯端末装置３００の情報取得部１１０は、携帯端末装置３００が含むセンサーからの情報（及び必要に応じてウェアラブル機器２００からの情報）を取得する。
【００９６】
また、本実施形態に係る情報処理システム１００が、ウェアラブル機器２００、携帯端末装置３００、情報処理装置４００のうちの少なくとも２つの機器の組み合わせにより実現される場合、情報処理システム１００で実行される処理は、いずれか１つの機器において実行されてもよいし、複数の機器で分散処理されてもよい。また、本実施形態に係る情報処理システム１００が、ウェアラブル機器２００、携帯端末装置３００、情報処理装置４００とは異なる機器を含むことも妨げられない。
【００９７】
また、本実施形態の情報処理システム１００は、情報（例えばプログラムや各種のデータ）を記憶するメモリーと、メモリーに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサーを含む。プロセッサーは、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する処理と、取得されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理と、各泳法に対して、各泳法での評価指標情報が関連付けられた情報を出力する処理と、を行う。
【００９８】
プロセッサーは、例えば各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよいし、或いは各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。プロセッサーは、例えばＣＰＵであってもよい。ただしプロセッサーはＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種のプロセッサーを用いることが可能である。またプロセッサーはＡＳＩＣによるハードウェア回路でもよい。メモリーは、例えばＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリーであってもよいし、レジスターであってもよいし、ハードディスク装置等の磁気記憶装置であってもよいし、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。例えば、メモリーはコンピューターにより読み取り可能な命令を格納しており、当該命令がプロセッサーにより実行されることで、情報処理システム１００の各部の機能が実現されることになる。ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して動作を指示する命令であってもよい。
【００９９】
また、本実施形態の情報処理システム１００の各部は、プロセッサー上で動作するプログラムのモジュールとして実現される。例えば情報取得部１１０は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する情報取得モジュールとして実現される。処理部１２０は、取得されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理モジュールとして実現される。出力部１３０は、各泳法に対して、各泳法での評価指標情報が関連付けられた情報を出力する出力モジュールとして実現される。
【０１００】
また、本実施形態の手法は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する処理を行い、取得されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの泳法を判定し、各泳法で泳いだときの消費カロリー情報、脈波情報、及びストローク情報の少なくとも１つである評価指標情報を求める処理を行い、各泳法に対して、各泳法での評価指標情報が関連付けられた情報を出力する処理を行う情報処理方法（水泳情報処理方法）に適用できる。或いは、本実施形態の手法は、ユーザーの体動情報を含むユーザー情報を取得する処理を行い、取得されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの泳法を主成分分析に基づいて判定する処理を行い、求められた泳法の判定結果を出力する処理を行う情報処理方法に適用できる。
【０１０１】
３．処理部での処理の詳細
次に処理部１２０で行われる処理について詳細に説明する。まず主成分分析について説明した後、主成分分析の結果を用いる処理について説明する。主成分分析の結果を用いる処理は、評価指標情報の１つであるストローク情報を算出する処理、状態判定処理のうちの泳法及び水中ウォークを判定する処理、状態判定処理のうちのターン及びレストを判定する処理に分けられる。その後、評価指標情報のうちの脈波情報と消費カロリー情報を算出する処理について説明する。
【０１０２】
３．１  主成分分析
加速度分布分析処理部１２１では、ｎ秒間に取得された体動情報を対象として主成分分析を行う。例えばｎ＝６であり、加速度センサーのサンプリングレートが１６Ｈｚであれば、９６個のデータが１回の主成分分析における処理対象となる。
【０１０３】
図７は主成分分析を説明する概念図である。本実施形態では、体動情報は３軸の加速度値であるが、図７では説明を簡単にするために２次元での主成分分析を説明しており、Ｘ１軸、Ｘ２軸の２軸加速度値の分布を示している。所与の１タイミングでの加速度値は、Ｘ１−Ｘ２平面上の点としてプロットされるため、上記例のように９６個のデータを対象とすれば、平面上に９６個の点がプロットされる。
【０１０４】
この際、軸方向での値のバラツキ（分散）が大きいほど、情報量が多く、本実施形態で言えばユーザーの体動の特徴を表していると言える。図７の例では、データはＸ１軸方向にもばらついているし、Ｘ２軸方向にもばらついている。つまり、情報はＸ１軸とＸ２軸の両方に分かれてしまっており、一方のみを用いたのでは情報の欠落が大きく、精度の高い処理を行えない。
【０１０５】
これに対して、主成分分析では座標回転（及び厳密には平均値に対応する点への原点の移動）を行い、軸方向での分散が最大となる座標系を求める。図７のように２次元平面を考慮しているときは、θの値を変化させながら、軸方向での分散が最大となるθを探索する。図７の例では、Ｘ１軸を反時計回りにθだけ回転させたＺ１軸において、分散が最大となった。よって、Ｚ１軸の情報を用いることで、情報の欠落を低減し、元データに比べて変数を少なくしたとしても、精度の高い処理を実行することが可能になる。図７の例ではＺ１軸を第１主成分軸とし、Ｚ１軸に直交するＺ２軸を第２主成分軸とする。なお、３次元以上に拡張する場合、第２主成分軸以降の主成分軸については、既に求められている主成分軸に直交するという拘束条件のもとで、分散が最大になる方向を選択すればよい。
【０１０６】
Ｘ１軸及びＸ２軸による座標系において、第１主成分軸の方向を表すベクトルを第１固有ベクトルｅ１とし、第２主成分軸の方向を表すベクトルを第２固有ベクトルｅ２とする。各固有ベクトルは、共分散行列の固有ベクトルに対応する。
【０１０７】
また、各加速度値をＺ１軸及びＺ２軸による座標系に座標変換した際のＺ１軸での座標値を第１主成分、Ｚ２軸での座標値を第２主成分とする。上記例であれば、第１主成分及び第２主成分は、それぞれ９６個の値（スカラー）の集合となる。第１主成分の分散を第１固有値λ１とし、第２主成分の分散を第２固有値λ２とする。
【０１０８】
また、主成分分析では、元データを基準とした場合の、各主成分が含む情報量を寄与度として求めることができる。固有ベクトル、固有値、寄与度等は、主成分分析の結果として一般的に取得される情報である。
【０１０９】
以上では２次元量を対象として説明を行ったが、対象が３次元量（及びそれ以上の多次元量）になっても同様に処理を行う。数学的には、元の座標系に対して直交変換を行い、第１主成分から順に分散が最大となるような新たな座標系を決定する処理を行えばよい。主成分分析を実行するための具体的な行列演算等については広く知られた手法であるため、これ以上の詳細な説明は省略する。本実施形態では３次元量を対象とするため、固有値、固有ベクトルはそれぞれ３つ求めることが可能である。
【０１１０】
図８、図９は主成分分析の結果を説明する図である。図８は主成分分析前の体動情報の例であり、３軸加速度センサーのセンサー座標系を構成するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸での加速度値の時間変化を表す波形図である。一方、図９は、図８のデータを対象として主成分分析を行った結果であり、第１〜第３主成分の時間変化を表す波形図である。なお、図８、図９はユーザーが背泳ぎを行っている場合のデータを用いている。
【０１１１】
図９の第１主成分と、第２、第３主成分とを比較すればわかるように、主成分分析を行うことで、第１主成分に強い周期性が表れており、第１主成分は水泳による体動の特徴をよく表す情報となっていることがわかる。
【０１１２】
なお、図８の例ではＺ軸の加速度値に充分強い周期性がみられるため、Ｚ軸の情報（Ｚ軸の方向、Ｚ軸での座標値、分散等）を用いることで適切な処理が可能とも考えられる。しかし上述したようにフォームには個人差があるため、ＸＹＺのいずれかの軸に充分な情報が含まれるとは限らず、図７の例のように、どの軸を用いても情報の欠落が大きい場合もある。その点、主成分分析を行えば、元データである３軸加速度がどのような情報であったとしても、第１主成分から順に、分散が最大になるようなデータを取得できる。つまり、元データによらず、適切な情報を処理（以下で説明する泳法判定処理等）に利用すること等が可能になる。
【０１１３】
図１０は、加速度分布分析処理部１２１での処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、加速度分布分析処理部１２１は、過去ｎ秒分の３軸加速度を対象として、分布の散布方向を分析する（Ｓ１０１）。具体的には分散が最大となる方向を探索する処理を行えばよい。次に、Ｓ１０１の処理で求められた第１〜第３主成分軸から構成される新たな座標系を設定する（Ｓ１０２）。そして、センサー座標系で計測されている３軸加速度の値を、Ｓ１０２で設定した新たな座標系に変換する（Ｓ１０３）ことで、当該新たな座標系の各軸（主成分軸）での加速度である第１〜第３主成分を求める（Ｓ１０４）。そして加速度分布分析処理部１２１は、Ｓ１０１〜Ｓ１０４で求められた情報により分析結果を更新し（Ｓ１０５）、１回の分析処理を終了する。
【０１１４】
本実施形態では、加速度分布分析処理部１２１は、処理対象となるｎ秒の区間を１秒ずつずらして設定することで、１秒に１回、図１０の分析処理を実行する。ただし、ｎ秒の区間をずらす量を調整することで、分析処理の実行レートを柔軟に調整可能であることは当業者であれば容易に理解できるであろう。
【０１１５】
３．２  ストローク情報の算出
次にストローク情報算出部１２２で行われるストローク情報の算出処理について説明する。上述したように、ストロークは腕の１かきに相当する動作を表すため、所与の１ストロークの中でのユーザーの体動と、別の１ストロークの中でのユーザーの体動は非常に似通った特性を有すると考えられる。つまり、水泳中であればユーザーの体動情報は周期性を有し、その１周期の長さに基づいてストローク情報を求めることが可能である。
【０１１６】
この際、図９に示したように、主成分分析を行うことで、第１主成分から順に分散が大きくなるような座標系（第１〜第３主成分軸）が求められている。そのため、第１主成分の時間変化波形は強い周期性を有する。
【０１１７】
本実施形態の処理部１２０（ストローク情報算出部１２２）は、体動情報に対する主成分分析に基づいて、ストローク情報を求める。このようにすれば、周期性が強い軸での加速度を用いることができるため、ストローク情報を高精度で求めることが可能になる。
【０１１８】
図１１は、所与の加速度信号を対象として主成分分析を行って取得された第１主成分の時系列的な変化を表す波形である。図１１の横軸は時間を表し、縦軸は主成分分析により求められた座標系での加速度値を表す。図１１から明らかなように、第１主成分は強い周期性を有するため、ストローク情報算出部１２２では、図１１の波形の１周期に相当する長さ（時間）を求めればよい。
【０１１９】
具体的な手法は種々考えられるが、例えば図１１の波形の自己相関関数を求めればよい。連続関数の自己相関関数は、下式（１）で定義される。下式（１）のτは遅延時間を表す。なお、本実施形態の加速度信号は、３軸加速度センサーのサンプリングレートに従った頻度で取得される離散信号であるため、離散自己相関を求めてもよい。
【数１】
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【０１２０】
図１２は、図１１の第１主成分の自己相関関数を表す図である。図１２の横軸は遅延時間τを表し、縦軸は自己相関関数の値を表す。τ＝０では、同じ関数同士の相関となるため、Φ（０）＝１となる。また、周期性の強い信号では、遅延時間τが１周期に相当する長さとなった場合に相関が高くなる。すなわち、自己相関関数の値が極大値となるτは、１周期の整数倍に相当する時間に対応すると考えられる。
【０１２１】
ストローク情報算出部１２２は、例えば自己相関関数が極大となる最小のτ（τ＝０は除く）を、加速度信号（第１主成分）の周期として求める。極大値の探索は種々の手法を適用可能であり、値が増加から減少に転じた値を用いてもよいし、微分値が正から負に転じた値を用いてもよい。或いは、分解能を高くするために、所与の関数（例えば上に凸の２次関数）によるフィッティングを行って極大値を求めてもよい。
【０１２２】
図１２の例では、τ１が自己相関関数が極大となる最小の遅延時間となるため、体動の１周期に相当する時間をτ１とすればよい。
【０１２３】
ここで、体動の１周期とストロークとの関係について考える。バタフライ及び平泳ぎでは、右腕と左腕が同様の動きをする（右半身と左半身が対称性を有する）ため、１周期分の運動が１ストロークであるとの考えに問題はない。そのためストローク情報算出部１２２では、１ストロークの長さをτ１とし、単位時間当たりのストローク数であるストローク頻度を１／τ１として求めればよい。所定期間でのストローク数は、各タイミングで求められるストローク頻度の積分、或いは積分に相当する処理を行うことで求められる。
【０１２４】
これに対して、クロール及び背泳ぎでは、右腕と左腕を交互に動かす。そのため、右腕により水をかく動作を行って右腕が再び元の位置に戻ってくるまでの間、すなわち右腕が１周期分の動作を行う間に、左腕でも同様に１周期分の動作が行われている。例えば加速度センサーを含む図３等のウェアラブル機器２００を右腕に装着した場合、上記自己相関関数から求められる１周期の長さτ１の期間内には、右腕により水をかく動作と左腕により水をかく動作の両方が行われている。
【０１２５】
クロール及び背泳ぎの１ストロークを、右腕と左腕で１回ずつ水をかく動作と定義すれば、この場合についても１周期分の運動を１ストロークとすればよく、ストローク頻度は１／τ１となる。ただし、ランニングにおいて、右足と左足を１回ずつ踏み出した場合の歩数を２歩とカウントするように、右腕と左腕で１回ずつ水をかく動作を２ストロークと定義してもよい。この場合、加速度信号の周期性から求められるストローク頻度やストローク数は求めたい値の１／２になってしまう。
【０１２６】
よって、情報取得部１１０が、手首又は腕に装着されるウェアラブル機器２００を用いて検出されたユーザー情報を取得し、ストローク情報が、ストローク数情報を含む場合に、処理部１２０（ストローク情報算出部１２２）は、ウェアラブル機器２００が装着される手首又は腕の周期運動に基づいて検出された情報に対して、判定された泳法に応じた係数を乗じることでストローク数情報を求める。
【０１２７】
ここで、ストローク数情報は、単位時間当たりのストローク数であるストローク頻度であってもよいし、所定時間全体でのストローク数を表す情報であってもよい。
【０１２８】
上記の例であれば、判定された泳法がクロール又は背泳ぎである場合には、ウェアラブル機器２００が装着される手首又は腕の周期運動に基づいて検出された情報（例えばストローク頻度１／τ１や、所定時間でのストローク数）に対して、２を乗じた値をストローク数情報とする。一方、判定された泳法がバタフライ又は平泳ぎであれば、乗じる係数は１を用いる。このようにすれば、泳法に応じたストローク数を適切に求めることが可能になる。
【０１２９】
また、近年では水中を歩く運動（水中ウォーク）が、リハビリテーションやダイエット、体力作りに適していることが広く知られている。よって本実施形態では、４泳法の判定だけでなく、水中ウォークを行っているか否かを判定してもよい。水中ウォークでは、ストローク情報に相当する情報として、歩数に関する情報を算出するとよい。この場合、腕の１振りは２歩に相当するため、クロールや背泳ぎと同様に、加速度信号の周期性から求められる情報に対して、２を乗じた値をストローク数情報とする。
【０１３０】
なお、以上では自己相関関数として上式（１）を示したが、上式（１）を直接的に演算する手法には限定されない。例えば、ウィーナー・ヒンチンの定理により、下式（２）のように、確率過程のパワースペクトル密度が、自己相関関数のフーリエ変換となることが知られている。よって、パワースペクトル密度を逆ＦＦＴすることで、下式（３）のように自己相関関数Φ（τ）を求められる。本実施形態のストローク情報算出部１２２では、下式（３）に基づいて自己相関関数を求めてもよい。
【数２】
2018038455.tif 000004
【数３】
2018038455.tif 000005
【０１３１】
また、以上では第１主成分のみを処理に用いる例を示したがこれには限定されない。例えば、第１主成分と第２主成分を加算して生成された和信号を対象として、上記処理を行ってもよい。第２主成分を用いるか否かについては、例えば主成分分析で求められる累積寄与度に基づいて判定する。第２主成分が必要となる場合とは、第１主成分に含まれる情報量が少なく、第１主成分のみを用いた場合の情報の欠落が大きい場合である。よって例えば、累積寄与度が所定閾値（０．７０や０．８０等）を超えるか否かを基準とし、第１主成分の寄与度が所定閾値を超えない場合は第２主成分を処理に利用すればよい。
【０１３２】
３．３  泳法及び水中ウォーク状態の判定
上述したように、主成分分析の結果は泳法判定に有用と考えられる。よって処理部１２０（泳法・水中ウォーク判定部１２３）は、体動情報に対する主成分分析に基づいて、ユーザーの泳法を判定する。具体的には、処理部１２０は、体動情報に対する主成分分析により得られた特徴量に基づいて、ユーザーの泳法を判定すればよい。
【０１３３】
このようにすれば、主成分分析の結果を用いることで精度よく泳法判定を行うことができる。その際、主成分分析の結果を、既知のパターン認識における特徴量として利用することができる。ここでは、４泳法及び水中ウォークの５状態の判定を行うことを想定しているため、当該５つのクラスの各クラスについて、事前学習によって得られた特徴量を辞書として保存する。そして、所与の体動情報の観測値（実測値）に基づいて特徴量が求められた場合に、当該特徴量がいずれのクラスに属するかを判定することで、４泳法及び水中ウォークの５状態を判定する。判定手法は、線形判別分析法を用いたクラス分類、階層型ニューラルネットワークを用いたクラス分類、サポートベクターマシン等、公知の手法を広く適用可能であるため、学習処理及び判定処理の詳細については説明を省略する。以下では、主成分分析の結果からどのような特徴量を求めるかについて説明する。
【０１３４】
上述したように、泳法に応じて感度軸が異なることに鑑みれば、主成分分析により求められる主成分軸の方向（固有ベクトル）や、各主成分軸での分散（固有値）は、各泳法を適切に分類するための特徴量として利用可能と考えられる。よって処理部１２０は、体動情報に対する主成分分析により得られた主成分軸及び固有値の少なくとも一方を含む特徴量の学習処理に基づいて、ユーザーの泳法を判定する。
【０１３５】
例えば、特徴量として、第１〜第３固有値（λ１，λ２，λ３）、及び第１固有ベクトルｅ１＝（ｅｘ１，ｅｙ１，ｅｚ１）の６次元情報を用いてもよい。図１３は、（λ１，λ２，λ３）による３次元特徴量空間に、４種類の泳法の各泳法で取得された値をプロットした図である。図１４は、（ｅｘ１，ｅｙ１，ｅｚ１）による３次元特徴量空間に、４泳法での値をプロットした図である。なお、図１３、図１４では各特徴量の値を正規化している。
【０１３６】
図１３からわかるように、第１〜第３固有値を特徴量とすることで、クロールと平泳ぎは比較的近い位置にプロットされてしまう。また図１４からわかるように、第１固有ベクトルを特徴量とすることで、クロールとバタフライは比較的近い位置にプロットされてしまう。しかし図１３では、クロールとバタフライが判別可能な程度に離れてプロットされているし、図１４ではクロールと平泳ぎが判別可能な程度に離れてプロットされる。つまり、第１〜第３固有値（λ１，λ２，λ３）と第１固有ベクトル（ｅｘ１，ｅｙ１，ｅｚ１）の６つを特徴量とする６次元特徴量空間を考えれば、４泳法を精度よく判別可能なことがわかった。言い換えれば、上記６つの特徴量は、４泳法を判別する特徴量として適切と言える。
【０１３７】
ただし、本実施形態で用いる特徴量は上記６つに限定されない。例えば、第１主成分に含まれる各値の取得タイミングが既知であるため、第１主成分の時系列的な変化を求めることができ、第１主成分に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を行うこともできる。本実施形態では、第１主成分をＦＦＴした際のスペクトルの最大値（最大パワー）Ａ１を泳法判定の特徴量としてもよい。同様に第２主成分をＦＦＴした際のスペクトル最大値Ａ２、及び第３主成分をＦＦＴした際のスペクトル最大値Ａ３を特徴量とする。
【０１３８】
図１５は、（Ａ１，Ａ２，Ａ３）による３次元特徴量空間に、４泳法での値をプロットした図である。図１５では、背泳ぎと平泳ぎは比較的近い位置にプロットされるが、バタフライ、クロールは他の泳法とある程度離れた位置にプロットされる。つまり、（Ａ１，Ａ２，Ａ３）は、上記の第１〜第３固有値（λ１，λ２，λ３）、及び第１固有ベクトルｅ１＝（ｅｘ１，ｅｙ１，ｅｚ１）のいずれとも異なる特性を有するため、（Ａ１，Ａ２，Ａ３）を特徴量に追加することで、判定精度のさらなる向上が期待できる。その他、本実施形態で用いる特徴量は種々の変形実施が可能である。
【０１３９】
なお、図１３〜図１５では便宜上４泳法のみを図示したが、水中ウォークについても上記６次元特徴量空間、或いは９次元特徴量空間等を用いて適切に判定可能である。
【０１４０】
３．４  ターン状態及びレスト状態の判定
次にターン・レスト判定部１２４での処理を説明する。ターン状態又はレスト状態では、４泳法のいずれかの状態や水中ウォーク状態と異なり、ユーザーの体動に周期性が表れない。よって、ターン・レスト判定部１２４は、ストローク情報算出部１２２での処理と同様に、第１主成分（或いは第１主成分と第２主成分の和信号）の自己相関関数を求め、極大値を探索する処理を行う。自己相関関数に安定的な極大値が現れない場合、ターン状態又はレスト状態と判定する。
【０１４１】
図１６は、ターン状態での第１主成分の時間変化を表し、図１７はターン状態での第１主成分の自己相関関数を表す。また、図１８は、レスト状態での第１主成分の時間変化を表し、図１９はレスト状態での第１主成分の自己相関関数を表す。図１６、図１８の横軸は時間を表し、縦軸は加速度値を表す。図１７、図１９の横軸は遅延時間τを表し、縦軸は自己相関関数の値を表す。
【０１４２】
図１７、図１９から明らかなように、ターン状態又はレスト状態では、安定的な極大値が現れない。よって、ターン・レスト判定部１２４では、極大値の検出処理に基づいて、ターン状態又はレスト状態であるか否かを判定する。例えば、極大値且つ自己相関関数の値が所定閾値以上である点、或いは、極大値且つ尖鋭度（Ｑ値相当）が所定閾値以上の点を、安定的な極大値とし、所定遅延時間内に安定的な極大値が検出されない場合に、ターン状態又はレスト状態と判定すればよい。
【０１４３】
以上の説明からわかるように、ターン・レスト判定部１２４での処理は、ストローク情報算出部１２２での処理と一部重複する。これらの処理を別々に行うことは妨げられないが、処理効率を考慮すれば共通化することが望ましい。例えば、主成分の自己相関関数を求める処理、及び極大値を探索する処理を共通化し、当該処理結果を、ストローク情報の算出と、ターン・レスト判定の両方に利用する。
【０１４４】
図２０は、処理部１２０での処理の一例を説明するフローチャートである。処理部１２０は、まず３軸加速度信号に対する主成分分析を行い、第１〜第３固有ベクトル（ｅ１〜ｅ３）、第１〜第３固有値（λ１〜λ３）、及び第１〜第３主成分を求める（Ｓ２０１）。そして第１〜第３主成分に対してＦＦＴを行い、第１〜第３パワースペクトルを求め、各パワースペクトルの最大値をスペクトル最大値（Ａ１〜Ａ３）とする（Ｓ２０２）。さらに、Ｓ２０２で求めた第１主成分のパワースペクトルを用いて、上式（３）に基づいて自己相関関数を求める（Ｓ２０３）。処理部１２０は、自己相関関数に安定的な極大値があるかを判定し（Ｓ２０４）、安定的な極大値が検出されない場合には、ターン状態又はレスト状態と判定する（Ｓ２０５）。一方、極大値が検出された場合には、４泳法及び水中ウォーク状態のいずれかであると考えられるため、Ｓ２０１で求めた固有ベクトル、固有値、及びＳ２０２で求めたスペクトル最大値を用いて泳法・水中ウォーク判定を行う（Ｓ２０６）。さらに、自己相関関数の極大値に基づいて、ストローク情報を算出する（Ｓ２０７）。図２０に示した処理であれば、状態判定及びストローク情報の算出において重複する処理を共通化できる。ただし、処理部１２０での処理の流れは図２０に限定されず、種々の変形実施が可能である。
【０１４５】
なお、本実施形態ではターン状態及びレスト状態をまとめて１つの状態と考えてもよいし、ターン状態とレスト状態を異なる２つの状態としてもよい。ただし、図１７と図１９の比較からわかるように、安定的な極大値の有無からは、ターン状態とレスト状態を判定することは難しい。よって例えば、安定的な極大値が検出されない期間の長さを計測し、所定閾値以下の場合をターン状態、所定閾値より大きい場合をレスト状態と判定すればよい。この判定処理は、例えば図２０のＳ２０５で行われる。ターン状態は、ターン動作による方向転換の終了後、比較的短い時間で４泳法のうちのいずれかの状態に遷移することが多いのに対して、レスト状態はある程度長い時間継続することが想定されるためである。
【０１４６】
３．５  脈波情報の算出
次に脈波情報の算出処理について説明する。図２に示したように、情報処理システム１００が生体センサー４２（脈波センサー）からのセンサー情報を取得できる場合、脈波情報算出部１２５は、当該センサー情報に基づいて脈波情報を求めればよい。例えば、センサー情報のＡＣ成分（脈ＡＣ）は、血流量の変化に応じた信号となる。よって、脈ＡＣに対するＦＦＴ結果のピーク周波数を求めれば、当該周波数は脈の周波数を表すことになる。或いは、脈ＡＣのピーク間の時間を求めれば、当該時間は脈の周期（脈拍間隔）を表すことになる。脈波センサーに基づく脈波情報の算出処理については、種々の手法が知られており、本実施形態ではそれらの手法を広く適用可能である。
【０１４７】
また、加速度信号等の体動情報から脈拍数を推定する手法も広く知られている。例えば、加速度信号から求めた特徴量を用いてパラメーターの学習処理を行っておき、当該パラメーターと実測された加速度信号から目標脈拍数を求める。現在の脈拍数から目標脈拍数までの間を、所定の関数に従って変化させることで、脈拍数の時系列的な変化を推定できる。なお、体動情報に基づく脈波情報の推定手法についても、種々の手法が知られており、本実施形態ではそれらの手法を広く適用可能である。
【０１４８】
３．６  消費カロリー情報の算出
脈拍数情報と分時酸素消費量ＶＯ２の関係として、例えば下式（４）が知られている。下式（４）のＶＯ２ｍは分時酸素消費量の最大値、ＶＯ２ｒは安静状態における分時酸素消費量、ＨＲｍは脈拍数の最大値、ＨＲｒは安静状態における脈拍数である。
【数４】
2018038455.tif 000006
【０１４９】
消費カロリー情報算出部１２６は、例えばＶＯ２ｍ、ＶＯ２ｒ、ＨＲｍ、ＨＲｒの各値を求めておき、それらの値と脈波情報算出部１２５で求められた脈拍数ＨＲとからＶＯ２を求めればよい。ＶＯ２と消費カロリー量には所与の関係があるため、推定したＶＯ２から消費カロリー量を求めることが可能になる。
【０１５０】
ただし消費カロリーの演算手法はこれに限定されない。例えば加速度信号の大きさに基づく演算を行ってもよい。或いは泳法ごとに単位時間当たりの消費カロリーをあらかじめ設定しておき、当該情報と、泳法判定結果とに基づいて消費カロリーを演算してもよい。消費カロリー情報の演算は、種々の手法が知られており、本実施形態ではそれらの手法を広く適用可能である。
【０１５１】
３．７  その他の処理例
処理部１２０では、上述した情報以外の情報を求める処理を行ってもよい。例えば、ターン・レスト判定部１２４でのターン状態の判定結果に基づいて、水泳距離を求めてもよい。具体的には、プールの長さをあらかじめ入力しておき、ターン数とプール長との乗算により水泳距離を求める。水泳時間も計測できるため、水泳距離及び水泳時間に基づいて、水泳速度を求めることも可能である。
【０１５２】
また、水泳距離をストローク数で除算することで、１ストロークで進んだ距離であるストローク長を求めてもよい。
【０１５３】
４．出力情報と表示画面例
上述したように、処理部１２０では状態判定結果、及び評価指標情報が求められる。図２１は、処理部１２０で求められるデータの構造例である。図２１に示したように、所与のタイミングでの状態判定結果と、脈波情報と、ストローク情報と、消費カロリー情報とが関連付けて記憶される。図２１の例では、脈波情報は脈拍数であり、ストローク情報はストローク頻度であり、消費カロリー情報は分時消費カロリー量である。
【０１５４】
各情報は、例えば主成分分析を行うレートと同様に、１秒に１回算出されてもよい。この場合、１秒ごとに、図２１に示した１行のデータが作成されることになる。もちろん、各情報の算出レートは１秒に限定されないし、情報に応じて異なる算出レートが用いられてもよい。
【０１５５】
出力部１３０は、各泳法に対して、各泳法での評価指標情報が関連付けられた時系列の情報を出力する。このようにすれば、各評価指標情報がいずれの泳法で泳いだ結果を表す情報であるかを明確に保持しておくことが可能になる。なお、図２１にも示したように、出力部１３０では、４泳法以外の状態（水中ウォーク、ターン、レスト）に対しても当該状態での評価指標情報が関連付けられた時系列の情報を出力することが可能である。
【０１５６】
また、同じ状態判定結果が継続する場合、継続期間のデータを１つのまとまりとして処理することも有用である。例えば時刻ｔｉ〜時刻ｔｊの期間において状態判定結果が全てクロールであったとする。この場合、当該ｔｉ〜ｔｊの期間では、間にターンやレストを挟むことなく、また他の泳法に切り替えることもなく、連続的にクロールを行っていることになる。そのため、当該期間でのデータを処理や出力（表示）の単位として利用できる。
【０１５７】
図２２は、データ構造の他の例である。図２２に示したように、所与の状態に対して、開始時刻、終了時刻、評価指標情報が関連付けられている。なお、評価指標情報は対象期間での平均脈拍数、総ストローク数、総消費カロリー量を例示しているが、これには限定されない。統計量として、最大値、最小値、中央値等の他の情報を求めてもよい。或いは１つの期間に関連付けられる評価指標情報は１つに限定されず、複数の情報（例えば図２１と同様に１秒ごとの脈拍数の値等）が関連付けられてもよい。
【０１５８】
このように、出力部１３０は、第１の期間（例えば図２２のｔｓ０〜ｔｅ０）に対して、第１の期間の泳法と、当該泳法での評価指標情報とが関連付けられた情報と、第２の期間（例えばｔｓ２〜ｔｅ２）に対して、第２の期間の泳法と、当該泳法での評価指標情報とが関連付けられた情報と、を含む時系列の情報を出力する。このようにすれば、所与の期間を設定し、当該期間ごとに、泳法と評価指標情報を対応付けた情報を出力できる。
【０１５９】
また出力部１３０は、図２２に示したように、第１の期間と第２の期間の間の期間（例えばｔｓ１〜ｔｅ１）に対して、ユーザーがレスト状態又はターン状態であることを示す情報が関連付けられた情報を含む時系列の情報を出力する。また、出力部１３０は、第１の期間と第２の期間の間の期間に対して、ユーザーが水中ウォークを行ったことを示す情報が関連付けられた情報を含む時系列の情報を出力する。このようにすれば、４泳法以外にもターン状態、レスト状態、水中ウォーク状態であった期間についても、状態と評価指標情報を対応付けた情報を出力できる。
【０１６０】
図２３及び図２４は、表示部で表示される画面の例である。なお、出力部１３０が表示部であって、図２３、図２４の画面が情報処理システム１００の表示部で表示されてもよいし、出力部１３０は表示用の情報を他の機器に対して送信し、図２３、図２４の画面が当該他の機器で表示されてもよい。
【０１６１】
図２３は、各期間内でのストローク数の変化を時系列に表示する画面の例である。図２３の例では、３０秒を目安に所定の泳法での水泳又は水中ウォークを行い、その間に３０秒ずつのインターバルを設定した場合のデータを示している。図２３の画面を用いることで、各期間でのストローク数を視認が容易な形態で表示できる。さらに、状態に応じてグラフの表示形態（図２３の例ではハッチング）が異なる。これにより、所与の状態と他の状態とを容易に識別可能である。例えば、Ａ１の８ストロークと、Ａ２の１４ストロークは異なる泳法によるものであることが容易に理解されるため、本実施形態の手法であれば図２３の表示から「同じ泳法で急にストロークを上げた」といった誤認が生じる可能性を抑止できる。
【０１６２】
図２４は、図２３の場合と同様の運動を行った際の、各期間内での脈拍数の変化を時系列で表示する画面の例である。図２４に示したように、１つの期間内で脈拍数の時系列変化を細かく表示することも可能である。図２４でも、Ｂ１の期間とＢ２の期間は異なる泳法であることが表示態様から明らかである。また、本実施形態では４泳法とは異なる状態についても表示可能であり、Ｂ３のようにレスト状態での脈拍数の変化を表示できる。このようにすれば、期間の抜けが生じにくいため、脈拍数のような連続的な変化が重要な評価指標情報の表示を適切に行うことができる。また、レスト状態となったときに、速く脈拍数が低下するユーザーは体力がある（心肺機能が高い）と推定できるため、レスト状態の情報を水泳トレーニングによる効果を表す情報としてユーザーに提示することも可能である。
【０１６３】
このように、出力部１３０は、表示部であり、表示部は、各泳法に対して関連付けられた評価指標情報を、各泳法に応じて異なる画像表示態様で識別可能に表示するとよい。また、表示部は、レスト状態及び水中ウォークを示す情報を、前記各泳法に対して関連付けられた前記評価指標情報と異なる画像表示態様で識別可能に表示するとよい。なお表示部は、レスト状態と水中ウォーク状態も、互いに識別可能に表示するとよい。ここで、図２３、図２４に示したように、水中ウォークを示す情報とは、水中ウォークという状態と、当該水中ウォークでの評価指標情報（ストローク数、脈拍数）が関連付けられた情報であってもよい。また、図２４に示したように、レスト状態を示す情報とは、レスト状態と、当該レスト状態での評価指標情報（脈拍数）とが関連付けられた情報であってもよい。また、ターン状態を表示対象としてもよく、その場合表示部は，ターン状態を示す情報を、各泳法に対して評価指標情報が関連付けられた情報、レスト状態を示す情報、水中ウォーク状態を示す情報とは異なる画像表示態様で識別可能に表示する。
【０１６４】
なお、画像表示態様は種々の手法により変更可能である。例えば、図２３、図２４に示したようにハッチングを変更してもよいし、輝度を変更してもよい。或いはカラー表示が可能な表示部であれば色を変更してもよい。或いは、明滅パターンを変更してもよい。
【０１６５】
また、上述したように本実施形態での表示部は、ＰＣ等の比較的解像度の高い表示部であってもよいし、ウェアラブル機器２００の表示部５０であってもよい。ウェアラブル機器２００の表示部５０で表示を行う場合、表示部のサイズが小さく、解像度も低いことが多い。そのため、表示する情報量を多くしすぎると、画像の視認性が低下するおそれがある。
【０１６６】
このような場合を考慮して、表示部（狭義には表示部５０）は、所与の水泳期間における評価指標情報のサマリー情報を表示するとよい。ここで所与の水泳期間とは、例えば１日を単位としてもよい。或いは、水泳の開始からある程度まとまった休憩を取るまでの期間を用いてもよく、例えばレスト状態が所定時間以上継続したタイミングを水泳期間の終了タイミングとしてもよい。
【０１６７】
このようにすれば、水泳期間での活動状態の概要を、サマリー情報としてユーザーに閲覧させることができる。サマリー情報は、情報処理システム１００において取得される情報（図２１等）に比べて情報量が削減された情報である。そのため、表示部のサイズが小さい場合等でも視認性を損なう可能性が低く、水泳期間で行われた活動の概要の把握に適している。
【０１６８】
図２５はウェアラブル機器２００の表示部５０でサマリー情報を表示する際の画面例である。図２５では、水泳期間内での運動時間（Ｃ１）、総消費カロリー量（Ｃ２）、平均ストローク頻度（Ｃ３）を表示している。運動時間は、例えば４泳法、水中ウォークのいずれかと判定された時間の総和として求められる。
【０１６９】
ただし、４泳法による水泳を行っている間は、表示部に情報を表示したとしてもユーザー（泳者）が閲覧することは難しく、情報を表示する意義が薄い。よって表示部は、ユーザーがレスト状態又は水中ウォーク状態と判定された場合に、サマリー情報を表示するとよい。レスト状態又は水中ウォーク状態では、腕や顔の動きが大きくないため、例えばウェアラブル機器２００の表示部５０に図２５等の表示を行うことで、ユーザーは適切に情報を閲覧することが可能である。
【０１７０】
また、表示部のサイズが小さかったとしても、複数の表示画面を順次切り替えて表示することで、ユーザーに提示する情報量を増やすことができる。よって表示部は、ユーザーの操作入力に応じて、泳法と評価指標情報が関連付けられた情報、又はサマリー情報を表示してもよい。
【０１７１】
ここでの操作入力とは、情報処理システム１００（ウェアラブル機器２００）の操作部に対してユーザーによる操作が行われたことを表す情報である。ウェアラブル機器２００には操作部として１又は複数のボタンが設けられることが一般的であるし、タップ入力等の入力手段が設けられることもあり、操作部の具体的な構成については種々の実施形骸が考えられる。
【０１７２】
ここでの、泳法と評価指標情報が関連付けられた情報は、図２１のような詳細な情報に比べて、情報量が削減された情報であることが望ましい。例えば、図２６に示したように、１状態につき１つの画面を表示する情報であってもよい。図２６の画面では、水泳期間内で、平泳ぎによる水泳距離が２００ｍ、水泳時間が２分５０秒、平泳ぎによる消費カロリー量が３０ｋｃａｌであるという概略的な情報が表示される。このような表示であれば、水泳期間内で平泳ぎが複数回に分けて行われた（例えば２５ｍを８本泳いだ）としても、それらの情報を１画面でまとめて表示することが可能になる。上述したように、状態数が４泳法、水中ウォーク、ターン、レストの７状態であれば、最大７画面を用いれば、水泳期間での情報を状態ごとに提示できる。ウェアラブル機器２００の操作部では複雑な操作が難しいため、複数画面の遷移は順次行われることが多い。例えば７画面の遷移であれば、各画面に１〜７の順序を割り振っておき、所与の順序の画面からは次の順序の画面又は前の順序の画面への遷移を行う。つまり画面数の増大は情報閲覧を困難にするところ、図２６のような情報であれば画面数を抑えられるため、ウェアラブル機器２００でも情報閲覧が容易である。
【０１７３】
ただし、より細かい単位で表示画面を生成することも妨げられない。例えば図２７は２５ｍを１本泳いだ際の情報に基づく表示画面であり、例えば図２３の１行の情報から１つの画面を生成した場合に相当する。この場合、所与の水泳期間で生成される表示画面数は、図２５や図２６の例に比べて増大してしまう。しかし、２５ｍを数本泳ぐごとに結果を確認する場合のように、直近の幾つかの表示画面を閲覧できれば充分というケースも考えられる。よって本実施形態では、ウェアラブル機器２００の表示部５０において図２７のような表示を行うことも妨げられない。
【０１７４】
以上、本発明を適用した実施形態およびその変形例について説明したが、本発明は、各実施形態やその変形例そのままに限定されるものではなく、実施段階では、発明の要旨を逸脱しない範囲内で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記した各実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成することができる。例えば、各実施形態や変形例に記載した全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態や変形例で説明した構成要素を適宜組み合わせてもよい。また、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。このように、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能である。
【符号の説明】
【０１７５】
ＮＥ…ネットワーク、１０…バンド部、１２…嵌合穴、１４…尾錠、１５…尾錠枠、
１６…係止部、３０…ケース部、４０…センサー部、４１…体動センサー、
４２…生体センサー、５０…表示部、１００…情報処理システム、１１０…情報取得部、
１１１…体動情報取得部、１１３…生体情報取得部、１２０…処理部、
１２１…加速度分布分析処理部、１２２…ストローク情報算出部、
１２３…泳法・水中ウォーク判定部、１２４…ターン・レスト判定部、
１２５…脈波情報算出部、１２６…消費カロリー情報算出部、１３０…出力部、
２００…ウェアラブル機器、３００…携帯端末装置、４００…情報処理装置
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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