(57)【要約】【課題】センサーの装着先がユーザーの体幹から外れていた場合であっても確実に泳法判定をすることが可能な電子機器、泳法判定方法、泳法判定プログラム及び記憶媒体を提供することを目的とする。【解決手段】本適用例の電子機器は、３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する算出部と、前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定する判定部と、を含む。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する算出部と、
前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定する判定部と、
を含む電子機器。
【請求項２】
請求項１において、
前記第１の特徴量は、
前記ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、及び
前記ユーザーの身体の前記第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均を含み、
前記第２の特徴量は、
前記ユーザーの身体の前記第１方向に生じる加速度分散を含む、
電子機器。
【請求項３】
請求項２において、
前記第１方向は、
前記ユーザーの腕の延びる方向であり、
前記第２方向は、
前記ユーザーの手の甲に交差する方向である、
電子機器。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項において、
前記ユーザーの腕部に装着可能である、
電子機器。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項において、
前記判定部は、
前記ユーザーの泳法が、平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定する、
電子機器。
【請求項６】
請求項５において、
前記判定部は、
前記第１の特徴量、前記第２の特徴量及び前記第３の特徴量の組み合わせと、
予め用意されている判定基準と、
に基づいて、前記ユーザーの泳法が平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定する、
電子機器。
【請求項７】
請求項６において、
前記判定基準は、
機械学習により予め設定された基準である、
電子機器。
【請求項８】
３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出するステップと、
前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定するステップと、
を含む泳法判定方法。
【請求項９】
請求項８において、
前記第１の特徴量は、
前記ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、及び
前記ユーザーの身体の前記第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均を含み、
前記第２の特徴量は、
前記ユーザーの身体の前記第１方向に生じる加速度分散を含む、
泳法判定方法。
【請求項１０】
請求項９において、
前記第１方向は、
前記ユーザーの腕の延びる方向であり、
前記第２方向は、
前記ユーザーの手の甲に交差する方向である、
泳法判定方法。
【請求項１１】
請求項８乃至１０の何れか一項において、
前記判定するステップは、
前記ユーザーの泳法が、平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定する、
泳法判定方法。
【請求項１２】
３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出するステップと、
前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定するステップと、
をコンピューターに実行させる泳法判定プログラム。
【請求項１３】
３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出するステップと、
前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定するステップと、
をコンピューターに実行させる泳法判定プログラムを記憶したコンピューター読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１４】
３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出し、
前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定する、
電子機器。
【請求項１５】
請求項１４において、
前記第１の特徴量は、
前記ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、及び
前記ユーザーの身体の前記第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均を含み、
前記第２の特徴量は、
前記ユーザーの身体の前記第１方向に生じる加速度分散を含む、
電子機器。
【請求項１６】
請求項１５において、
前記第１方向は、
前記ユーザーの腕の延びる方向であり、
前記第２方向は、
前記ユーザーの手の甲に交差する方向である、
電子機器。
【請求項１７】
請求項１４乃至１６の何れか一項において、
前記ユーザーの腕部に装着可能である、
電子機器。
【請求項１８】
請求項１４乃至１７の何れか一項において、
前記判定では、
前記ユーザーの泳法が、平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定する、
電子機器。
【請求項１９】
請求項１８において、
前記判定では、
前記第１の特徴量、前記第２の特徴量及び前記第３の特徴量の組み合わせと、
予め用意されている判定基準と、
に基づいて、前記ユーザーの泳法が平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定する、
電子機器。
【請求項２０】
請求項１９において、
前記判定基準は、
機械学習により予め設定された基準である、
電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子機器、泳法判定方法、泳法判定プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、リスタブル機器を用いてユーザーの活動量を取得することが記載されており、特許文献２には、センサーを備えたバンドをユーザーの胸に装着し、３軸方向の加速度の記述統計量（平均、分散、歪度）に基づいて泳法判定を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１５−５３１２６８号公報
【特許文献２】特開２０１４−４２７５７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献２に記載されているアルゴリズム（特許文献２の図４等を参照）は、ユーザーの体幹に生じる加速度を利用しているので、例えば特許文献１のリスタブル機器のように、センサーの装着先をユーザーの胸以外の部位とした場合には、泳法判定の精度が著しく低くなるか、或いは判定自体が不可能であるという問題が生じる。
【０００５】
そこで本発明は、センサーの装着先がユーザーの体幹から外れている場合であっても確実に泳法判定をすることが可能な電子機器、泳法判定方法、泳法判定プログラム及び記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
［適用例１］
本適用例の電子機器は、３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する算出部と、前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定する判定部と、を含む。
【０００７】
算出部は、加速度平均に係る第１の特徴量、加速度の分散に係る第２の特徴量、及びストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する。当該３軸加速度センサーの装着先が仮にユーザーの体幹から外れている場合であっても、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせは、泳法によって変化し得る。従って、判定部は、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせに基づいて、ユーザーの泳法を判定することができる。
【０００８】
［適用例２］
本適用例の電子機器において、前記第１の特徴量は、前記ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、及び前記ユーザーの身体の前記第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均を含み、前記第２の特徴量は、前記ユーザーの身体の前記第１方向に生じる加速度分散を含んでもよい。
【０００９】
ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、第１方向と交差する第２方向に生じる
加速度平均、及び第１方向に生じる加速度分散、及びストロークピッチの組み合わせは、ユーザーの泳法によって変化する。従って、判定部は、ユーザーの泳法を正確に判定することができる。
【００１０】
［適用例３］
本適用例の電子機器において、前記第１方向は、前記ユーザーの腕の延びる方向であり、前記第２方向は、前記ユーザーの手の甲に交差する方向であってもよい。
【００１１】
つまり、判定部は、ユーザーの腕の延びる方向の加速度平均、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均、ユーザーの腕の延びる方向の加速度分散、ストロークピッチの組み合わせに基づき判定を行う。ユーザーの腕の延びる方向の加速度平均、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均、ユーザーの腕の延びる方向の加速度分散、及びストロークピッチの組み合わせは、ユーザーの泳法によって確実に変化するので、判定部は、ユーザーの泳法をより正確に判定することができる。
【００１２】
［適用例４］
本適用例の電子機器は、前記ユーザーの腕部に装着可能であってもよい。
【００１３】
この電子機器をユーザーの腕に固定すれば、前記センサーの前記腕における座標系により加速度平均、加速度分散、ストロークピッチを直接的に計測することができる。ユーザーの腕の動きは他の部位の動きと比較して泳法に大きく依存するため、当該センサーを用いることにより判定を高精度に行うことができる。
【００１４】
［適用例５］
本適用例の電子機器において、前記判定部は、前記ユーザーの泳法が、平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定してもよい。
【００１５】
これら４種類の泳法を区別できれば、ユーザーが水泳の際に採用しうる泳法を概ねカバーすることができるので利便性が高い。
【００１６】
［適用例６］
本適用例の電子機器において、前記判定部は、前記第１の特徴量、前記第２の特徴量及び前記第３の特徴量の組み合わせと、予め用意されている判定基準と、に基づいて、前記ユーザーの泳法が平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定してもよい。
【００１７】
このように、予め用意された判定基準を用いることにより、簡単かつ確実に泳法の判定を行うことができる。例えば、判定部は、水泳の終了後に判定をするのみならず、水泳中に判定を繰り返すことも可能である。
【００１８】
［適用例７］
本適用例の電子機器において、前記判定基準は、機械学習により予め設定された基準であってもよい。
【００１９】
このように、機械学習による基準の設定は、学習データを要するものの、学習データの個数を増やすことにより判定の信頼性を高めることができるという利点がある。
【００２０】
［適用例８］
本適用例の泳法判定方法は、３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散
に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出するステップと、前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定するステップと、を含む。
【００２１】
算出するステップでは、加速度平均に係る第１の特徴量、加速度の分散に係る第２の特徴量、及びストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する。当該３軸加速度センサーの装着先が仮にユーザーの体幹から外れている場合であっても、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせは、泳法によって変化し得る。従って、判定するステップでは、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせに基づいて、ユーザーの泳法を判定することができる。
【００２２】
［適用例９］
本適用例の泳法判定方法において、前記第１の特徴量は、前記ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、及び前記ユーザーの身体の前記第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均を含み、前記第２の特徴量は、前記ユーザーの身体の前記第１方向に生じる加速度分散を含んでもよい。
【００２３】
ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均、及び第１方向に生じる加速度分散、及びストロークピッチの組み合わせは、ユーザーの泳法によって変化する。従って、判定するステップでは、ユーザーの泳法を正確に判定することができる。
【００２４】
［適用例１０］
本適用例の泳法判定方法において、前記第１方向は、前記ユーザーの腕の延びる方向であり、前記第２方向は、前記ユーザーの手の甲に交差する方向であってもよい。
【００２５】
つまり、判定するステップでは、ユーザーの腕の延びる方向の加速度平均、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均、ユーザーの腕の延びる方向の加速度分散、ストロークピッチの組み合わせに基づき判定を行う。ユーザーの腕の延びる方向の加速度平均、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均、ユーザーの腕の延びる方向の加速度分散、及びストロークピッチの組み合わせは、ユーザーの泳法によって確実に変化するので、判定するステップでは、ユーザーの泳法をより正確に判定することができる。
【００２６】
［適用例１１］
本適用例の泳法判定方法において、前記判定するステップは、前記ユーザーの泳法が、平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定してもよい。
【００２７】
これら４種類の泳法を区別できれば、ユーザーが水泳の際に採用しうる泳法を概ねカバーすることができるので利便性が高い。
【００２８】
［適用例１２］
本適用例の泳法判定プログラムは、３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出するステップと、前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定するステップと、をコンピューターに実行させる。
【００２９】
算出するステップでは、加速度平均に係る第１の特徴量、加速度の分散に係る第２の特徴量、及びストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する。当該３軸加速度センサーの装着先が仮にユーザーの体幹から外れていた場合であっても、第１の特徴量、第２の特徴
量及び第３の特徴量の組み合わせは、泳法によって変化し得る。従って、判定するステップでは、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせに基づいて、ユーザーの泳法を判定することができる。
【００３０】
［適用例１３］
本適用例の記憶媒体は、３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出するステップと、前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定するステップと、をコンピューターに実行させる泳法判定プログラムを記憶したコンピューター読み取り可能な記憶媒体である。
【００３１】
算出するステップでは、加速度平均に係る第１の特徴量、加速度の分散に係る第２の特徴量、及びストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する。当該３軸加速度センサーの装着先が仮にユーザーの体幹から外れている場合であっても、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせは、泳法によって変化し得る。従って、判定するステップでは、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせに基づいて、ユーザーの泳法を判定することができる。
【００３２】
［適用例１４］
本適用例の電子機器は、３軸加速度センサーの出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、前記ユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量、及び前記水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出し、前記第１の特徴量、前記第２の特徴量、及び前記第３の特徴量に基づいて、前記ユーザーの泳法を判定する。
【００３３】
電子機器は、加速度平均に係る第１の特徴量、加速度の分散に係る第２の特徴量、及びストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する。当該３軸加速度センサーの装着先が仮にユーザーの体幹から外れている場合であっても、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせは、泳法によって変化し得る。従って、電子機器は、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせに基づいて、ユーザーの泳法を判定することができる。
【００３４】
［適用例１５］
本適用例の電子機器において、前記第１の特徴量は、前記ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、及び前記ユーザーの身体の前記第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均を含み、前記第２の特徴量は、前記ユーザーの身体の前記第１方向に生じる加速度分散を含んでもよい。
【００３５】
ユーザーの身体の第１方向に生じる加速度平均、第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均、及び第１方向に生じる加速度分散、及びストロークピッチの組み合わせは、ユーザーの泳法によって変化する。従って、電子機器は、ユーザーの泳法を正確に判定することができる。
【００３６】
［適用例１６］
本適用例の電子機器において、前記第１方向は、前記ユーザーの腕の延びる方向であり、前記第２方向は、前記ユーザーの手の甲に交差する方向であってもよい。
【００３７】
つまり、判定するステップでは、ユーザーの腕の延びる方向の加速度平均、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均、ユーザーの腕の延びる方向の加速度分散、ストロー
クピッチの組み合わせに基づき判定を行う。ユーザーの腕の延びる方向の加速度平均、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均、ユーザーの腕の延びる方向の加速度分散、及びストロークピッチの組み合わせは、ユーザーの泳法によって確実に変化するので、判定するステップでは、ユーザーの泳法をより正確に判定することができる。
【００３８】
［適用例１７］
本適用例の電子機器は、前記ユーザーの腕部に装着可能であってもよい。
【００３９】
この電子機器に前記センサーを搭載すれば、ユーザーの腕の延びる方向の加速度平均、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均及び加速度分散を、直接的に計測することができる。
【００４０】
［適用例１８］
本適用例の電子機器において、前記判定では、前記ユーザーの泳法が、平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定してもよい。
【００４１】
これら４種類の泳法を区別できれば、ユーザーが水泳の際に採用しうる泳法を概ねカバーすることができるので利便性が高い。
【００４２】
［適用例１９］
本適用例の電子機器において、前記判定では、前記第１の特徴量、前記第２の特徴量及び前記第３の特徴量の組み合わせと、予め用意されている判定基準と、に基づいて、前記ユーザーの泳法が平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定してもよい。
【００４３】
このように、予め用意された判定基準を用いることにより、簡単かつ確実に泳法の判定を行うことができる。なお、判定部は、水泳の終了後に判定をするのみならず、水泳中に判定を繰り返すことも可能である。
【００４４】
［適用例２０］
本適用例の電子機器において、前記判定基準は、機械学習により予め設定された基準であってもよい。
【００４５】
このように、機械学習による基準の設定は、学習データを要するものの、学習データの個数を増やすことにより判定の信頼性を高めることができるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【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】Ｘ軸加速度、Ｙ軸加速度、Ｚ軸加速度の時間変化波形の一例。
【図１４】Ｘ軸加速度平均及びＺ軸加速度平均で規定される特徴量空間の分布例。
【図１５】Ｘ軸加速度分散及びストロークピッチで規定される特徴量空間の分布例。
【図１６】Ｚ軸加速度分散及びストロークピッチで規定される特徴量空間の分布例。
【図１７】識別境界の設定方法を説明する模式図。
【図１８】ターン状態での第１主成分の時間変化波形。
【図１９】ターン状態での第１主成分の自己相関関数。
【図２０】レスト状態での第１主成分の時間変化波形。
【図２１】レスト状態での第１主成分の自己相関関数。
【図２２】処理部の処理を説明するフローチャート。
【図２３】本実施形態で取得されるデータ構造の例。
【図２４】本実施形態で取得されるデータ構造の例。
【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。
【図２８】表示部で表示される画面例。
【図２９】表示部で表示される画面例。
【図３０】３軸加速度データである。
【図３１】図３０の加速度データから算出されたストロークピッチのデータである。
【図３２】別の３軸加速度データ及び第１主成分のデータである。
【図３３】図３２の加速度データから算出された自己相関結果である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
従来、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であると考えられる。
【００５１】
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（ストローク頻度、ストロークピッチともいう。）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により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により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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
しかし、従来、泳法判定及びストローク情報の算出までは提案されているものの、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提案がなされていない。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提案されていなかった。
【００５５】
また、特許文献２の図４（ａ）乃至図４（ｄ）では、横軸が時刻、縦軸が加速度を示している。Ａｘ、Ａｙ、Ａｚは、それぞれＸ方向、Ｚ方向の加速度信号を示す。図４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）は、それぞれ使用者がバタフライ、背泳、平泳、クロールで遊泳した場合の加速度信号である。泳法によって感度軸方向の加速度信号の大きさが異なっているのがわかる。また、特許文献２の図８（ｘ）、（ｙ）、（ｚ）は、それぞれＸ方向、Ｙ方向、Ｚ方向の加速度の記述統計量の分布を泳法別に示したものである。図８（ｘ）、（ｙ）、（ｚ）は、左側から右側へ順に平均、分散、歪度である。感度軸方向、記述統計量毎に、４種の泳法（Ｂｕ：バタフライ、Ｂａ：背泳、Ｂｒ：平泳、Ｆｒ：クロール）それぞれについて、度数分布を示している。上下方向の一点破線は、度数分布において度数がゼロである基準線である。即ち、各基準線から左右に離れているほど度数が大きい。特許文献１の泳法判定部１０５７は、４種類の泳法を判別する際に、記述統計量としてＺ方向の加速度の平均、Ｘ方向の加速度の分散、Ｙ方向及びＺ方向の加速度の歪度を用いる。しかしながら、特許文献２の手法では、センサーの装着先がユーザーの胸（体幹）であることを想定しており、ユーザーの腕に装着されるリスタブル機器とした場合には泳法判定ができないという問題があった。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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いて求められる。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。
【００６２】
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ピッチであってもよいし、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。
【００６３】
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。
【００６４】
そして。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。
【００６５】
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ストローク情報の精度を高くすることも可能である。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。泳法判定部１２３は、４泳法のうち、ユーザーがいずれの泳法で水泳しているかを判定する。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。
【００７３】
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。
【００７４】
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，背泳，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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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と美錠（尾錠とも言う）１４が設けられる。美錠１４は、美錠枠１５及び係止部（突起棒、つく棒とも言う）１６から構成される。
【００７８】
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、美錠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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
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２６〜図２９を用いて後述する。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
また、本実施形態に係る情報処理システム１００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。
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
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。
【００９３】
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。
【００９４】
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。
【００９５】
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（泳法判定プログラムの一例）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。
【００９６】
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。
【００９７】
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ターン及びレストを判定する処理に分けられる。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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はユーザーが背泳を行っている場合のデータを用いている。
【０１０７】
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。
【０１０８】
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、適切な情報を処理に利用すること等が可能になる。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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小さ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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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の横軸はサンプル数を表し、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。
【０１１５】
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。
【０１１６】
【数１】
2018153391.tif 000003
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の横軸はサンプル数Ｓを表し、縦軸は自己相関関数の値を表す。Ｓ＝０では、同じ関数同士の相関となるため、正規化して、Φ（０）＝１となる。また、周期性の強い信号では、サンプル数Ｓ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。なお、ここで、Ｓとτの関係は、Ｓ×（１秒／３２個）＝τの関係を満たす。
【０１１７】
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、ストローク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。
【０１１８】
図１２の例では、Ｓ１が自己相関関数が極大となる最小のサンプル数となるため、体動
の１周期に相当するサンプル数をＳ１とすればよい。
【０１１９】
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ピッチを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ピッチの積分、或いは積分に相当する処理を行うことで求められる。
【０１２０】
これに対して、クロール及び背泳では、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。
【０１２１】
クロール及び背泳の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、ストロークピッチは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ピッチやストローク数は求めたい値の１／２になってしまう。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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ピッチであってもよいし、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。
【０１２４】
上記の例であれば、判定された泳法がクロール又は背泳である場合には、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（例えばストロークピッチ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。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
【数２】
2018153391.tif 000004
【数３】
2018153391.tif 000005
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。
【０１２８】
３．３  泳法判定
処理部１２０は、体動情報及びストローク情報に基づいて、ユーザーの泳法を判定する（泳法判定方法の一例）。ここでは、センサー部４０及び情報処理システム１００を搭載したウェアラブル機器２００を想定して説明するが、情報処理システム１００がウェアラブル機器２００と別体で構成される態様など、他の態様について想定することも可能である。
【０１２９】
本実施形態のウェアラブル機器２００（電子機器の一例）は、センサー部４０（３軸加速度センサーの一例）の出力データに基づいて、水泳をしているユーザーに生じる加速度平均に係る第１の特徴量、及びユーザーに生じる加速度分散に係る第２の特徴量を算出する体動情報取得部１１１（算出部の一例）を含む。また、本実施形態のウェアラブル機器２００（電子機器の一例）は、水泳のストロークピッチに係る第３の特徴量を算出するストローク情報算出部１２２（算出部の一例）と、第１の特徴量、第２の特徴量、及び第３の特徴量に基づいて、ユーザーの泳法を判定する泳法判定部１２３（判定部の一例）と、を含む。
【０１３０】
体動情報取得部１１１は、加速度平均に係る第１の特徴量、加速度の分散に係る第２の特徴量を算出し、ストローク情報算出部１２２は、ストロークピッチに係る第３の特徴量を算出する。当該センサー部４０の装着先が仮にユーザーの体幹から外れていた場合であっても（ユーザーの手首であったとしても）、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせは、泳法によって変化し得る。従って、泳法判定部１２３は、第１の特徴量、第２の特徴量及び第３の特徴量の組み合わせに基づくことで、ユーザーの泳法を判定することができる。なお、出力データの生成は、例えば１秒程度の時間間隔で繰り返され、泳法の判定は、例えば１秒程度の時間間隔で繰り返される。また、各判定では、例えば連続する８秒分のセンシングデータが用いられる。
【０１３１】
本実施形態のウェアラブル機器２００において、第１の特徴量は、ユーザーの手首（ユーザーの身体の一例）の第１方向に生じる加速度平均、及びユーザーの手首のＸ軸方向と交差する第２方向に生じる加速度平均を含み、第２の特徴量は、ユーザーの手首の第１方
向に生じる加速度分散を含む。ユーザーの手首の第１方向に生じる加速度平均、第１方向と交差する第２方向に生じる加速度平均、及び第１方向に生じる加速度分散、及びストロークピッチの組み合わせは、ユーザーの泳法によって変化する。従って、泳法判定部１２３は、ユーザーの泳法を正確に判定することができる。
【０１３２】
本実施形態のウェアラブル機器２００において、第１方向は、ユーザーの腕の延びる方向（例えば図４のＸ軸方向）であり（図４参照）、第２方向は、ユーザーの手の甲に交差する方向（例えば図４のＺ軸方向）である（図４参照）。つまり、泳法判定部１２３は、ユーザーの腕の延びる方向（Ｘ軸方向）の加速度平均（Ｘ軸加速度平均）、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均（Ｚ軸加速度平均）、ユーザーの腕の延びる方向の加速度分散（Ｘ軸加速度分散）、ストロークピッチの組み合わせに基づき判定を行う。ユーザーの腕の延びる方向の加速度平均（Ｘ軸加速度平均）、ユーザーの手の甲に交差する方向の加速度平均（Ｚ軸加速度平均）、ユーザーの腕の延びる方向の加速度分散（Ｘ軸加速度分散）、及びストロークピッチの組み合わせは、ユーザーの泳法によって確実に変化するので、泳法判定部１２３は、ユーザーの泳法をより正確に判定することができる。以下、具体的に説明する。ここでは、Ｘ軸加速度平均、Ｚ軸加速度平均、Ｘ軸加速度分散、ストロークピッチの他に、Ｚ軸方向の加速度分散（Ｚ軸加速度分散）についても併せて検討する。
【０１３３】
（１）Ｘ軸加速度平均及びＺ軸方加速度平均の組み合わせ
平泳は、他の泳法と比較してＸ軸加速度平均を小さくする傾向にある。なぜなら、平泳の場合、手の動きにおけるＸ軸方向の重力方向の成分がなく、水平面内の成分が支配的だからである。
【０１３４】
背泳は、他の泳法と比較してＺ軸加速度平均がゼロに近くなる傾向にある。なぜなら、背泳の場合、Ｚ軸加速度が１ストローク中に正の値をとる期間と負の値をとる期間がほぼ均等に訪れるからである。
【０１３５】
背泳は、平泳と比較してＸ軸加速度平均を大きくする傾向にあるが、バタフライ又はクロールと比較するとＸ軸加速度平均を小さくする傾向にある。
【０１３６】
従って、泳法判定部１２３は、Ｘ軸加速度平均及びＺ軸加速度平均の組み合わせに基づいて平泳及び背泳の各々を他の泳法と区別することができる。
【０１３７】
（２）Ｘ軸加速度分散及びストロークピッチの組み合わせ
バタフライは、ストロークピッチが同じであるならば他の泳法と比較してＸ軸加速度分散を大きくする傾向にある。従って、泳法判定部１２３は、ストロークピッチ及びＸ軸加速度分散の組み合わせに基づいてバタフライを他の泳法と区別することができる。
【０１３８】
（３）Ｚ軸加速度分散及びストロークピッチの組み合わせ
背泳は、ストロークピッチが同じであるならば他の泳法と比較してＺ軸方向の加速度分散を大きくする傾向にある。従って、泳法判定部１２３は、ストロークピッチ及びＺ軸加速度分散の組み合わせに基づいて背泳を他の泳法と区別することができる。
【０１３９】
（４）以上の結果、泳法判定部１２３は、少なくともＸ軸加速度平均、Ｚ軸加速度平均、Ｘ軸加速度分散、ストロークピッチの４つの特徴量に基づいて、ユーザーの泳法が平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定することができる。また、泳法判定部１２３は、更にＺ軸加速度分散を用いることで、判定の精度を向上させることができる。
【０１４０】
また、本実施形態のウェアラブル機器２００は、上述したとおりユーザーの腕部（例えば手首）に装着可能である（図４参照）。このウェアラブル機器２００にセンサー部４０を搭載すれば、ユーザーの腕に固定された座標系により加速度平均、加速度分散、ストロークピッチを直接的に計測することができる。ユーザーの腕の動きは他の部位の動きと比して泳法に大きく依存するため、当該センサー部４０を用いることで判定を高精度に行うことができると考えられる。
【０１４１】
本実施形態のウェアラブル機器２００において、泳法判定部１２３は、ユーザーの泳法が、平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定する。これら４種類の泳法を区別できれば、ユーザーが水泳の際に採用しうる泳法を概ねカバーすることができるので利便性が高い。
【０１４２】
本実施形態のウェアラブル機器２００において、泳法判定部１２３は、第１の特徴量、第２の特徴量、及び第３の特徴量の組み合わせと、予め用意されている判定基準（後述する識別境界又はこれを特定するためのパラメーター）と、に基づいて、ユーザーの泳法が平泳、背泳、バタフライ、及びクロールの何れに該当するかを判定する。このように、予め用意された判定基準を用いることで、簡単かつ確実に泳法の判定を行うことができる。なお、泳法判定部１２３は、水泳の終了後に判定をするのみならず、水泳中に判定を、例えば１秒程度の時間間隔で繰り返すことも可能である。
【０１４３】
本実施形態のウェアラブル機器２００において、判定基準（後述する識別境界又はこれを特定するためのパラメーター）は、後述する機械学習により予め設定された基準である。このように、機械学習による基準の設定は、学習データを要するものの、学習データの個数を増やすことで判定の信頼性を高めることができるという利点がある。
【０１４４】
以上の結果、本実施形態のウェアラブル機器２００は、（ｉ）Ｘ軸加速度平均、（ｉｉ）Ｚ軸加速度平均、（ｉｉｉ）Ｘ軸加速度分散、及び（ｉｖ）ストロークピッチの４つの特徴量からなるベクトルを、既知のパターン認識における特徴量ベクトルとして利用することで、４泳法の判定をすることができる。更には、本実施形態のウェアラブル機器２００は、（ｉｖ）Ｚ軸加速度分散を特徴量に加えることで、更に精度よく泳法判定を行うことができる。
【０１４５】
ここでは、４泳法の判定を行うことを想定しているため、当該４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ベクトル、または特徴量ベクトルから抽出されたパラメータを辞書として不図示の記憶部へ保存する。そして、水泳中に取得された体動情報の観測値（実測値）に基づいて特徴量ベクトルが求められた場合に、当該特徴量ベクトルがいずれのクラスに属するかを判定することで、ユーザーの泳法が４泳法の何れに属するかを判定する。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。
【０１４６】
図１３は、水泳中におけるＸ軸加速度（Ａ）、Ｙ軸加速度（Ｂ）、Ｚ軸加速度（Ｃ）の時間変化波形の一例である。図１３の横軸は時間であり縦軸は加速度値である。図１３に示すデータは、泳法がバタフライ、背泳、平泳、クロールの間で順に切り替わったときの波形である。
【０１４７】
図１４は、Ｘ軸加速度平均及びＺ軸加速度平均で規定される特徴量空間に実測のデータをプロットしたグラフである。グラフの横軸はＸ軸加速度平均であり、縦軸はＺ軸加速度平均である。図１４において「Ｂｕ」はバタフライのデータであり、「Ｂａ」は背泳のデータであり、「Ｂｒ」は平泳のデータであり、「Ｆｒ」はクロールのデータである。なお
、平均期間の長さは８秒に設定した。
【０１４８】
図１４に示すとおり、Ｘ軸加速度平均及びＺ軸加速度平均からなる特徴量空間では、背泳（Ｂａ）のデータ及び平泳ぎ（Ｂｒ）のデータが他の泳法のデータから分離されていることがわかる（点線枠を参照）。一方、バタフライ（Ｂｕ）のデータ及びクロール（Ｆｒ）のデータは、当該特徴量空間上で互いに混ざり合っていることがわかる。
【０１４９】
図１５は、Ｘ軸加速度分散及びストロークピッチで規定される特徴量空間に様々な実測のデータをプロットしたグラフである。グラフの横軸は、ストロークピッチであり、グラフの縦軸はＸ軸加速度分散である。図１５において「Ｂｕ」はバタフライのデータであり、「Ｂａ」は背泳のデータであり、「Ｂｒ」は平泳のデータであり、「Ｆｒ」はクロールのデータである。
【０１５０】
図１５に示すとおりＸ軸加速度分散及びストロークピッチからなる特徴量空間では、バタフライ（Ｂｕ）のデータが他の泳法のデータから概ね分離されていることがわかる（点線枠を参照）。
【０１５１】
従って、少なくとも、Ｘ軸加速度平均、Ｚ軸加速度平均、Ｘ軸加速度分散、ストロークピッチの４つの特徴量で規定された４次元の特徴量空間では、４泳法のデータが互いに分離されると考えられる。つまり、これら４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。
【０１５２】
図１６は、Ｚ軸加速度分散及びストロークピッチで規定される特徴量空間に様々な実測のデータをプロットしたグラフである。グラフの横軸は、ストロークピッチであり、グラフの縦軸はＺ軸加速度分散である。図１６において「Ｂｕ」はバタフライのデータであり、「Ｂａ」は背泳のデータであり、「Ｂｒ」は平泳のデータであり、「Ｆｒ」はクロールのデータである。
【０１５３】
図１６に示すとおりＺ軸加速度分散及びストロークピッチからなる特徴量空間では、背泳（Ｂａ）のデータが他の泳法のデータから概ね分離されていることがわかる（点線枠を参照）。
【０１５４】
従って、Ｘ軸加速度平均、Ｚ軸加速度平均、Ｘ軸加速度分散、ストロークピッチにＺ軸加速度分散を加えた５つの特徴量に係る５次元の特徴量空間では、４泳法のデータが更に確実に分離されると考えられる。
【０１５５】
３．４  泳法判定の具体例
３．４．１  判定手法
泳法判定部１２３は、パターン認識の手法を用いてクラス分類を行い、４泳法判定を行う。パターン認識の手法、理論としてもっとも広く用いられているのは統計的方法によるものである。識別器としては、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、Ｋ近傍識別器、決定木、ベイズ識別法など、機械学習により大量のデータから識別パラメーターを構成する手法が主流である。以下、泳法判定法の一例として、ベイズ識別法の投影距離を用いて泳法を判別する処理について説明する。
【０１５６】
３．４．２  識別境界
図１７は、識別境界を設定する方法を説明する模式図である。図１７では、簡単のため、特徴量空間５００を二次元で表した。また、図１７に示す分布は模式的なものであって、現実の分布と一致しているとは限らない。特徴量空間５００は、予め設定された識別境界５０６によって区分される。すなわち、図１７において、各クラス（図１７では背泳、
平泳）に係る特徴量ベクトルの分布は、分布エリアの長軸（１次元の超平面５０３、５０４）によって近似され、投影距離による分類では、未知の泳法に係る特徴量ベクトルＸは、長軸までの距離が最短であるクラスに分類される。従って、特徴量空間５００において符号５０６で示す境界が、投影距離の決定境界として設定される。ここで、投影距離を算出するための識別関数ｇｐｄ２（Ｘ）は、次式で定義される。
【０１５７】
【数４】
2018153391.tif 000006
ここで、式において、
Ｘ：未知の泳法に係る特徴量ベクトル
Ｍ：平均ベクトル
φ：共分散行列の第ｉ固有ベクトル
この識別関数ｇｐｄ２（Ｘ）は、各クラス（図１７では平泳、背泳）の学習データの共分散の最初のＫ個の固有ベクトルで張られる超平面５０３、５０４から、未知の泳法に係る特徴量ベクトルＸまでの距離を表している。泳法判定は、以下の特徴抽出、識別パラメーター抽出、投影距離算出の３ステップより行う。
【０１５８】
３．４．３  特徴抽出
システムの管理者又は製造者は、Ｘ軸加速度平均、Ｚ軸加速度平均、Ｘ軸加速度分散、Ｚ軸加速度分散、ストロークピッチからなる特徴量ベクトルを用いて特徴量空間を構成する。なお、本実施形態では、Ｚ軸加速度分散という特徴量を省略して特徴量空間の次数を軽減することも可能であるが、判定の精度を高めるため（誤判定の軽減）に用いてもよい。この場合、特徴量空間の次数は「５」となる。
【０１５９】
３．４．４  識別パラメーターの抽出
システムの管理者又は製造者は、バタフライ、背泳、平泳、クロールの各泳法の学習データ（Ｘ軸加速度平均、Ｚ軸加速度平均、Ｘ軸加速度分散、Ｚ軸加速度分散、ストロークピッチ）から、泳法ごとの識別パラメーター（平均ベクトル、共分散行列の固有ベクトル）を予め算出し、不図示の記憶部へ記憶する。
【０１６０】
３．４．５  投影距離の算出
泳法判定部１２３は、ユーザーの水泳中に、Ｘ軸加速度平均、Ｚ軸加速度平均、Ｘ軸加速度分散、Ｚ軸加速度分散、ストロークピッチを取得し、未知の泳法に係る特徴量ベクトルＸを算出する。そして、泳法判定部１２３は、不図示の記憶部に記憶された上記識別パラメーターで特定される識別関数ｇｐｄ２（Ｘ）を用いて、未知の泳法に係る特徴量ベクトルＸと、各泳法に係る長軸（超平面）との投影距離を算出し、投影距離が最も短い泳法を、ユーザーが水泳で採用中の泳法であると判定する。
【０１６１】
３．５  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。
【０１６２】
図１８は、ターン状態での第１主成分の加速度変化を表し、図１９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２０は、レスト状態での第１主成分の加速度変化を表し、図２１はレスト状態での第１主成分の自己相関関数を表す。図１８、図２０の横軸はサンプル数を表し、縦軸は加速度値を表す。図１９、図２１の横軸はサンプル数Ｓを表し、縦軸は自己相関関数の値を表す。
【０１６３】
図１９、図２１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。
【０１６４】
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。
【０１６５】
図２２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）。
【０１６６】
一方、極大値が検出された場合には、４泳法のいずれかであると考えられるため、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し（Ｓ２０６）、泳法判定を行う（Ｓ２０７）。図２２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２２に限定されず、種々の変形実施が可能である。
【０１６７】
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１９と図２１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２２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。
【０１６８】
３．６  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。
【０１６９】
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。
【０１７０】
３．７  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。
【０１７１】
【数５】
2018153391.tif 000007
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。
【０１７２】
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。
【０１７３】
３．８  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。
【０１７４】
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。
【０１７５】
４．ストロークピッチの具体的な算出例
ここで、ストロークピッチの具体的な算出例について説明する。
【０１７６】
ストローク情報算出部１２２は、前述したとおり３軸加速度センサーのデータ（図３０）に対して主成分分析を行い、第１、第２、第３の主成分を生成する。
【０１７７】
図３０は、水泳中に取得された３軸加速度データ（Ｘ軸加速度、Ｙ軸加速度、Ｚ軸加速度）である。図３０の横軸は時刻であり縦軸は加速度値である。図３０に示すデータは、泳法がバタフライ、背泳、平泳、クロールの間で順に切り替わったときの波形である。図
３０に示すとおり、泳法がバタフライであるときの波形と、泳法が背泳であるときの波形と、泳法が平泳であるときの波形と、泳法がクロールであるときの波形とは、互いに異なる。そして、ストローク情報算出部１２２は、生成された各主成分の自己相関関数を、遅延時間毎に算出し、自己相関関数が極大となる遅延時間の平均値を算出し、この遅延時間の平均値の逆数を、ストロークピッチとする。図３１は、算出されたストロークピッチを示すグラフである。図３１の横軸は時間であり縦軸はストロークピッチである。なお、ストローク情報算出部１２２は、ストロークピッチの算出精度を高めるため、各主成分から個別に算出されたストロークピッチを比較してから最適値を選択し、選択した最適値をストロークピッチの算出結果として出力してもよい。
【０１７８】
図３２は、別の水泳中に取得された３軸加速度データ（Ｘ軸加速度、Ｙ軸加速度、Ｚ軸加速度）及び第１主成分のデータである。また、図３３は、第１主成分の自己相関結果である。サンプリング周波数は３２Ｈｚであり、自己相関が極大値となる平均サンプル数が３４．５であるので、ストロークピッチは、３２／３４．５＝０．９３Ｈｚと算出される。
【０１７９】
５．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２３は、処理部１２０で求められるデータの構造例である。図２３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２３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ピッチであり、消費カロリー情報は分時消費カロリー量である。
【０１８０】
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２３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。
【０１８１】
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２３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。
【０１８２】
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。
【０１８３】
図２４は、データ構造の他の例である。図２４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２３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。
【０１８４】
このように、出力部１３０は、第１の期間（例えば図２４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。
【０１８５】
また出力部１３０は、図２４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。
【０１８６】
図２５及び図２６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２５、図２６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２５、図２６の画面が当該他の機器で表示されてもよい。
【０１８７】
図２５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２５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２５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２５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２５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。
【０１８８】
図２６は、図２５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２６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２６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。
【０１８９】
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、レスト状態も、互いに識別可能に表示するとよい。ここで、図２６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とは異なる画像表示態様で識別可能に表示する。
【０１９０】
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２５、図２６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。
【０１９１】
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。
【０１９２】
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。
【０１９３】
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２３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。
【０１９４】
図２６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２６では、水泳期間内での運動時間（Ｃ１）、総消費カロリー量（Ｃ２）、平均ストロークピッチ（Ｃ３）を表示している。運動時間は、例えば４泳法のいずれかと判定された時間の総和として求められる。
【０１９５】
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２６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。
【０１９６】
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。
【０１９７】
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。
【０１９８】
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２３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２８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２８の画面では、水泳期間内で、平泳による水泳距離が２００ｍ、水泳時間が２分５０秒、平泳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、ターン、レストの６状態であれば、最大６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２８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。
【０１９９】
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２９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２５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２６や図２８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２９のような表示を行うことも妨げられない。
【０２００】
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。
【０２０１】
例えば、本実施形態のプログラム（泳法判定プログラムの一例）は、予め不図示の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体は、情報処理システム１００に搭載されてもよいし、情報処理システム１００とは別体で設けられてもよい。また、情報処理システム１００の機能の一部又は全部は、ウェアラブル機器２００に搭載されてもよいし、携帯端末装置３００に搭載されてもよいし、情報処理装置４００に搭載されてもよい。また、センサー部４０の機能の一部又は全部は、ウェアラブル機器２００に搭載されてもよいし、ウェアラブル機器２００とは別体の機器（装着可能なセンサーモジュール）として構成されてもよい。
【符号の説明】
【０２０２】
ＮＥ…ネットワーク、１０…バンド部、１２…嵌合穴、１４…美錠、１５…美錠枠、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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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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