(57)【要約】身体的なスキルまたはタスクを実行する、生徒などの人物の個別のパフォーマンスデータモデルを処理するためのシステムおよび方法を提供する。個別のパフォーマンスデータモデルは、多数の熟練者のまたは優れたスキルやタスクのパフォーマンスから決定される熟練者のまたは優れたパフォーマンスデータモデルから得られる。特に、熟練者または優れたパフォーマンスモデルは、生徒の理想的なまたは優れたスキルのパフォーマンスのカスタマイズした個別のパフォーマンスデータモデルを作成するために、生徒の身体の寸法に合わせてサイズ調整または拡大縮小される。個別のパフォーマンスデータモデルは、生徒のパフォーマンスの誤りを識別および修正するために指導プロセスで使用される。
2007520282.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体的なタスクの実行における対象者のパフォーマンスの自動化された定量分析を提供する方法であって、
（ｉ）前記対象者の身体の物理的特性を表す身体上の測定値のセットを得るステップと、
（ｉｉ）前記対象者による理想的なタスクのパフォーマンスのための身体の動きのパターンを表すカスタマイズされた対象者のパフォーマンスデータモデルを提供するために、前記対象者の身体上の測定値に応じて優れたタスクのパフォーマンスに関連づけられた身体の動きのパターンを表す熟練者のデータモデルを修正するステップと、
（ｉｉｉ）前記身体的なタスクを実行する前記対象者のビデオデータをキャプチャするステップと、
（ｉｖ）前記タスク実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットを前記キャプチャしたビデオデータから決定するステップと、
（ｖ）前記ビデオデータから得られた身体の動きのデータセットで表される身体の動きと、前記対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される身体の動きとの差異を識別するステップと、
（ｖｉ）前記タスク実行中の前記対象者の動きのパターンが前記対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される動きのパターンと異なる度合いの定量分析と、前記タスクの遂行における前記対象者のパフォーマンスの定量分析とを提供するために、識別された差異を数値化するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
数値化された差異を報告するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記報告ステップが、前記タスク実行中の前記対象者の動きのパターンが前記対象者のパフォーマンスデータモデルで表される動きのパターンと異なる度合いを表す、前記識別された各差異の一つ以上あるいは識別された差異の前記セット全体についてスコアを生成するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
報告のために選択されている重要度設定レベルを超える識別された差異のみに、差異の重要度レベルを設定するステップを含む、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記報告ステップは、識別された各差異または識別された差異のグループについて、前記タスク実行中の前記対象者の動きのパターンと前記対象者のパフォーマンスデータモデルで表される動きのパターンとの差異の理由を、実行されている前記タスクの専門用語で前記対象者に伝達する、一つ以上のフレーズを、データストアから読み出すステップを含む、請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
前記身体の測定値は前記対象者のビデオイメージから得られたものである、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記身体の測定値は前記対象者によって提供された情報から得られたものである、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記身体の測定値から重要な身体セグメント測定値を決定するステップと、さらに、前記重要な身体セグメント測定値によって前記対象者の理想的なパフォーマンスに課される制限を考慮するために、前記対象者のパフォーマンスデータモデルまたは前記タスク実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットを修正するステップとを含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記対象者のパフォーマンスデータモデルまたは前記タスク実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットの前記修正ステップは、
【数１】
2007520282.tif 000015
で定義されるように、識別されたパフォーマンストレンド（ＳＳＲｃ）に関係する対象者の各身体セグメントによって課される重み付けされた動きの変更を含めるために対象者の身体の動きの値（ＳＭＶｃ）を修正するステップを含み、
ここで、
ＳＭＶＴ＝パフォーマンストレンド適用後の対象者の動きの値
ＳＭＶＣ＝パフォーマンストレンド適用前の現在の対象者の動きの値
ｉ＝処理中の動きのトレンドの成分
ｎ＝トレンド成分の数
ｐｍｔｉ＝パフォーマンストレンド定数
ＳＳＲＣ＝対象者の身体セグメントの長さと熟練者のパフォーマンスモデルの身体セグメントの長さとの差から得られる対象者のセグメントの結果
である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記対象者の前記タスク実行中にキャプチャされたビデオデータから、前記対象者の前記タスク実行時の用具の動きを表す用具データセットを得るステップを含む、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記対象者による前記タスクの理想的なパフォーマンスのために用具の動きのパターンを表すカスタマイズされた対象者の用具パフォーマンスデータモデルを提供するために、前記得られた身体上の測定値のセットにより、前記タスクの優れたパフォーマンスに関連づけられた用具の動きのパターンを表す熟練者の用具データモデルを修正するステップを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記対象者の前記タスク実行中にキャプチャされた前記ビデオデータから得られた前記用具データセットを、前記対象者の用具パフォーマンスデータモデルと比較するステップと、前記ビデオデータから得られた前記用具の動きのデータセットで表される用具の動きと、前記対象者の用具パフォーマンスデータモデルで表される用具の動きとの差異を識別するステップとを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記タスク実行中の前記対象者の用具の動きのパターンが前記対象者の用具のパフォーマンスデータモデルによって表される前記用具の動きのパターンと異なる度合いの定量分析を提供するために識別された差異を数値化するステップと、前記タスク実行中の前記対象者の用具の動きのパターンが前記対象者の用具のパフォーマンスデータモデルで表される動きのパターンと異なる度合いを表す、前記識別された各差異の一つ以上あるいは識別された差異の前記セット全体についてスコアを生成するステップとを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記対象者の身体の測定値から重要な身体セグメント測定値を決定するステップと、前記対象者の重要な身体セグメント測定値によって前記用具の理想的なパフォーマンスに課される制限を考慮するために、前記対象者の用具のパフォーマンスデータモデルまたは前記タスク実行中の前記対象者の用具の動きを表す前記用具のデータセットをさらに修正するステップを含む、請求項１１〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記対象者の用具のパフォーマンスデータモデルまたは前記タスク実行中の対象者の用具の動きを表す前記データセットの前記修正ステップは、
【数２】
2007520282.tif 000016
で定義されるように、識別されたパフォーマンストレンド（ＳＳＲｃ）に関係する各対象者の身体セグメントによって課される重み付けされた動きの変更を含めるために対象者の用具の動きの値（ＳＥＶｃ）を修正するステップを含み、
ここで、
ＳＥＶＴ＝パフォーマンストレンド適用後の用具の動きの値
ＳＥＶＣ＝パフォーマンストレンド適用前の現在の用具の動きの値
ｉ＝処理中の動きのトレンドの成分
ｎ＝トレンド成分の数
ｐｍｔｉ＝パフォーマンストレンド定数
ＳＳＲＣ＝対象者の身体セグメントの長さと熟練者のパフォーマンスモデルの身体セグメントの長さとの差から得られる対象者のセグメントの結果
である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
識別かつ数値化された差異のいずれか、および／または前記さらに修正された対象者の用具のパフォーマンスデータモデルから用具適正パラメータセットを決定するステップを含む、請求項１４または１５に記載の方法。
【請求項１７】
用具アイテムが（ａ）前記対象者のパフォーマンス中の衝撃に関係しないかどうか、（ｂ）前記対象者のパフォーマンス中の地面への衝撃に関係するかどうか、（ｃ）前記対象者のパフォーマンス中に前記対象者に接触している（例：握られている）かどうか、または（ｄ）前記対象者のパフォーマンス中に前記対象者と接触していないかどうかを決定するステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
用具アイテムが前記対象者のパフォーマンス中の衝撃に関係しないと決定された場合に、現在の適正値ＥＦＶＮＣは、所望の用具パフォーマンス適正トレンドに適した用具適正値ＥＦＶＮＴを提供するために、
【数３】
2007520282.tif 000017
によって修正され、ここで、
ＥＦＶＮＴ＝適正トレンド適用後の用具の適正値（非接触）
ＥＦＶＮＣ＝動きのトレンド適用前の現在の対象者の適正値
ＦＶＬ＝適正変数レベル
ｉ＝処理中の適正成分
ｎ＝適正成分の数
ｅｆｃｉ＝用具の適正定数
ＥＦＭＮＣ＝モデル対象者パフォーマンスデータによって得られた現在の対象者適正結果
ＥＦＳＮＣ＝実際の対象者パフォーマンスデータによって得られた現在の対象者適正結果
である、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
用具アイテムが前記対象者のパフォーマンス中の地面衝撃に関係すると決定された場合に、現在の適正値ＥＦＶＧＣは、所望の用具パフォーマンス適正トレンドに適した用具適正値ＥＦＶＧＴを提供するために、
【数４】
2007520282.tif 000018
によって修正され、
ここで、
ＥＦＶＧＴ＝適正トレンド適用後の用具の適正値（地面接触）
ＥＦＶＧＣ＝動きのトレンド適用前の現在の対象者の適正値
ＦＶＬ＝適正変数レベル
ｉ＝処理中の適正成分
ｎ＝適正成分の数
ｅｆｃｉ＝用具の適正定数
ＥＦＭＧＣ＝モデル対象者パフォーマンスデータによって得られた現在の対象者適正結果
ＥＦＳＧＣ＝実際の対象者パフォーマンスデータによって得られた現在の対象者適正結果
である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
用具アイテムが前記対象者のパフォーマンス中に前記対象者に接触している（例：握られている）と決定された場合に、現在の適正値ＥＦＶＡＣは、所望の用具パフォーマンス適正トレンドに適した用具適正値ＥＦＶＡＴを提供するために、
【数５】
2007520282.tif 000019
によって修正され、
ここで、
ＥＦＶＡＴ＝適正トレンド適用後の用具の適正値（接触）
ＥＦＶＡＣ＝動きのトレンド適用前の現在の対象者の適正値
ＦＶＬ＝適正変数レベル
ｉ＝処理中の適正成分
ｎ＝適正成分の数
ｅｆｃｉ＝用具の適正定数
ＥＦＭＡＣ＝モデル対象者パフォーマンスデータによって得られた現在の対象者適正結果
ＥＦＳＡＣ＝  実際の対象者パフォーマンスデータによって得られた現在の対象者適正結果
である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
用具アイテムが前記対象者のパフォーマンス中に前記対象者に接触していないと決定された場合に、現在の適正値ＥＦＶＵＣは、所望の用具パフォーマンス適正トレンドに適した用具適正値ＥＦＶＵＴを提供するために、
【数６】
2007520282.tif 000020
によって修正され、
ここで、
ＥＦＶＵＴ＝適正トレンド適用後の用具の適正値（非接触）
ＥＦＶＵＣ＝動きのトレンド適用前の現在の対象者の適正値
ＦＶＬ＝適正変数レベル
ｉ＝処理中の適正成分
ｎ＝適正成分の数
ｅｆｃｉ＝用具の適正定数
ＥＦＭＵＣ＝モデル対象者パフォーマンスデータによって得られた現在の対象者適正結果
ＥＦＳＵＣ＝実際の対象者パフォーマンスデータによって得られた現在の対象者適正結果
である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
前記ビデオデータをキャプチャするステップは、一つ以上のビデオカメラによって前記システムに提供されるビデオデータを保存するステップを含む、請求項１〜２１のいずれかに記載の方法。
【請求項２３】
前記ビデオデータをキャプチャするステップは、ビデオデータを生成するために一つ以上のビデオカメラを制御するステップと、該ビデオデータを保存するステップとを含む、請求項１〜２１のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
請求項１〜２３のいずれかに記載の方法のステップの一つ以上をインプリメントするために、実行環境で実行される場合に動作可能な一つ以上のソフトウェアプログラムエレメントを含む、コンピュータプログラム。
【請求項２５】
身体的なタスクの実行における対象者のパフォーマンスの自動化された定量分析を提供するシステムであって、
前記身体的なタスクを実行する前記対象者のビデオデータをキャプチャするための一つ以上のビデオキャプチャ装置と、
プロセッサを含むコンピュータシステムと、
（ｉ）前記対象者の身体の物理的特性を表す対象者の身体上の測定値に応じて前記タスクの優れたパフォーマンスに関連づけられた身体の動きのパターンを表す熟練者のデータモデルを修正し、それにより前記対象者による前記タスクの理想的なパフォーマンスのための身体の動きのパターンを表すカスタマイズされた対象者のパフォーマンスデータモデルを提供し、
（ｉｉ）前記身体的なタスクを実行している前記対象者のキャプチャしたビデオデータから前記タスク実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットを決定し、
（ｉｉｉ）前記ビデオデータから得られた前記身体の動きのデータセットで表される身体の動きと、前記対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される身体の動きとの差異を識別し、
（ｉｖ）前記タスク実行中の前記対象者の動きのパターンが前記対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される動きのパターンと異なる度合いの定量分析と、前記タスクの遂行における対象者のパフォーマンスの定量分析とを提供するために、識別された差異のいずれかを数値化する
ように、前記プロセッサによって実行可能な一つ以上のコンピュータプログラムエレメントと
を含む、システム。
【請求項２６】
（ｉ）対象者の身体の物理的特性を表す対象者の身体上の計測値に応じて身体的なタスクの優れたパフォーマンスに関連づけられた身体の動きのパターンを表す熟練者のデータモデルを修正し、それにより前記対象者による前記タスクの理想的なパフォーマンスのための身体の動きのパターンを表すカスタマイズされた対象者のパフォーマンスデータモデルを提供し、
（ｉｉ）前記タスク実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットを、前記身体的なタスクを実行している前記対象者のキャプチャしたビデオデータから決定し、
（ｉｉｉ）前記ビデオデータから得られた前記身体の動きのデータセットで表される身体の動きと、前記対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される身体の動きとの位置的な差異を識別し、
（ｉｖ）前記タスク実行中の前記対象者の動きのパターンが前記対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される動きのパターンと異なる度合いの定量分析と、前記タスクの遂行における前記対象者のパフォーマンスの定量分析とを提供するよう、識別された差異のいずれかを数値化する
ように、実行環境で実行される場合に動作可能な一つ以上のソフトウェアエレメントを含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価、指導、および用具の選択を目的とする、身体的なスキルのパフォーマンスにおける人物の動きおよびスキルを実行するために使用する用具の結果の測定および分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日において、人物の動きまたはスポーツのスキルやアクティビティなどの身体的なスキルのパフォーマンスの分析には、人の意見に大幅に依存している。例えば、最良のゴルフクラブのスイング方法についての各意見で、違う方法でスイングを行うべきであるという別の意見が存在する。ある一派はゴルフのスイングは体の重心を別の方向から目標に移すべきであると断言し、別の一派は、最良のスイング方法は単に体をねじればよいと断言する。さらに、ゴルファーがスイング時にみせるパフォーマンスの誤りは、インストラクターや教師がスイングを改善させようとして教えたその動きであることが多い。また、教える側と教えられる側という環境におけるパフォーマンスの評価は、インストラクターまたは教師が対象者のゴルフスイングを観察し、示されたスイングおよびパフォーマンスの誤りの質に関して意見を述べたり、用具の選定について提言を行ったりするという、質的なものであることが多い。こうした意見は生徒のスイングをキャプチャするビデオイメージに基づいて行われる場合があり、さらに、クラブやボールのキャプチャ技術として公知のこうした技術を使用して測定可能な用具結果データに依存する場合がある。しかし、典型的にはインストラクターまたは教師の頭の中にある理想的なまたは優れたスイングのモデルと比較されるため、このパフォーマンス情報の数値的な可能性の多くは失われる。
【０００３】
そのため、人物の動きの適切な測定および評価のためには、パフォーマンスにおける欠点を常に判断する信頼性のあるパフォーマンス評価ツールを提供するために人物の動きにおける特に四つの領域を数値化する必要がある。これらの領域には以下が含まれる。（１）対象者の身体的なスキル（ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｓｋｉｌｌ）またはアクティビティのパフォーマンスの記録および測定、（２）対象者のパフォーマンスと比較可能な基準としての役割を果たす、身体的スキルの優れたパフォーマンスのパフォーマンスモデルの決定、（３）スキルで使用される用具のパフォーマンスの記録および測定、（４）生徒の用具との比較が可能な基準としての役割を果たす、パフォーマンスで使用する用具のパフォーマンスモデルの決定。
【０００４】
こうした分野の一部は、基準モデルとしての役割を果たす標準化された熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルを生成するプロセスについて教示する、特許文献１および特許文献２を含む申請者の先行特許において説明されている。先行特許でゴルフスイングに関して教示されており、ＰＧＳゴルフプロの多くのパフォーマンスから標準化された熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルが生成されている。さらに、こうしたプロセスには、生徒の身体の特徴およびゴルフスイングなどの理想的なまたは優れた身体的スキルのパフォーマンスを表す、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルから生徒などの特定の対象者の個別のパフォーマンスモデルを得るためのプロセスも含まれる。個別のパフォーマンスモデルは、ゴルフスイングなどの対象者の実際のスキルのパフォーマンスと比較可能な、その特定の対象者のための基準モデルである。パフォーマンスモデルは、指導およびパフォーマンスの向上を査定することを目的として、生徒の動きのスキルを測定および分析するために使用可能である。
【０００５】
こうした既に提示されている特許は、優れたまたは熟練したパフォーマーのパフォーマンスと生徒のパフォーマンスの比較を容易にするが、生徒は、パフォーマンスにおける重要な誤りを識別し、必要な修正アクションを講じるため、さらに指導を必要としている。さらに、用具の適切性およびパフォーマンスの査定、および新しい用具の推薦に関しては、生徒はインストラクターの主観的な意見に依存する。
【特許文献１】米国特許第４，８９１，７４８号明細書
【特許文献２】米国特許第５，１８４，２９５号明細書
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書で開示されている発明の実施形態は、個別のパフォーマンスモデルを処理し、対象者の身体的なスキルのパフォーマンスを評価およびスコア付けし、およびスキルの実行に使用される用具の評価および選定するためのシステムおよび方法を提供する。特に、本発明の実施形態は、生徒のタスクのパフォーマンスにおける誤りの識別を自動化するためのビデオデータストリームの処理方法、こうした誤りを回避するための（好適には生徒が理解可能な用語で）生徒が取るべき修正アクションの指示を自動化する方法、生徒が使用する用具の適切性およびパフォーマンスを自動的に査定する方法、および生徒のパフォーマンスの助けとなる用具アイテムを自動的に決定する方法の技術的な問題を軽減することを目的とする。
【０００７】
全般に、ある側面において、本発明の実施形態は、（ｉ）対象者の身体の一つ以上の物理的特性を表す身体上の測定値のセットの取得と、（ｉｉ）対象者による理想的なスキルまたはタスクのパフォーマンスのための身体の動きのパターンを表すカスタマイズされた個別の対象者のパフォーマンスデータモデルを提供するために、対象者の身体上の測定値セットに応じて優れたスキルまたはタスクのパフォーマンスに関連づけられた身体の動きのパターンを表す熟練者のパフォーマンスデータモデルの修正と、（ｉｉｉ）身体的なスキルまたはタスクを実行する対象者のビデオデータのキャプチャと、（ｉｖ）キャプチャしたビデオデータからスキルまたはタスク実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットの決定と、（ｖ）ビデオデータから得られた身体の動きのデータセットで表される身体の動きと、個別の対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される身体の動きとの位置的な差異の識別と、（ｖｉ）スキルまたはタスク実行中の対象者の身体の動きのパターンが個別の対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される身体の動きのパターンと異なる度合いの定量分析を提供するための一つ以上の識別された位置的な差異の数値化とを含み、スキルまたはタスクの実行における対象者のパフォーマンスの定量分析が提供される、身体的なスキルまたはタスクの実行における対象者のパフォーマンスの自動化された定量分析を提供する方法を提供する。
【０００８】
本発明の実施例には、以下の特徴を一つ以上含むことがある。身体的なスキルまたはタスクの実行における対象者のパフォーマンスの定量分析を提供する方法には、数値化された位置的な差異の報告をさらに含む。数値化された位置的な差異の報告には、（ｉ）一つ以上の識別された位置的な各差異、（ｉｉ）スキルまたはタスクの実行中の対象者の動きのパターンが個別の対象者パフォーマンスデータモデルによって表される動きのパターンと異なる度合いを表す、識別された位置的な差異のグループ、のうちの一つのスコアの生成を含む。
【０００９】
さらに、この方法には、位置的な差異の重要度レベルの設定、および報告のために設定された重要度レベルを超えるこうした識別された位置的な差異のみの選択も含む。位置的な差異の重要度レベルの設定、および設定された重要度設定レベルを超えるこうした識別された位置的な差異のみの報告。報告には、識別された各位置的な差異または識別された位置的な差異のグループについて、スキルまたはタスク実行中の対象者の身体の動きのパターンと個別の対象者のパフォーマンスデータモデルで表される身体の動きのパターンとの差異の理由を、実行されているスキルまたはタスクの専門用語で対象者に伝達する一つ以上のフレーズのデータストアからの読み出しを含む。
【００１０】
本発明の実施例は、さらに、以下の特徴を一つ以上含むことがある。対象者のビデオイメージからまたは対象者によって提供される情報から、対象者の身体の身体上の測定値のセットが得られる。方法にはさらに、身体上の測定値のセットからの重要な身体セグメント測定値の決定と、さらに、重要な身体セグメント測定値によって対象者のスキルまたはタスクの理想的なパフォーマンスに課される制限を考慮するための個別の対象者のパフォーマンスデータモデルの修正とを含む。
【００１１】
方法はさらに、対象者のスキルまたはタスク実行中にキャプチャされたビデオデータからの、対象者のスキルまたはタスク実行時の用具の動きを表す用具データセットの取得を含む。また、方法は、対象者によるスキルまたはタスクの理想的なパフォーマンスのための用具の動きのパターンを表すカスタマイズされた個別の対象者の用具パフォーマンスデータモデルを提供するための、対象者の身体の身体上の測定値のセットによる、スキルまたはタスクの優れたパフォーマンスに関連づけられた用具の動きのパターンを表す熟練者の用具データモデルの修正を含む。
【００１２】
方法は、スキルまたはタスク実行中の対象者の用具の動きのパターンが個別の対象者の用具のパフォーマンスデータモデルによって表される個別の対象者の用具の動きのパターンと異なる度合いの定量分析を提供するための、識別された位置的な差異の数値化を含む。
【００１３】
本発明の実施例は、さらに、一つ以上の以下の特徴を含むことが可能である。方法にはさらに、（ｉ）一つ以上の識別された各差異、（ｉｉ）スキルまたはタスクの実行中に対象者の用具の動きのパターンが個別の対象者の用具パフォーマンスデータモデルによって表される動きのパターンと異なる度合いを表す、識別された差異のグループ、のうちの一つのスコアの生成を含む。方法にはさらに、対象者の身体上の測定値のセットからの重要な身体セグメント測定値の決定と、さらに、対象者の重要な身体セグメント測定値によって用具の理想的なパフォーマンスに課される制限を考慮するための、個別の対象者の用具パフォーマンスデータモデルの修正とを含む。さらに、方法は、識別かつ数値化された差異の一つ以上または修正された個別の対象者の用具パフォーマンスデータモデルからの用具選択（ｆｉｔｔｉｎｇ）のパラメータセットの決定を含む。方法はさらに、前記選択パラメータのあらかじめ決められた許容範囲内の物理的特性をそれぞれ有する一つ以上の用具アイテムを特定するために、前記用具選択パラメータセットと保存された用具パラメータのセットとの比較を含むことが可能である。
【００１４】
別の側面において、本発明の実施形態は、実行環境で実行される場合に、（ｉ）対象者によるスキルまたはタスクの理想的なパフォーマンスのための身体の動きのパターンを表すカスタマイズされた個別の対象者のパフォーマンスデータモデルを提供するために、対象者の身体上の測定値セットに応じた優れたスキルまたはタスクのパフォーマンスに関連付けられた身体の動きのパターンを表す熟練者のパフォーマンスデータモデルの修正、（ｉｉ）身体的なスキルまたはタスクを実行している対象者のビデオデータのキャプチャ、および（ｉｖ）キャプチャされたビデオデータからのスキルまたはタスクを実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットの決定、を少なくとも実行するよう設定された、一つ以上の動作可能なソフトウェアプログラム製品を含むコンピュータプログラムを提供する。
【００１５】
別の面において、本発明の実施形態は、スキルまたはタスクの遂行における対象者のパフォーマンスの定量分析を提供し、（ｉ）対象者によるスキルまたはタスクの理想的なパフォーマンスのための身体の動きのパターンを表すカスタマイズされた個別の対象者のパフォーマンスデータモデルを提供するために、対象者の身体の一つ以上の物理的特性を表す身体上の測定値セットに応じてスキルまたはタスクの優れたパフォーマンスに関連づけられた身体の動きのパターンを表す熟練者のデータモデルを修正し、（ｉｉ）身体的なスキルまたはタスクを実行する対象者のビデオデータをキャプチャし、（ｉｉｉ）キャプチャしたビデオデータからスキルまたはタスク実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットを決定し、（ｉｖ）ビデオデータから得られた対象者の身体の動きのデータセットで表される身体の動きと、個別の対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される身体の動きとの位置的な差異を識別し、（ｖ）スキルまたはタスク実行中の対象者の動きのパターンが個別の対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される動きのパターンと異なる度合いの定量分析を提供するために識別されたいずれかの位置的な差異を数値化するために、身体的なタスクを実行する対象者のビデオデータをキャプチャするための一つ以上のビデオキャプチャ装置と、プロセッサとプロセッサによって実行可能な一つ以上のコンピュータプログラム製品とを含むコンピュータプログラムとを含む、身体的なスキルまたはタスクの実行において対象者のパフォーマンスの自動化された定量分析を提供するシステムを提供する。
【００１６】
さらに別の側面において、本発明は、実行環境で実行される場合に、スキルまたはタスクの遂行における対象者のパフォーマンスの定量分析を提供し、（ｉ）対象者の身体の物理的特性を表す対象者の身体上の測定値に応じて身体的なスキルまたはタスクの優れたパフォーマンスに関連付けられた身体の動きのパターンを表す熟練者のデータモデルを修正し、対象者によるスキルまたはタスクの理想的なパフォーマンスのための身体の動きのパターンを表すカスタマイズされた個別の対象者のパフォーマンスデータモデルを提供し、（ｉｉ）身体的なスキルまたはタスクを実行する対象者のビデオデータをキャプチャし、（ｉｉｉ）キャプチャしたビデオデータからスキルまたはタスク実行中の対象者の身体の動きを表すデータセットを決定し、（ｉｖ）ビデオデータから得られた身体の動きのデータセットで表される身体の動きと、個別の対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される身体の動きとの位置的な差異を識別し、（ｖ）スキルまたはタスク実行中の対象者の動きのパターンが個別の対象者のパフォーマンスデータモデルによって表される動きのパターンと異なる度合いの定量分析を提供するために識別された位置的な差異のいずれかを数値化するために、動作可能な一つ以上のソフトウェアエレメントを含むコンピュータシステムを提供する。
【００１７】
本発明のこれらの利点およびその他の利点は、発明それ自体と共に、以下の図、詳細な説明、および請求項を参照することでより完全に理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
（Ａ．概要）
本発明の実施形態は、身体的なスキルまたはアクティビティに関連する人間の身体の動きを測定および分析し、および／またはスキルまたはアクティビティの実行に関連する器具または用具の動きを測定および分析するために使用される、コンピュータで生成されるパフォーマンスデータおよびパフォーマンスモデルを得るためのシステムおよび方法を提供する。さらに、本発明の実施形態は、コンピュータで生成されたパフォーマンスデータおよびパフォーマンスモデルを、スキルまたはアクティビティを指導するためおよびスキルまたはアクティビティのパフォーマンスにおける変更および改善を査定するためのプロセスに組み込む身体的なスキルまたはアクティビティを指導するシステムおよび方法を提供する。当業者は、本明細書に記載されている指導は陸上競技、野球のピッチング、野球のバッティング、テニスのサーブおよびあらゆるスポーツまたはその他の身体的なアクティビティまたはスキルなどの人間の動きが関与する幅広い範囲の身体的なスキルまたはアクティビティに適用可能であることを理解するであろう。発明の説明および教示を目的とし、本発明のシステムおよび方法を、以下に、ゴルフのスキルのパフォーマンスに関連して、および特にゴルフスイングに関して説明する。しかし、本発明の範囲は、本明細書に記載されているスポーツのみに制限されないことを留意すべきである。
【００１９】
対象者、パフォーマー、および生徒という用語は、身体的なスキル、タスク、またはアクティビティを実行する人物を指し、こうした用語は同義語として使用される。教師という用語は、身体的なスキル、タスク、またはアクティビティを実行する対象者、パフォーマーまたは生徒の能力およびパフォーマンスを修正または指導するために注意および助言してくれるスキルを有する人物を指す。
【００２０】
本発明の実施形態は、ゴルフクラブのスイングなどの身体的スキルまたはアクティビティを実行する生徒のコンピュータで生成された個別のパフォーマンスモデルを生成するシステムおよび方法を提供する。好適な実施形態では、個別のパフォーマンスモデルは、ゴルフクラブをスイングするＰＧＡゴルフプロなどのあらかじめ決められた数の熟練したパフォーマーの優れたパフォーマンスから決定される、コンピュータで生成された標準化された熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルから得られる。熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルは、熟練した各パフォーマーの動きのパターンから生成される。さらに、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルは、優れた結果を実現する熟練者の動きのパターンの重要なトレンドを識別するために、熟練したパフォーマー同士の動きのパターンを比較し、また熟練したパフォーマーと熟練していないパフォーマーとの動きのパターンを比較することで改善する。
【００２１】
好適な実施形態において、個別のパフォーマンスモデルは、基本的に、個別のパフォーマンスモデルと比較される生徒の詳細な特徴に変更または調整された、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルである。熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルは、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルと生徒との身体的な差異を考慮するために生徒の身体のサイズおよび寸法に合わせて調整される。申請者は、特定の骨格的な身体セグメントによって、つま先、かかと、足首、膝、腰、腸骨、肩、肘、手首、手、耳、鼻および脊椎のセグメントを含むがこれに限定されない、生徒の身体の精密な表現が行われることを発見した。これらの身体セグメントのサイズおよび寸法は、モデルを個別の生徒に合わせてサイズ調整または拡大縮小を行うよう、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルに組み込まれる。こうして、個別のパフォーマンスモデルは、生徒および生徒のスキルまたはアクティビティの理想的なまたは優れたパフォーマンスを表すカスタマイズされたモデルを提供する。
【００２２】
コンピュータで生成された熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルおよび個別のパフォーマンスモデルは、本明細書にその内容が参考として組み込まれている申請者の先行特許、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号で開示されたシステムおよびプロセスによって生成されており、必要に応じて、本発明の教示の好適な実施例に関する技術的な情報を参照する必要がある。本明細書で開示されている実施形態のシステムおよび方法はさらに、身体的なスキルまたはアクティビティに関連する身体セグメントの長さに関連し、熟練したパフォーマーを優れたパフォーマンスの結果の達成に近づける、熟練者または優れたパフォーマーが示す身体の動きのパターンのトレンドを考慮するために個別のパフォーマンスモデルを調整する。
【００２３】
熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルおよび個別のパフォーマンスモデルを生成する米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号で開示されているシステムおよびプロセスは、プログラムＡ、プログラムＢ、プログラムＣ、プログラムＤ、およびプログラムＥと呼ばれる多くのコンピュータソフトウェアプログラムを使用する。ソフトウェアプログラムには、さらに、デジタル化プログラムおよび正規化プログラムも含まれる。プログラムは、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号で詳細に説明されているため、ここでは説明しない。しかし、本明細書で説明されている教示に関する説明および流れの把握を目的として、各プログラムの簡単な概要を以下に述べる。
【００２４】
（プログラムＡ）
プログラムＡでは、ＰＧＡゴルフプロなどの熟練した各パフォーマーの三次元の動きのパターンを処理する。スキルまたはアクティビティを実行する熟練したパフォーマーのフィルムまたはビデオイメージをデジタル化することにより、三次元の動きのパターンを生成する。デジタル化プロセスは、少なくとも二つのイメージ記録ソースからスキルパフォーマンスで動いている際のパフォーマーの、例えば水平方向、垂直方向、横方向および時間の四次元の動きのパターンに関連する身体セグメントの全ての数値化を含む。スキルに用具が含まれる場合、デジタル化プロセスには用具セグメントが含まれる。プログラムＡは、フィルムまたはビデオファイルに記録される熟練した各パフォーマーの個別のモデルを生成する。プログラムの出力はストレージファイルに書き出される。
【００２５】
（プログラムＢ）
プログラムＢはプログラムＡの出力を使用して、熟練したパフォーマーの平均的なモデルを作成するために生成された個別のモデル全てを平均化する。平均的なモデルには、スキルまたはアクティビティを実行する熟練したパフォーマーの平均的な動きパターンを含む。プログラムＢは、平均的なモデルを含むデータファイルを出力する。
【００２６】
（プログラムＣ）
プログラムＣは、プログラムＢの出力データファイルから平均的なモデルデータを読み取り、プログラムＡで生成された個別の各モデルをプログラムＢの平均的なモデルに合わせてサイズ調整する。プログラムＣは、サイズ調整された熟練したデータを含む出力ファイルを作成する。
【００２７】
（プログラムＤ）
プログラムＤは、平均的な熟練者のモデルを作成するために、サイズ調整された個別のモデルを合成する。プログラムＤは、次に、優れたパフォーマンスの実現のために熟練したパフォーマーが採用する特性を識別する。さらにプログラムＤは、熟練していないパフォーマーに欠けている、熟練したパフォーマーが採用する特性またはトレンドを識別する。この識別された特性は、次に、優れたまたは熟練者のパフォーマンスモデルを作成するために平均的なモデルに組み込まれる。
【００２８】
（プログラムＥ）
プログラムＥはプログラムＤから優れたまたは熟練者のパフォーマンスモデルを取り出し、これをあらゆるパフォーマーまたは生徒の身体のサイズにカスタマイズする。以下で説明されるデジタル化プログラムから生成されるパフォーマーのまたは生徒の身体セグメント位置サイズ調整データは、パフォーマーまたは生徒の身体サイズに合わせてパフォーマンスモデルをカスタマイズし、それによってパフォーマーまたは生徒の理想的なパフォーマンスの個別のパフォーマンスモデルを生成するよう、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルを拡大縮小またはサイズ調整するために使用される。アクティビティに用具が含まれる場合、プログラムＡからプログラムＤで以前に生成されたモデル用具位置結果が優れたまたは熟練者のパフォーマンスモデルに組み込まれる。
【００２９】
（デジタル化プログラム）
デジタル化プログラムは生徒の重要な身体のポイントをデジタル化する機能を含み、（プログラムＡからプログラムＥによって生成される）熟練者または優れたパフォーマンスモデルから生徒の個別のパフォーマンスモデルを構築するのに役立つよう、収集されたデータを拡大縮小する。前面または正面および側面から生徒のビデオイメージを記録するために、二つのカメラを使用する。各面は、デジタル化プログラムがロードされているコンピュータとのインタフェースとなっているグラフィックディスプレイに表示される。グラフィックディスプレイに表示される生徒のビデオイメージを用い、前面カメラビューと側面カメラビューからの生徒の身体のポイントがデジタル化される。デジタル化プログラムは拡大縮小ファイルを使用するか、拡大縮小ファイルが使用不可能な場合には、各カメラのビューの倍率を使用して拡大縮小ファイルを生成する。倍率には、拡大縮小を生成するためのカメラのビューにおいて、尺度または複数セグメント倍率などの公知の寸法関連オブジェクトの配置を含むことがある。生徒の前面ビューおよび側面ビューのそれぞれにおいて、生徒のビデオイメージと共に倍率が表示され、次に倍率がデジタル化される。拡大縮小の必要な拡大縮小位置のポイントは、ビデオイメージのディスプレイからデジタル化される。ポイントの数は、ＤＬＴ法または９０度カメラ補正法によって決定される。拡大縮小ファイル情報の生成時に、データがコンピュータに読み込まれ、ファイルに保存される。生徒の結果を実寸大に拡大縮小するためのサイズ調整データを提供するために倍率結果を入力する。
【００３０】
生徒は前面または側面のビデオカメラの前に、カメラによって全身体ポイントが視認可能な位置に配置される。グラフィックディスプレイに生徒のビデオイメージが表示される。コンピュータのビデオディスプレイカードとのインタフェースとなっているマウスポインティングデバイスまたはキーボード、ペン型スキャナまたはトラックボールを使用して、生徒の重要な身体セグメントのポイントがデジタル化される。結果が許容範囲であることを確かめるためにデジタル化の作業のグラフィック結果が表示される。ポイントが許容範囲でない場合、その手順が繰り返される。デジタル化された生徒の身体ポイントは、上記および本明細書に記載したプログラムで使用するためにコンピュータのデータファイルに保存される。
【００３１】
（正規化プログラム）
先行特許は、生徒およびモデルの身体セグメント値を正規化する（これと一致する）三つの正規化プログラムを開示している。正規化１および正規化３は、モデルセグメント長を生徒のセグメント長に正規化する。正規化２は、生徒のセグメント長をモデルのセグメント長に正規化する。これらのプログラムは、生徒およびモデルのパフォーマンスの間の結果を一致させるためのモデル構築および選択プロセスで使用される。
【００３２】
図１を参照すると、一般的に、一側面において、本発明の好適な実施形態は、熟練したパフォーマーが示す、身体セグメント長に関する身体の動きのパターンの重要なトレンドを考慮するために、モデルを変更または修正するためにプログラムＥおよび正規化３から生成される生徒の個別のパフォーマンスモデルを調整するシステムおよびプロセスを提供する。本発明の好適な実施形態は、こうしたトレンドをモデルに組み込むために個別のパフォーマンスモデルを変更または修正するプロセスを実行するセグメントトレンドサブルーチン１００と呼ばれるコンピュータソフトウェアプログラムを含む。
【００３３】
図１をさらに参照すると、一般的に、一側面において、本発明の好適な実施形態は、身体的なスキルまたはアクティビティを実行する生徒の総合的な数値によるパフォーマンス分析を生成するシステムおよびプロセスを提供する。本発明の実施形態は、スキルまたはアクティビティを実行する生徒の動きのデータを収集し、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号で開示されるプログラムおよび本明細書で開示されるセグメントトレンドサブルーチン１００から生成される生徒の個別のパフォーマンスモデルの対応する情報とこの動きのデータを比較するプロセスを作動させるパフォーマー評価サブルーチン２００と呼ばれるコンピュータプログラムを含む。さらに、スキルまたはアクティビティの実行に使用するために器具または用具を使用する場合、パフォーマー評価サブルーチン２００は用具の動きのデータおよびその他の用具に関する結果を生徒の動きのデータと同時に収集し、その動きのデータとその他の用具の結果を生徒の個別のパフォーマンスモデルの用具の対応する情報と比較することを含む。
【００３４】
さらに、パフォーマー評価サブルーチン２００は、生徒のスキルまたはアクティビティのパフォーマンスの数値による統計に基づいたパフォーマンススコアを計算するパフォーマンススコア付けサブルーチン３００を含む三つのサブルーチンコンピュータプログラムを含む。パフォーマンススコア付けサブルーチン３００は、生徒のパフォーマンスのパフォーマンスデータを生徒の個別のパフォーマンスモデルの対応するパフォーマンスデータと比較し、パフォーマンス間の差異をスコア付けする。
【００３５】
その他のプログラムには、生徒のパフォーマンスの評価の基準を提供するためにパフォーマンススコア付けサブルーチン４００から得られたスコアを使って、生徒のパフォーマンスにおける統計的に重要なパフォーマンスの誤りを識別するパフォーマンス誤りサブルーチン４００を含む。さらに、用具の結果およびパフォーマンスデータに基づいて個別の生徒および生徒のパフォーマンスに対する数値による用具選択を生成する、用具選択サブルーチン５００が含まれる。
【００３６】
セグメントトレンドサブルーチン１００、パフォーマー評価サブルーチン２００、パフォーマンススコア付けサブルーチン３００、パフォーマンス誤りサブルーチン４００、および用具選択サブルーチン５００は、図３から図７を参照して以下で詳細に説明する。
【００３７】
個別のパフォーマンスモデルは、生徒の理想的または優れたモデルパフォーマンスに対して、例えばゴルフスイングなどの生徒の身体的なスキルまたはアクティビティを比較および分析するために必要な数値情報の基準を提供する。本明細書で説明されているサブルーチンプロセスは、生徒の実際のパフォーマンスを生徒の個別のパフォーマンスモデルと比較することによって生徒のゴルフスイングの実際のパフォーマンスを数値化する。プロセスの結果は、開示、パフォーマンス評価、および用具選択のために使用可能である。各プロセスは、生徒の動きのパターンに関連する衝撃を含まないデータと共に収集される生徒のゴルフスイングのビデオ記録を使用する。さらに、スキルまたはアクティビティの実行に使用される、例えばゴルフクラブやゴルフボールなどの用具に関する測定結果は、用具パフォーマンス結果に関する情報を提供するためにビデオ記録と共にリアルタイムで同時に収集される。ビデオ記録から、ゴルフスイングに含まれる生徒の身体セグメントおよびゴルフクラブのシャフトなどの用具セグメントのイメージを、上記で説明しかつ以下に記載するデジタル化プロセスを使用して数値化する。従って、各サブルーチンは、パフォーマンススコアを提供するおよび／または生徒の実際のゴルフスイングおよび使用されている用具に関連するパフォーマンスの誤りを識別するために、解析を実行する。
【００３８】
（Ｂ．ハードウェアの記述）
図２を参照すると、一側面において、本発明の好適な実施形態は、身体的なスキルまたはアクティビティの指導を行うためのシステム１０を提供している。図２にシステムのコンポーネントが動作位置で示されており、ゴルフクラブ３２を握った生徒８がボールを叩く（衝撃を生じさせる）、ゴルフボール２８が位置するティー３０を有するドライビングプラットフォーム２６を含む。デジタルビデオカメラ１４は、ドライビングプラットフォーム２６に生徒が立っているときの生徒８の前面ビューの位置を記録する。カメラ１４は、ハードドライブ保存デバイス１８で記録するためにシステムコンピュータ２０にデジタルイメージを受け渡す。別のデジタルビデオカメラ１２は、ドライビングプラットフォーム２６に生徒が立っているときの生徒８の側面ビューを記録する。カメラ１２は、ハードドライブ保存デバイス１６で記録するためにシステムコンピュータ２０にデジタルイメージを受け渡す。カメラおよびハードドライブはいくつでも使用可能であるが、申請者は、二台のカメラおよび二台のハードドライブ（または二つのパーティションを持つ一つのドライブ）で、ゴルフスイングの適切な分析には十分であることを発見している。
【００３９】
生徒８の三次元の身体の位置のデジタル化には、高さ、幅、奥行きの必要な三つの座標を提供するために配置される二台のビデオカメラが必要である。生徒が二つの姿勢の位置を一つ一つ取る場合、一台のカメラを使用可能である。生徒８の身体および／または身体セグメントをデジタル化した後、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号に開示されている、以下で説明されるオンライン指導またはビデオパフォーマンスオーバーレイ指導プロセスに必要なのは一台のカメラのみである。インストラクターおよび生徒の所望するいずれかのビューを指導モニター２５に表示するために、一台のカメラを配置可能である。指導プロセスを改善するために二台以上のカメラを使用可能である。いずれのビューの視点からでも個別のパフォーマンスモデルを生成することが可能であるため、ビデオカメラ１２および１４を、いずれの選択された位置にも配置可能である。
【００４０】
本発明の好適な実施形態で使用されるビデオカメラ１２および１４は、露光時間の長い標準的なシャッター開放の問題を回避するために、デジタルシャッターのビデオカメラとなっている。この長い露光時間により、生徒８の動きが速いと画像のぶれが生じる。ゴルフスイングによって生じる急速な動きでは、標準的なビデオカメラで見られるぶれの問題を生じさせずにハードドライブ保存デバイス１６および１８において高速の動きを記録可能なビデオカメラが必要である。ビデオカメラ１２および１４は、動作中の生徒のゴルファーにおいて最低でも一秒あたり６０枚のイメージを記録する。本発明の好適な実施形態で使用されるビデオカメラ１２および１４は、カナダのブリティッシュコロンビア州バンクーバーのＰｏｉｎｔ  Ｇｒａｙ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによって製造されたＦｌｅａモデルなどの、カラーシャッターデジタルビデオカメラである。これらのカメラは、当業者に公知の方法で少なくとも１／５００秒の露光時間を提供するためにシャッターが押される。シャッタービデオカメラ１２および１４からの出力は、ハードドライブ保存デバイス１６および１８にそれぞれ送られる。
【００４１】
ハードドライブ保存デバイス１６および１８からの出力は、プロセッサ２０Ａおよび、記録された前面および側面ビューのいずれかまたは両方の結果を表示するのに十分な能力を持つビデオディスプレイカード３４を含むシステムコンピュータ２０に送られる。ビデオディスプレイカード３４は、ハードドライブ保存デバイス１６または１８の一つから、上記で説明されているように以前に決定され、ハードドライブ保存デバイス１６および１８で保存されている、生徒の理想的または優れたパフォーマンスのコンピュータ生成された個別のパフォーマンスモデルをオーバーレイする。ビデオディスプレイカード３４は、次に、コンピュータ２０に接続された指導モニター２５に結果を表示する。
【００４２】
コンピュータ２０はマウスポインティングデバイス４４のインターフェースとなっており、これによって、モニター２５にビデオイメージをデジタル化するためにカーソルを移動する必要な入力コマンドを提供する。コンピュータ２０は、当業者に公知の方法におけるイメージデータの操作、イメージのデジタル化、およびイメージの表示に必要なソフトウェアを含む。マウスポインティングデバイス４４は、さらに、当業者に公知の方法でデジタル化するために、キーボード、ペン型スキャナ、またはトラックボールにすることが可能である。
【００４３】
コンピュータ２０はさらに、コンピュータ生成されたモデルを決定するためにデータの操作のためのメモリを含む必要なハードウェアおよび論理を含む。本発明の好適な実施形態で使用されるコンピュータは、日本の東京のＳＯＮＹ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎで製造されたＶＩＡＯ  ＰＣＧ−ＧＲＴ３９０ＺＰである。好適な構成において、本発明の開示を実装するために設定されるプログラムは、このようなコンピュータに適した言語で記述される。
【００４４】
当業者は、同様の機能を有するその他のプログラム可能な汎用コンピュータを、ＶＩＡＯ  ＰＣＧ−ＧＲＴ３９０ＺＰの代替とすることが可能であることを理解するであろう。さらに、プログラムのためのその他のこのようなマシンにおいて、その他の言語を使用することも可能である。本明細書に記載されているプログラムは、ワシントン州レドモンドのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎで市販されているＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）を基本としたオペレーションシステムのために記述されるＶｉｓｕａｌ  Ｃ＋＋の機械コード言語で記述されている。
【００４５】
本発明の好適な実施形態では多くのプログラムが使用されている。プログラムは、ゴルフスイングなどのスキルまたはアクティビティの実際のパフォーマンス時の生徒またはパフォーマーの動きをデジタル化し、パフォーマンススコア、パフォーマンスの誤りおよび用具選択を決定するための生徒またはパフォーマーの個別のパフォーマンスモデルとこれらのデジタル化されたデータの一連の比較を実行する機能を有するこうしたプログラムを含む。さらなるプログラムは、ビデオモニターにこうしたプログラムの結果を表示するための機能を有する。ＳＯＮＹ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎおよびＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎは、市販されているハードウェアと共に様々な種類のプログラムを提供した。こうした最近のプログラムはエグゼクティブシステム、診断、ユーティリティ、モニタリングディスプレイプログラム、統計プログラムおよび高度なプログラムであり、本明細書では説明しない。上記で説明したように、パフォーマンスモデル生成プログラムは、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号に説明されている。
【００４６】
コンピュータ２０は、パフォーマンスモデルのビデオイメージを生成するために、グラフィックスカード３４に必要なデータをグラフィックスカード３４に提供する。グラフィックスカード３４は、コンピュータ２０からの入力を合成し、指導モニター２５においてディスプレイを生成する。生成されたディスプレイは、生徒のイメージにオーバーレイされた個別のパフォーマンスモデルを有する生徒８のビデオイメージを含む。通常、コンピュータ２０および指導モニター２５は、生徒８が自分のゴルフスイングの結果を容易に視認可能であるよう、生徒８の近くに配置される。
【００４７】
（Ｃ．操作および指導プロセス）
身体的なスキルまたはアクティビティを実行する生徒を指導および評価するために図２に示される指導システムは、個別のパフォーマンスモデルの生成、および以下で説明されるオンラインおよび／またはビデオオーバーレイ指導および評価プロセスを使用した生徒の指導を含む。指導が実行可能になる前に、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルから生徒の個別のパフォーマンスモデルを生成する必要がある。個別のパフォーマンスモデルを生成するプロセスについての簡単な説明を以下に述べる。このプロセスのより詳細な説明については、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号の開示を参照する必要がある。
【００４８】
簡単に言うと、個別のパフォーマンスモデルの生成は、コンピュータ２０への生徒８の三次元の身体の位置の出力から開始の必要な座標を提供するために、二つのビデオカメラ１２および１４を使される。生徒８の前面ビューおよび側面ビューを記録するために、および、高さ、幅、および奥行き用して生徒８のビデオイメージを提供する。生徒８は、全ての身体セグメントを視認可能にし拡大縮小可能にするために、ビデオカメラ１２および１４の前面において短時間立つ。生徒８の前面および側面の両方のビューがハードドライブ保存デバイス１６および１８に同時に記録される。各イメージは、直ちに処理または後で処理するためにハードドライブ保存デバイス１６および１８に保存される。
【００４９】
ビュー毎に、グラフィックスボード３４によって生徒のパフォーマンスのビデオイメージが再生される。コンピュータ２０およびグラフィックスボード３４のデジタル化機能を使用して、生徒８の身体および用具の位置を、コンピュータ処理のためにデジタル化および保存する。このようにして、三次元のデジタル化された生徒のパターンが得られる。
【００５０】
生徒の身体セグメントの直接の測定の代わりに、これらの情報は、身長、体重、靴のサイズ、ズボンの丈、ウェストサイズ、ジャケットサイズ、シャツの袖丈、手袋のサイズなどの、生徒によって提供される公知の測定データから決定可能である。
【００５１】
生徒の身体セグメント情報を決定した後、生徒の精密な身体の寸法と一致させるために、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルを変更することにより、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルから三次元の個別のパフォーマンスモデルを算出する。さらに、生徒の身体セグメントと優れたパフォーマンスモデルの身体セグメントとの差異のために生徒８が生成する必要のある全ての動きの変更または調整が考慮され、これが個別のパフォーマンスモデルに含められる。個別のパフォーマンスモデルが生成されると、オンラインおよび／またはビデオパフォーマンスのオーバーレイの指導および評価プロセスを開始可能である。
【００５２】
（オンライン指導プロセス）
オンライン指導プロセスにより、生徒は、実際のパフォーマンスおよびモデルパフォーマンス間の類似点および差異を示すために生徒の実際のパフォーマンスのビデオイメージにオーバーレイする生徒の個別のパフォーマンスモデルと、生徒の位置または動きのパターンを比較することが可能である。オンライン指導プロセスは、例えば、教師が個別のパフォーマンスモデルと生徒間の差異を識別し、直ちに変更することが可能な、セットアップ時またはゴルフにおける開始位置などの静止位置で使用される。動いている間または身体的なスキルまたはアクティビティを実行している間に達する生徒の位置において、生徒は位置の特徴を示すために静止位置に配置するか、または選択した位置に達するかどうかを決定するために生徒の実際のパフォーマンスのビデオイメージ上に個別のパフォーマンスモデルが表示されたモニターを教師が見ている間、生徒はアクティビティを実行することが可能である。どの時点においても、カスタマイズされたパフォーマンスモデルを正しい位置に切り替えると同時に、指導場所において生成されたビデオイメージを別のビューまたは複数ビューに切り替えることが可能である。さらなる利点として、レッスンの目標達成度についてその場でチェック可能なことがある。動きのパターンが速すぎる場合または指導セッションを保存する場合には、コンピュータからのビデオ結果をすぐにレビューするためにハードドライブ保存デバイスに保存可能である。オンライン指導プロセスについては、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号により詳細に記載されている。
【００５３】
（ビデオオーバーレイパフォーマンス指導プロセス）
ビデオオーバーレイパフォーマンス指導プロセスには、生徒は通常、生徒のパフォーマンスのビデオイメージ上に生徒の個別のパフォーマンスモデルのオーバーレイを重ね合わせて身体的なスキルまたはアクティビティを実行しようとするため、生徒のパフォーマンスのビデオ記録のハードコピー作成を含む。例えば、このプロセスには、ゴルフにおいて、生徒が（例：目標に向けて）ボールを打とうとする際に生徒の通常のゴルフスイングを記録するビデオを含む。生徒に合わせて拡大縮小された個別のパフォーマンスモデルは、生徒が生徒のパフォーマンスモデルのスイングと生徒のスイングを比較可能であるよう、生徒のビデオイメージ上にオーバーレイされる。この結果は、次に、教師および／または生徒が結果を後でレビュー可能である永久保存デバイスに送ることが可能である。また、この保存デバイスには、ローカルまたはインターネットに接続したコンピュータ、ＤＶＤ、ＣＤまたはビデオテープなどの記録デバイス、またはその他のこうしたデバイスを含むことが可能であるが、これに限定されるものではない。ビデオオーバーレイパフォーマンス指導プロセスについては、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号により詳細に記載されている。
【００５４】
（Ｄ．ソフトウェアの説明）
図３を参照すると、生徒の身体セグメントのサイズおよび寸法によって課されるパフォーマンスの制限に調整または修正される生徒の個別のパフォーマンスモデルを生成するためのセグメントトレンドサブルーチンと呼ばれる、プロセス１００を示す流れ図が図示されている。身体セグメントの長さにおける差異のために熟練したパフォーマーが示す重要な身体の動きの調整または動きのパターンに関するトレンドの値は、生徒の身体的なスキルまたはアクティビティの理想的なまたは優れたパフォーマンスの完全かつ精密な個別のパフォーマンスモデルを作成するためにセグメントトレンドサブルーチン１００を使用して、個別のパフォーマンスモデルに組み込まれる。セグメントトレンドサブルーチンプロセス１００から生成された個別のパフォーマンスモデルは、上記で説明した指導方法のいずれか一方または両方において使用可能である。
【００５５】
例えば、ゴルフにおいて、セグメントトレンドサブルーチンプロセス１００による個別のパフォーマンスモデルの変更または修正は、個別の身体セグメントにおける差異およびこうした身体セグメント間の複雑な相互作用のためにＰＧＡゴルフプロが示す統計的に重要な身体セグメントトレンドを考慮する。申請者が特定した重要な身体の動きのトレンドは、熟練したパフォーマーが示し、身体セグメントの長さに関連する身体の動きおよび動きのパターンのこうした調整または変更を表し、優れた結果の実現を目指す。身体の動きおよび動きのパターンのトレンド分析は、手、前腕、上腕、肩、上半身、下半身、腰、上肢、下肢、足を含む多くの身体セグメントを考慮するがこれには限定されない。さらに、例えば、腕全体、胴体または脚を含む身体セグメントの組合せは、セグメントの長さに関する動きで分析される。こうした身体の動きのトレンドを表すパフォーマンスデータは、セグメントトレンドサブルーチンプロセス１００を使って、上記で説明されたプログラムＥおよび正規化３から生成される、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルに組み込まれる比較的詳細な動きの値を生成する。
【００５６】
そのため、身体セグメントのトレンドアプローチによって、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルから、生徒の身体セグメントの長さによるパフォーマンスの変更および／または制限を考慮する生徒の理想的なまたは優れたパフォーマンスの個別のパフォーマンスモデルを得る。例えば、ゴルフスイングに関して、身体セグメントのトレンドアプローチは、各生徒の身長差の結果であるゴルフクラブのクラブヘッドの軌道の差を考慮する。例えば、申請者は、生徒の背面図から、目標線を見下ろすことにより、生徒の身長が低くなるにつれ、クラブヘッドの軌道が水平方向の軸に対しかつこれに沿って自然に平坦になることを身体セグメントトレンド分析から発見した。さらに、こうした身体セグメントトレンド分析は、生徒の身長が高くなるにつれ、クラブヘッドの軌道は垂直方向の軸に対しかつこれに沿って自然に直立度が増すことを示す。
【００５７】
別の例では、申請者は、ゴルフクラブのバックスイングの長さの差異は個別の身体セグメントの差異の結果であることを身体セグメントのトレンド分析から発見した。こうした分析は、ゴルフクラブをスイングする生徒の前面または正面ビューより、より長い身体セグメントを有する生徒は比較的短い長さのバックスイングを行う一方で、より短い身体セグメントを有する生徒は比較的長い長さのバックスイングを行うということを示している。
【００５８】
しかし、図３を参照して以下に詳細に説明されているセグメントトレンドサブルーチンプロセス１００はこの典型であるとともに、これに限定されるものではない。プロセス１００は、例えば、「ブロック」を追加したり、削除したり、再構成したりすることにより、変更可能である。
【００５９】
図３に示されているように、プロセス１００は、熟練者のまたは優れたパフォーマーの身体セグメントの長さに関する動きのパターンのトレンドの式を読み込んだりロードしたりするコンピュータ２０によって、ブロック１０１で開始される。そのパフォーマンスが熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルを生成するために使用される、あらかじめ決められた数のＰＧＡゴルフプロなどの、多数の熟練したまたは優れたパフォーマーにおける統計的なトレンド分析によって、身体の動きのパターンのトレンド式が得られる。身体セグメントの長さに関連する身体の動きのトレンドを表すことが可能な、一般化された式は以下のようになる。
【００６０】
【数７】
2007520282.tif 000003
（式中、
ＳＭＶＴ＝動きのトレンド適用後の生徒の動きの値
ＳＭＶＣ＝動きのトレンド適用前の現在の生徒の動きの値
ｉ＝処理中の動きのトレンドの成分
ｎ＝動きのトレンドの数
ｐｍｔｉ＝パフォーマンスの動きのトレンド定数
ＳＳＲＣ＝生徒の身体セグメントの長さと熟練者のパフォーマンスモデルの身体セグメントの長さとの差から得られる生徒のセグメントの結果）。
【００６１】
例えば、動きのトレンドは身長に関するため、振り上げた状態のゴルファーの右手の横方向の位置を含む場合、上記の式を使用して、現在の２０の横方向の位置または現在の生徒の動きの値（ＳＭＶＣ）に、横方向軸に対して含まれる身体セグメントのコントリビューションである、動きトレンド定数（ｐｍｔｉ）によって乗算される、動きトレンド（ＳＳＲＣ）に含まれるこうした全身体セグメントに課される横方向の変更を加算することで、新しい横方向の位置または生徒の動きの値（ＳＭＶＴ）が決定される。動きのトレンド定数（ｐｍｔｉ）は、例えばＰＧＡゴルフの２５人のプロなどの熟練者のまたは優れたトレンドパフォーマンスの統計的に得られる回帰分析を使用して決定される。
【００６２】
このため、平均的な身長に達しないゴルファーの場合、熟練したまたは優れたパフォーマンスモデルを有する身長の低いゴルファーのセグメント長間の差異によって課されるトレンドの変更を追加した後、右手によって、決定された距離が横方向に（ボールと反対方向に）にずれることになる。この右手の横方向のずれは、ゴルフスイングにおける高さに関連する公知のパフォーマンストレンドの一つである。
【００６３】
動きの値は、身体セグメント速度などのパフォーマンスのいずれかの要素か、直線変位または角変位、速度、あるいは加速度値の組み合わせなどの、パフォーマンスの様々な要素の組み合わせにすることが可能である。さらに、動きの値は生徒の身体セグメントまたはその組み合わせのいずれかを含むことが可能である。処理中の動きのトレンドの成分（ｉ）には、例えば、動きのトレンドに含まれる身体セグメントを含むことが可能である。
【００６４】
ブロック１０２において、ゴルフクラブなどの器具または用具がゴルフクラブのスイングなどのアクティビティまたはスキルの実行に含まれるまたは必要となるかどうかをたずねる、クエリが存在する。
【００６５】
ブロック１０２のクエリにＹｅｓと答える場合、プロセス１００はブロック１０３に進み、個別のパフォーマンスモデルのパフォーマンス時に使用される器具または用具の元の位置を、モデルがサブルーチンによって変更された後に器具または用具の位置的な要望をモデルのパフォーマンスに合わせて変更するよう、パフォーマンス時にコンピュータに保存する。
【００６６】
ブロック１０２でクエリにＮｏと答える場合、プロセス１００はブロック１０６に進む。
【００６７】
ブロック１０４において、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス中に器具または用具に接触する個別のパフォーマンスモデルの身体セグメントの元の位置を、モデルが変更された後にパフォーマーと用具のインタフェースをモデルのパフォーマンスにおいて適切に置換するように、モデルのパフォーマンス中にコンピュータに保存する。
【００６８】
ブロック１０５において、コンピュータ２０は、全ての熟練したパフォーマーのセグメント長に関連する用具のトレンドのために、式を読み出しまたはロードする。用具セグメント長のために動きトレンドインデックスを決定するために、あらかじめ決められた数のＰＧＡゴルフプロなどの、多数の熟練したまたは優れたパフォーマーの統計的なトレンド分析によって、用具のトレンド式が得られる。用具セグメントの長さに関連する用具の動きのトレンドを表すことが可能な、一般化された式は以下のようになる。
【００６９】
【数８】
2007520282.tif 000004
（式中、
ＳＥＶＴ＝動きのトレンド適用後の用具の動きの値
ＳＥＶＣ＝動きのトレンド適用前の現在の用具の動きの値
ｉ＝処理中の動きのトレンドの成分
ｎ＝トレンド成分の数
ｐｍｔｉ＝パフォーマンスの動きのトレンド定数
ＳＳＲＣ＝生徒の身体セグメントの長さと熟練者のパフォーマンスモデルの身体セグメントの長さとの差から得られる生徒のセグメントの結果）。
【００７０】
例えば、上記の式を使用して、用具のパフォーマンストレンドが、振り上げた状態のゴルファーのクラブの太い部分の水平方向の位置を含む場合、これは身長に関するため、現在の水平方向の位置（ＳＥＶＣ）に、水平方向のずれに対する含まれる身体セグメントのコントリビューションである、動きトレンド定数（ｐｍｔｉ）によって乗算されるトレンド（ＳＳＲＣ）に含まれるこうした身体セグメント全てに課される水平方向の変更を加算することにより、新しい水平方向の位置（ＳＥＶＴ）が決定される。上述するように、動きのトレンド定数（ｐｍｔｉ）は、例えばＰＧＡゴルフプロなどの熟練者のまたは優れたトレンドパフォーマンスの統計的に得られる回帰分析を使用して決定される。
【００７１】
このため、平均的な身長に達しないゴルファーの場合、標準のパフォーマンスモデルを有する身長の低いゴルファーのセグメント長間の差異によって課されるトレンド変更を追加すると、クラブの太い部分によって、決定された距離が（目標の方向に、より長いスイングで）水平方向にずれることになる。（これは、ゴルフスイングにおける身長に関する公知のパフォーマンスの一つである）。
【００７２】
動きの値は、用具セグメント速度などのパフォーマンスのいずれかの要素か、直線変位または角変位、速度、または加速度値の組合せなどの、パフォーマンスの様々な要素の組み合わせにすることが可能である。さらに、動きの値は用具セグメントまたはその組み合わせのいずれかを含むことが可能である。処理中の動きのトレンドの成分（ｉ）には、例えば、動きのトレンドに含まれる各用具セグメントを含むことが可能である。
【００７３】
最終版の変更モデルまたはこのサブルーチンによって生成した生徒の最終版の個別のパフォーマンスモデルを元の開始参照位置に戻すには、モデルのパフォーマンスの元の左足の位置をブロック１０６においてコンピュータに保存する。元のパフォーマンス結果をトレンド式で使用可能にするには、元のモデルパフォーマンス位置をブロック１０７のパフォーマンス時にコンピュータに保存する。
【００７４】
コンピュータ２０に入力する全てのトレンド式は生徒の身体セグメント長および器具または用具のセグメント長に基づいているため、全ての固定された生徒の身体および固定された器具／用具セグメントの長さは、ブロック１０８において、生徒のパフォーマンスビデオ記録の全フレームによって計算される。さらに、全ての柔軟な生徒の身体および柔軟な器具／用具のセグメント長は、ブロック１０９において、生徒のパフォーマンスビデオテープの全フレームで計算される。生徒の身体セグメント結果が上記および米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，８１４，２９５号で説明されている身体セグメントデジタル化プロセスから入手可能である場合、計算された身体セグメント結果は、結果を検証するためにデジタル化された値と比較される。身体セグメントデータが、例えば靴のサイズ、ズボンの丈等の測定などの別の入力によって得られたものである場合、これらの算出された身体セグメント結果のみを使用する。
【００７５】
生徒の個別のパフォーマンスモデルの変更を開始するために、サブルーチンプロセス１００はブロック１１０においてフレームカウンターを初期化またはゼロに設定する。ブロック１１０’において、コンピュータ２０は、下半身の動きトレンドの式を読み出しまたはロードする。
【００７６】
例えば、ゴルファーの水平方向の右つま先位置（姿勢幅）に影響する生徒の身体の幅のトレンドは、例えば、脚、下肢、上肢、腰または腸骨などの下半身セグメントのいくつかまたは全ての幅変動するコントリビューションを合計することによって計算可能である。こうした変更は、次に、トレンドを組み込むために現在のモデル位置に加えられる。
【００７７】
ブロック１１１において、下半身セグメントの全ての位置を、下半身の動きのトレンドを組み込むために調整する。上記の例において、右つま先を移動する場合、これに接している身体セグメントも、この移動が行われる前にこうした身体セグメントが占めていたつま先に対し、これらを同じ相対位置に配置するために移動する必要がある。
【００７８】
ブロック１１２において、さらなる下半身動きトレンドを、含まれる下半身セグメントの位置を調整するためにモデルに組み込むかどうかをたずねるクエリが存在する。このクエリにＹｅｓと答える場合、コンピュータ２０はブロック１１０’において下半身動きトレンドの式を読み込み、さらに、各下半身動きトレンドがモデルに組み込まれるまでブロック１１１においてモデルの含まれる各下半身セグメントの位置を調整する。上記の例では、つま先の水平位置が調整された後、つま先の動きのトレンドに影響をおよぼすそれ以外のトレンドが組み込まれる。これが完了すると、その他の下半身セグメントコンポーネントが全て処理される。
【００７９】
ブロック１１２のクエリにＮｏと答える場合、プロセス１００は以下で説明するブロック１１３に進む。
【００８０】
ブロック１１３において、調整したパフォーマンスモデルの左足の位置が元の左足の位置と一致するように、下半身セグメントを元の左足の位置と一致するよう位置変更または移動させる。生徒の下半身セグメントの長さがパフォーマンスモデル生成のために使用される典型的な熟練したパフォーマーの下半身セグメントの長さと大きく異なる場合、ずらす距離は、トレンド調整によって実現される改善を低下させるのに十分な大きさである場合がある。
【００８１】
ブロック１１４において、パフォーマンスモデルの上半身セグメントの位置を、新しい下半身セグメントの位置に関して、含まれる各上半身セグメントの位置を変更するよう調整または移動する。例えば、ゴルフのダウンスイング時において二つの腸骨が前方におよそ２インチほどずれている場合、上半身セグメント全ては、上半身が新しい下半身位置上に位置移動するため、この動き中に２インチほど前方に自動的にずれる。
【００８２】
ブロック１１５において、コンピュータ２０は、上半身の動きトレンドの式を読み出しまたはロードする。例えば、ゴルファーの肩のひねりに影響する、ゴルフクラブを振り上げた時の水平方向の左肩の位置に影響する生徒の身体の幅のトレンドは、例えば、脚、下肢、上肢、腰または腸骨などの下半身セグメントのいくつかまたは全ての、および例えば、脊椎セグメント、肩、首、または頭などの上半身セグメントのいくつかまたは全ての幅が変動するコントリビューションを合計することによって計算可能である。次に、トレンドを組み込むためにこうした変更が現在のモデル位置に加えられる。
【００８３】
ブロック１１６において、上半身セグメントの全ての位置を、上半身の動きのトレンドを組み込むために調整する。上記の例において、左肩を移動する場合、これに接している身体セグメントも、この移動が行われる前にこうした身体セグメントが占めていた肩に対し、これらを同じ相対位置に配置するために移動する必要がある。
【００８４】
ブロック１１７において、さらなる上半身動きトレンドを関連する上半身セグメントの位置を調整するためにモデルに組み込むかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス１００はブロック１１５に進み、さらなる上半身の動きトレンドの式を読み込む。ブロック１１６において、さらなる各上半身の動きトレンドがモデルに組み込まれるまで、モデルの各関連する上半身セグメントの位置のさらなる調整を行う。上記の例では、肩の水平位置が調整された後、肩の動きに影響するその他のトレンドが組み込まれる。これが完了すると、その他の上半身セグメントコンポーネントが全て処理される。
【００８５】
ブロック１１７のクエリにＮｏと答える場合、プロセス１００は以下に説明されているブロック１１８に進む。
【００８６】
ブロック１１８において、個別のパフォーマンスモデルの腕の位置は、上半身の動きトレンドを組み込むよう、新しい肩の位置に対して調整される。例えば、肩の二つのポイントをゴルフのバックスイング時にさらに１０度ほど回転する場合、腕のセグメント全てが新しい肩の位置に合わせて自動的にずれる。
【００８７】
ブロック１１９において、コンピュータ２０は腕の動きトレンドの式を読み出しまたはロードする。例えば、ゴルファーのボール衝撃時における水平方向の左手位置に影響する生徒の身体セグメント長のトレンドは、例えば、脚、下肢、上肢、腰または腸骨などの下半身セグメントのいくつかまたは全ての、例えば、脊椎セグメント、肩、首、または頭などの上半身セグメントのいくつかまたは全て、および上腕、下腕、または手などの腕セグメントのいくつかまたは全ての、長さ変動するコントリビューションを合計することによって計算可能である。次に、トレンドを組み込むためにこうした変更を現在のモデル位置に追加する。
【００８８】
ブロック１２０において、個別のパフォーマンスモデルの腕セグメントの位置を、腕の動きのトレンドを組み込むために調整する。上記の例において、左手をずらす場合、これに接している身体セグメントも、この移動が行われる前にこうした身体セグメントが存在していた手に対し、同じ相対位置に配置するために移動する必要がある。
【００８９】
ブロック１２１において、関連する全ての腕セグメントの位置を調整するためにさらなる腕の動きトレンドをモデルに組み込むかどうかをたずねるクエリが存在する。このクエリにＹｅｓと答える場合、プロセス１００はブロック１１９およびブロック１２０それぞれに進み、腕の動きトレンドの式を読み出し、さらなる腕の動きトレンドのそれぞれがモデルに組み込まれるまでモデルの関連する各腕セグメントの位置を調整する。上記の例では、左手の水平位置が調整された後、手の動きに影響するそれ以外のトレンドが組み込まれる。これが完了すると、その他の腕セグメントコンポーネントが全て処理される。
【００９０】
ブロック１２１のクエリにＮｏと答える場合、プロセス１００は以下で説明するブロック１２２に進む。
【００９１】
ブロック１２２で、アクティビティまたはスキルの実行において器具または用具が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス１００はブロック１２３に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス１００はブロック１２７に進む。
【００９２】
ブロック１２３において、スキルまたはアクティビティに関連する器具または用具の特定のセグメントの位置を、個別のパフォーマンスモデルにおけるパフォーマーと用具のインターフェースを保持する助けとなるよう、下半身および／または上半身セグメントのそれぞれの新しいまたは変更された位置のいずれかに一致するよう調整またはずらす。例えば、プロセス１００がパフォーマンスモデルの両手を１インチほど横方向にずらした場合、用具の対応する部分は、パフォーマーと用具のインターフェースを回復するためにパフォーマンスモデルの両手に用具を配置し直すためにほぼ同じ分量だけずらす必要がある。
【００９３】
ブロック１２４において、コンピュータ２０は、器具または用具トレンドの式を読み出しまたはロードする。例えば、ゴルファーのボールの衝撃時における例えばクラブの傾きなどのクラブシャフトの角度位置に影響する生徒の身体セグメント長のトレンドは、例えば、脚、下肢、上肢、腰または腸骨などの下半身セグメントのいくつかまたは全ての、例えば、脊椎セグメント、肩、首、または頭などの上半身セグメントのいくつかまたは全ての、および上腕、下腕、または手などの腕セグメントのいくつかまたは全ての、長さ変動するコントリビューションを合計することによって計算可能である。次に、トレンドを組み込むためにこうした変更を現在のモデル位置に追加する。
【００９４】
ブロック１２５において、器具または用具の関連するセグメントの位置を、ブロック１２５において用具の動きのトレンドを組み込むために調整する。上記の例において、クラブシャフト位置をずらす場合、これに接続されたセグメントも、この移動が行われる前にこうした身体セグメントが存在していた手に対し、同じ相対位置に配置するために移動する必要がある。
【００９５】
ブロック１２６において、関連する器具または用具セグメントの位置を調整するためにさらなる用具の動きトレンドをモデルに組み込むかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス１００はブロック１２４に進み、用具のトレンドの式を読み込む。
【００９６】
ブロック１２５において、さらなる各用具トレンドがモデルに組み込まれるまで器具または用具の関連するセグメントの位置を調整する。上記の例では、クラブシャフトの角度位置が調整された後、シャフトの動きに影響をおよぼすそれ以外のトレンドが組み込まれる。これが完了すると、その他の用具コンポーネントが全て処理される。
【００９７】
ブロック１２６のクエリにＮｏと答える場合、プロセス１００は以下で説明するブロック１２７に進む。
【００９８】
ブロック１２７において、各用具セグメントの新しいまたは変更された位置を調整するために各セグメントの位置を変更するために、用具に接触する生徒の身体セグメントの位置を調整またはずらす。こうした調整によって、用具と接する身体セグメントが直接影響するさらなる身体セグメントが調整される。例えば、クラブシャフトがずれる場合、これに接続されたセグメントも、この移動が行われる前にこうしたセグメントが存在していたシャフトに対し、同じ相対位置に配置するために移動する必要がある。
【００９９】
ブロック１２８において、全てのフレームが完了しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、ゴルフスイングなどのパフォーマンスの動きは完了しており、プロセス１００はブロック１３０に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス１００はブロック１２９に進む。
【０１００】
ブロック１２９において、フレームカウンターがインクリメントされ、パフォーマンスモデルの動きの次のフレームを調整するプロセス１００が開始される。
【０１０１】
ブロック１３０において、プロセス１００によりサブルーチン正規化１プログラムの開始がプロンプトされる。サブルーチン正規化１プログラムは、モデル自体の平均的な身体セグメントサイズに合わせるために、身体セグメントおよび器具／用具セグメントの位置データの再正規化に進む。このプログラムは、基本的に、熟練者のまたは優れたパフォーマンスモデルの標準化セグメント長をガイドラインとして使い、パフォーマンスにおける個別のパフォーマンスモデルのセグメント長を標準化する。これにより、トレンド統合プロセス１００中に導入されたセグメント位置の誤りが排除される。
【０１０２】
こうしてプロセス１００は、メインプログラムに戻ることが可能である。
【０１０３】
図４を参照すると、スキルまたはアクティビティを実行する生徒の総合的な、数値によるパフォーマンス分析を生成するための数値的パフォーマー評価と呼ばれるプロセス２００を図示する流れ図が示されている。プロセス２００は、スキルまたはアクティビティを実行する生徒の動きのデータを収集し、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号で開示されるプログラムＥおよび正規化３および本明細書で開示されるセグメントトレンドサブルーチンプロセス１００から生成される生徒の個別のパフォーマンスモデルの対応する情報とこの動きのデータを比較することを含む。さらに、スキルまたはアクティビティを実行するために器具または用具を使用する場合、プロセス２００は、用具動きデータおよびその他の用具関連の結果を生徒の動きのデータと同時に収集することを含む。このプロセス２００はスキルまたはアクティビティを実行しパフォーマンスを数値化する生徒のビデオ記録を収集することを含む。
【０１０４】
プロセス２００はさらに、数値による統計に基づく生徒のスキルまたはアクティビティのパフォーマンスのパフォーマンススコアを計算するパフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００と、生徒のパフォーマンスにおける統計的に重要なパフォーマンスの誤りを識別するパフォーマンス誤りサブルーチンプロセス４００と、個別の生徒および生徒のパフォーマンスに対する数値によるリサーチに基づく用具選択を生成する用具選択サブルーチンプロセス５００とを含む、それぞれ図５から図７を参照して以下に詳細に説明されている三つのサブルーチンプロセスを含む。
【０１０５】
しかし、以下に記載されている数値によるパフォーマー評価プロセス２００は典型的なものであるが、これに限定されるものではない。プロセス２００は、例えば、「ブロック」を追加したり、削除したり、再構成したりすることにより、変更可能である。
【０１０６】
ブロック２０１において、プロセス２００は、例えば上記で説明されているビデオカメラ１２および１４などの少なくとも二台のビデオカメラを使用して、例えばゴルフスイングやその他の動きなどの生徒のスキルまたはアクティビティのパフォーマンスを記録することで開始される。ゴルフスイングに関して、第一のビデオカメラ１４は、ドライビングプラットフォーム２６に生徒が立っているときに生徒８の前面ビューを記録する。上述するように、第一のビデオカメラ１４は、ハードドライブ保存デバイス１６のビデオ記録を保存するシステムコンピュータ２０に接続される。第二のビデオカメラ１２は生徒８の側面ビューを記録し、さらに、ハードドライブ保存デバイス１８にビデオ記録を保存するコンピュータ２０に接続される。
【０１０７】
ブロック２０２で、スキルまたはアクティビティに用具が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２０３に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス２００はブロック２１１に進む。
【０１０８】
ブロック２０３で、スキルまたはアクティビティに衝撃が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。この衝撃は、生徒の身体セグメントまたは用具によってドライビングプラットフォーム２６または地面に接触する生徒８、または生徒の身体セグメントまたは用具によって別の物体に衝撃を与える生徒８という構成にすることが可能である。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２０４に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス２００はブロック２１１に進む。
【０１０９】
ブロック２０４において、生徒８または生徒の用具が、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス中に地面またはドライビングプラットフォーム２６に接触するかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２０５に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス２００はブロック２０６に進む。
【０１１０】
ブロック２０５において、力台収集技術として当分野で総称されるデバイスおよび方法を使用して、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス時に地面接触情報のデータセットが収集される。例えば、生徒８が立つことが可能な市販の力台またはプレートには、スイスのウィンターツゥールのＫｉｓｔｌｅｒ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎが製造したＫｉｓｔｌｅｒ  Ｆｏｒｃｅ  Ｐｌａｔｅを含む。こうした技術には、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス時に生徒８の下にある力台またはプレートの配置を含む。台またはプレートおよび／またはその他の関連するデバイスおよび方法は、こうした接触情報を地面の力、モーメント、および力が加わる位置として記録および／または測定する。地面の力には、生徒自身、生徒の用具および／または外部物体の直線の動きを変えようとする、地面において生徒８によって及ぼされる直線の垂直方向、横方向、または水平方向の力を含む。モーメントには、生徒自身、生徒の用具および／または外部物体の回転する動きを変えようとする、地面において生徒によって及ぼされる角度の力を含む。力が加わる位置には、力が加わる点を含む。例えば、生徒がつま先で地面を踏む場合に、力が加わる点がつま先が地面に触れる位置であると、直線および角度の力が地面に直接かかる。地面接触の情報は、ゴルフ靴の選択および負傷の評価を含むがこれに限定されない多くの理由において重要となることがある。
【０１１１】
ブロック２０６で、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス時に生徒に器具または用具が接しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２０７に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス２００はブロック２０８に進む。
【０１１２】
ブロック２０７において、器具または用具がスキルまたはアクティビティのパフォーマンス時に生徒に接している場合、適用可能なデバイスおよび方法を使ってパフォーマンスデータを収集可能である。例えば、接している用具がゴルフクラブである場合、応力／歪み収集技術として当分野で総称されるデバイスおよび方法をゴルフクラブのシャフトに接続することで、直線変位および角変位データおよび直線の力および角度の力データを含むデータセットを収集可能である。このテクノロジーは、押す（応力）および引く（歪み）力を用具に及ぼすことが可能な、生徒８が及ぼす力に対する用具の反応を測定する。こうした力により、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス時に用具は曲がったり、ひねられたりする。用具が曲がると直線運動が生じ、用具がひねられると角運動が生じる。例えば、こうした技術には、スイスのウィンターツゥールで製造されるＫｉｓｔｌｅｒ  Ｓｔｒｅｓｓ／Ｓｔｒａｉｎ測定デバイスが含まれる。こうしたデータは、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス中に収集可能である。例えば、以下で説明されている用具選択サブルーチンプログラム５００を利用して最適なゴルフクラブシャフトを決定するという目的のために、ゴルフクラブの特定のシャフトのパフォーマンスが重要となる場合、生徒のスイング中にゴルフクラブに接続される応力／歪み収集技術によってシャフト屈曲および回転などの特定のデータを収集可能である。
【０１１３】
多くの例において、生徒に接する用具の特定の部分の直線的な動きおよび角運動のデータが望ましい。例えば、衝撃には、ゴルフボール（非接触用具）などの別の物体を打つのに使用する、ゴルフクラブ（接触用具）などの用具を含むことが可能である。特定の生徒に対する最も効率的なクラブヘッドを決定するためにゴルフクラブのヘッドとボールの相互作用を考慮する場合がある。衝撃またはゴルフクラブのヘッドとボールの相互作用およびこうした衝撃の結果を、開始モニター技術として当分野で総称される様々な収集デバイスおよび方法によって記録および測定することが可能である。例えば、こうした技術には、ノースカロライナ州のウィンストン・サラムのＡｃｃｕＳｐｏｒｔ，  Ｉｎｃ．で製造されるｈｅｃｔｏｒ  Ｌａｕｎｃｈ  Ｍｏｎｉｔｏｒが含まれる。こうした技術は、衝撃時における三次元のクラブヘッドスピード（速度）および二軸上のクラブの回転などの、しかしこれには限定されないクラブ衝撃特性を記録および測定する。さらに、クラブヘッドとボールの衝撃およびこうした衝撃の結果を記録および測定するのに使用されるその他のデバイスおよび方法には、レーザー装置、写真撮影機器、光電機器および圧力装置および方法を含むが、これに限定されるものではない。
【０１１４】
ブロック２０６においてクエリにＹｅｓと答える場合、ゴルフクラブのヘッドとボールの衝撃の様々なデータセットが、ここで述べているものおよび、効率的なロフトおよび面の衝撃位置などのこれらの基本データから決定されるその他の結果を含めたスキルまたはアクティビティのパフォーマンス時にブロック２０７において収集される。衝撃特性の収集および測定のために使用されるデバイスおよび／または方法に関わらず、衝撃の結果には次の（１）三次元に関連する、ゴルフクラブなどの接する用具の位置および速度、および（２）三次元に関連する用具の角度位置および回転測定を含む必要がある。プロセス２０７はブロック２０８に進む。
【０１１５】
ブロック２０８において、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス時に非接触の用具を使用するかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２０９およびブロック２１０に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス２００はブロック２１１に進む。
【０１１６】
ブロック２０９において、非接触の用具を使用する場合、当分野において高速位置収集テクノロジーとして総称されるこうしたデバイスおよび／または方法は、ゴルフボールのパフォーマンスの結果のデータセットを収集可能である。例えば、衝撃には、ゴルフボール（非接触用具）などの別の物体を打つのに使用する、ゴルフクラブ（接触用具）などの用具を含むことが可能である。特定の生徒の最も効率的なゴルフボールを決定するためにゴルフクラブのヘッドとボールの相互作用を考慮する場合がある。上述するように、衝撃またはゴルフクラブのヘッドとボールの相互作用およびこうした衝撃の結果を、開始モニターデバイスおよび方法によって記録および測定することが可能である。開始モニターデバイスおよび方法は、三次元のボール速度および２軸上のボールの回転を含むが、これに限定されないボール衝撃特性を記録および測定する。
【０１１７】
ブロック２０８においてクエリにＹｅｓと答える場合、ここで述べている結果以外に、ボール開始角度、試合時間、ボール高さ、水平方向および横方向の空中および地面の距離を含むがこれに限定されない、これらの基本データから決定されるその他の結果を含めた、ゴルフクラブのヘッドとボールの衝撃の様々なデータセットが、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス時にブロック２０９において収集される。衝撃特性の収集および測定のために使用されるデバイスおよび／または方法に関わらず、衝撃の結果には次の測定を含む必要がある。（１）三次元に関連する、ゴルフボールなどの非接触の用具の位置および速度、および（２）三次元に関連する、用具の角度位置および回転。プロセス２００はブロック２１０に進む。
【０１１８】
ブロック２１０において、高速位置収集技術は、角変位位置データおよびゴルフボールの角速度および加速データを含むパフォーマンスの結果のデータセットを収集可能である。
【０１１９】
スキルまたはアクティビティのパフォーマンスが終了すると、ブロック２１１において、記録されたビデオパフォーマンスがパフォーマンスの開始時に配置される。
【０１２０】
ブロック２１２において、第一および第二のビデオレコーダーは、生徒の第一のまたは前面の位置および生徒の側面の位置の双方を、分割スクリーン形式で一つのディスプレイモニター２５に再生する。
【０１２１】
ブロック２１３において、フレームカウンターは初期化されるかまたはゼロに設定される。
【０１２２】
ブロック２１４において、生徒のゴルフスイングの生徒のパフォーマンスのビデオ記録が数値化される。ゴルフスイングに関連する生徒の身体セグメントの位置を、ビデオ画像における重要な身体の結合部またはポイントの位置をデジタル化することにより、正面カメラビューおよび側面カメラビューで収集する。生徒の身体セグメントの位置をすぐにまたは後でコンピュータ処理可能にするようデジタル化および保存するために、上述した、また図１に示されるコンピュータ２０のデジタル化機能を使用する。デジタル化プロセスは、上記および米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号に詳細に説明されている直線変形法または９０度カメラオフセット法のどちらかを利用可能である。
【０１２３】
ブロック２１５で、用具が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２１６に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス２００はブロック２２５に進む。
【０１２４】
ブロック２１６で、前面または側面の各カメラビューの重要な用具ポイント位置をデジタル化することにより、器具または用具の位置を収集する。デジタル化プロセスは、上述するこうした方法を利用可能である。
【０１２５】
ブロック２１７で、スキルまたはアクティビティに衝撃が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２１８に進み、Ｎｏと答える場合、プロセスはブロック２２５に進む。
【０１２６】
ブロック２１８で、スキルまたはアクティビティに地面接触が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２１９に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス２００はブロック２２５に進む。
【０１２７】
ブロック２１９において、地面の力、モーメントおよび力が加わる場所に関するデータを含む以前に収集された接触情報が、上述したデータ収集プロセス時においてこうしたデータが保存されている、コンピュータ２０ハードドライブ保存デバイス１６および１８の一つまたは両方から取得される。例えば、生徒が足で地面を蹴る場合、コンピュータ２０は、直線運動および角運動および接触点に関連するデータを取得する。
【０１２８】
ブロック２２０で、器具または用具が生徒に接しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２２１に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス２００はブロック２２２に進む。
【０１２９】
ブロック２２１において、器具または用具が生徒に接している場合、以前に収集された角変異および直線変位および力のデータが、上述したデータ収集プロセス時においてこうしたデータが保存されている、コンピュータ２０ハードドライブ保存デバイス１６または１８から取得される。このため、生徒８がボールを打つためにゴルフクラブを使用する場合、コンピュータ２０はクラブヘッドの直線運動および角運動の結果を取得する。
【０１３０】
ブロック２２２で、器具または用具が生徒に接していないかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２２３およびブロック２２４に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス２００はブロック２２５に進む。
【０１３１】
ブロック２２３において、器具または用具が生徒に接していない場合、プロセス２００は直線変位、速度および加速度のデータを用具セグメントの各収集された位置に加える。
【０１３２】
ブロック２２４において、コンピュータ２０は、上述したデータ収集プロセス時に、ハードドライブ保存デバイス１６または１８から、ハードドライブ保存デバイス１６または１８に保存されている角変位、速度および加速度データを取得する。例えば、ゴルフボールに衝撃が与えられる場合、コンピュータ２０はボールのパフォーマンスの直線運動および角運動の結果を取得する。
【０１３３】
ブロック２２５において、生徒のパフォーマンス（ビデオ記録）が完了しているかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２２８に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス２００はブロック２２６に進む。
【０１３４】
ブロック２２６において、パフォーマンス（ビデオ記録）が完了していない場合、ビデオディスプレイは次の重要なビデオ位置に進み、ブロック２２７において、フレームカウンターがインクリメントされる。ブロック２１４からのデジタル化プロセスが繰り返される。
【０１３５】
ブロック２２８において、パフォーマンス（ビデオ記録）が完了している場合、生徒のスキルまたはアクティビティの完全なパフォーマンス時にスキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスをスコア付けするため、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００を呼び出すことが可能である。
【０１３６】
ブロック２２９において、パフォーマンスの誤りを計算するかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２３０に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス２００はブロック２３１に進む。
【０１３７】
ブロック２３０において、パフォーマンス誤りサブルーチンプロセス４００を呼び出し可能であり、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００を使用して得られたスコアを利用してパフォーマンスの誤りを計算する。
【０１３８】
ブロック２３１で、スキルまたはアクティビティに器具または用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２３２に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス２００はブロック２３４に進む。
【０１３９】
ブロック２３２で、生徒に対する用具選択が所望のものであるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００はブロック２３３に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス２００はブロック２３４に進む。
【０１４０】
ブロック２３３において、用具選択サブルーチンプロセス５００を呼び出しおよび完了可能である。
【０１４１】
ブロック２３４において、プロセス２００によって生成される生徒分析データを、後で使用するためにコンピュータに保存する。
【０１４２】
ブロック２３５で、スキルまたはアクティビティに用具が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス２００は、プロセス２００によって生成される用具分析データを後で使用するためにコンピュータに保存するブロック２３６に進み、プロセス２００は終了する。
【０１４３】
ブロック２３５においてクエリにＮｏと答える場合、プロセス２００は終了する。
【０１４４】
図５を参照すると、生徒のスキルまたはアクティビティのパフォーマンスの総合的な、数値によるスコア付け分析を生成するためのパフォーマンススコア付けサブルーチンプログラムと呼ばれる、プロセス３００を示す流れ図が示されている。プロセス３００は、スキルまたはアクティビティを実行する生徒について収集されたパフォーマンスデータと生徒の個別のパフォーマンスモデルの対応する結果との統計的な比較を実行することを含む。具体的には、プロセス３００は、スキルまたはアクティビティを実行する生徒のパフォーマンス結果または値を、こうした比較に基づくペナルティスコアを生成するために、生徒の個別のパフォーマンスモデルと比較する、自動化された統計に基づくスコア付け方法を含む。プロセス３００から生成されるペナルティスコアは、生徒のモデルパフォーマンスに対して、生徒のパフォーマンスについての信頼性の高い査定を行う数値による尺度である。生徒の個別のパフォーマンスモデルに対する生徒のパフォーマンスのレベルおよび対象者のスキルおよび、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス向上度を内部的に決定する指標または評価ツールとして、ペナルティスコアを使用可能である。さらに、異なる生徒間のスキルまたはアクティビティのパフォーマンスを外部的に査定する尺度または評価ツールとして、ペナルティスコアを使用可能である。
【０１４５】
以下に記載されているパフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００は典型的なものであるが、これに限定されるものではない。プロセス３００は、例えば、『ブロック』を追加したり、削除したり、再構成したりすることにより、変更可能である。
【０１４６】
プロセス３００は、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号に開示されているシステムおよび方法に従って、および、本明細書に開示されておりセグメントトレンドサブルーチンと呼ばれるプロセス１００に従って生成されるスキルまたはアクティビティの理想的なまたは優れたパフォーマンスの生徒の個別のパフォーマンスモデルを読み込みまたはロードするシステムコンピュータ２０から、ブロック３０１で開始される。
【０１４７】
ブロック３０２において、コンピュータ２０は、個別のパフォーマンスモデルデータに対応する統計的な標準偏差を読み込みまたはロードする。こうした標準偏差は、個別のパフォーマンスモデルを生成するために使用された熟練したパフォーマーの身体の動きの結果の全ての平均からの偏差である。こうした標準偏差は、生徒の実際のパフォーマンスが判断される手段として役立つ。例えば、ゴルフスイング時にボールを打つ際の生徒の両手の位置がわかっている場合、こうした位置は生徒の個別のパフォーマンスモデルの把握されている手の位置と比較される。生徒の実際の手の位置とモデルの位置の偏差の度合いは、この身体の動きの結果の標準偏差との差異を比較することにより決定可能である。実際のおよびモデルの手の位置の差は３インチであり、標準偏差が１インチである場合、大きな問題となる。
【０１４８】
ブロック３０３で、スキルまたはアクティビティの個別のパフォーマンスモデルのパフォーマンスに用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３０４に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセスはブロック３１６に進む。
【０１４９】
ブロック３０４において、器具または用具が生徒のパフォーマンスに関連する場合、コンピュータ２０は、生徒の個別のパフォーマンスモデルから生成された用具の結果を読み取りまたはロードする。
【０１５０】
ブロック３０５において、コンピュータ２０は、用具データに対応する統計的な標準偏差を読み込みまたはロードする。こうした標準偏差は、個別のパフォーマンスモデルを生成するために使用された熟練したパフォーマーの用具の動きの結果の全ての平均からの偏差である。こうした標準偏差は、生徒の用具パフォーマンスを判断する手段として役立つ。例えば、生徒のゴルフスイングの実際のパフォーマンス時の生徒のゴルフクラブのクラブヘッド速度が生徒の個別のパフォーマンスモデルよりも１５ｍｐｈ遅い場合、この用具の動きの結果の標準偏差は２ｍｐｈであり、大きな欠点となっている。
【０１５１】
ブロック３０６で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに衝撃が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３０７に進み、地面接触データ、接触用具データ、および非接触用具データを含む、パフォーマンスデータのさらに三つのセットを、コンピュータ２０に入力可能である。クエリにＮｏと答える場合、プロセス３００はブロック３１６に進む。
【０１５２】
ブロック３０７で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに地面接触が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３０８に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス３００はブロック３１０に進む。
【０１５３】
ブロック３０８において、生徒のパフォーマンス時に生徒が、直接または器具あるいは用具によって地面に接触する場合、コンピュータ２０は、生徒の個別のパフォーマンスモデルの用具の結果をロードする。
【０１５４】
ブロック３０９において、コンピュータ２０は、生徒の個別のパフォーマンスモデル地面接触結果（モデルまたはモデルおよび用具）のそれぞれに対応する公知の統計的な標準偏差を読み込みまたはロードする。
【０１５５】
ブロック３１０において、スキルまたはアクティビティのパフォーマンスに関する器具または用具が生徒に接しているかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３１１に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス３００はブロック３１３に進む。
【０１５６】
ブロック３１１において、生徒の個別のパフォーマンスモデルから生成された接する用具の衝撃の結果が、コンピュータ２０に読み込みまたはロードされる。
【０１５７】
ブロック３１２において、コンピュータ２０は、生徒のモデルの接触用具の衝撃結果に対応する統計的な標準偏差を読み込みまたはロードする。
【０１５８】
ブロック３１３において、非接触用具が含まれるかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３１４に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス３００はブロック３１６に進む。
【０１５９】
ブロック３１４において、コンピュータ２０は、生徒の個別のパフォーマンスモデルから生成された非接触用具の衝撃の結果を読み込みまたはロードする。
【０１６０】
ブロック３１５において、コンピュータ２０は、生徒のモデルの非接触用具の衝撃結果に対応する統計的な標準偏差を読み込みまたはロードする。
【０１６１】
ブロック３１６において、スコア付けプロセス３００を開始するために、コンピュータ２０に関するフレームカウンターが初期化またはゼロに設定される。
【０１６２】
ブロック３１７においてコンピュータ２０では全体的なパフォーマンススコア値がゼロに設定され、ブロック３１８において、全体的な用具スコア値がゼロに設定される。
【０１６３】
ブロック３１９において、コンピュータ２０により、例えばつま先から指まで、全ての生徒の身体セグメントの動きをスコア付けするプロセス３００が初期化される。上述の数値によるパフォーマー評価サブルーチンプロセス２００で以前に生成された生徒の動きのデータがこのプロセス３００に受け渡される。生徒の個別のパフォーマンスモデルの対応する動きのデータおよびパフォーマンスモデルのこの動きの結果の標準偏差と共にこの動きのデータを使用し、統計に基づいたスコアを決定可能である。
【０１６４】
ブロック３２０において、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス時における一つ以上の身体セグメントの位置および直線運動と角運動の方向を示すデータを表す、運動の結果の統計的なｚスコアが、個別のパフォーマンスモデルの運動の結果および生徒の実際のパフォーマンスの運動の結果を以下の式によって比較することで、コンピュータ上で得られる。
【０１６５】
【数９】
2007520282.tif 000005
（式中、
ＳＰＳＴ＝生徒の全体動きの全体的な生徒のパフォーマンススコア
ｉ＝スコア付けされている運動の結果
ｎ＝評価されている運動の結果の合計数
ｍｒｍ＝生徒のモデルの運動の結果
ｍｒｓ＝生徒の動きの結果
ｓｄｍ＝モデルの動きの結果の標準偏差）。
【０１６６】
例えば、ゴルフスイングにおけるボール衝撃時に生徒の水平方向の手の速度が１０フィート／秒であり、生徒の個別のパフォーマンスモデルのボール衝撃時の手のスピードが１５フィート／秒であり、この速度の結果のパフォーマンスモデルの標準偏差は２フィート／秒である場合、上記の式を用いると、この時点における生徒の手の速度の全体生徒パフォーマンススコアは２．５（（１５−１０）／２）である。
【０１６７】
ブロック３２１において、全体生徒パフォーマンススコア（ＳＰＳＴ）を生成するために、得られた個別のペナルティまたはｚスコアがその他の身体セグメントのために以前に得られたスコアに追加される。
【０１６８】
ブロック３２２において、プロセス３００は、全体対象者パフォーマンススコア（ＳＰＳＴ）に含まれるスキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンス時に生徒の各身体セグメントのこうしたプロセスを繰り返すため、ブロック３１９およびブロック３２０に戻る。上述したように、申請者は、つま先、かかと、足首、腰、腸骨、肩、腕、ひじ、手首、手、耳、鼻および脊椎のセグメントを含む最低で２９の個別の骨格的身体セグメントにより生徒の体の詳細を表現するが、本発明はこうした身体セグメントには限定されず、生徒の身体を表現するためにその他のものを含むことも可能である。
【０１６９】
ブロック３２３で、全ての身体セグメントの動きの結果のスコア付けを完了した後に、スキルまたはアクティビティに器具または用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３２４に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス３００はブロック３４５に進む。
【０１７０】
ブロック３２４において、コンピュータ２０により、生徒の全ての用具セグメントの動きをスコア付けするプロセス３００が初期化される。上述される数値によるパフォーマー評価プロセス２００で以前に生成された用具の動きのデータがこのプロセス３００に受け渡される。生徒の個別のパフォーマンスモデルの対応する用具の動きのデータおよびパフォーマンスモデルのこの用具の動きの結果の標準偏差と共にこの動きのデータを使用して、統計によるスコアを決定可能である。
【０１７１】
ブロック３２５において、生徒の個別のパフォーマンスモデルで使用される器具または用具の動きの結果と、スキルまたはアクティビティの生徒の実際のパフォーマンスによって生成される動きの結果とを、式を使って比較することにより、動きの結果の統計によるｚスコアがコンピュータ上で得られる。
【０１７２】
【数１０】
2007520282.tif 000006
（式中、
ＥＰＳＴ＝対象者の動き全体の全体的な用具パフォーマンススコア
ｉ＝スコア付けされている用具の動きの結果
ｎ＝評価されている用具の動きの結果の合計数
ｍｒｍｅ＝生徒のモデル用具の動きの結果
ｍｒｓｅ＝生徒の用具の動きの結果
ｓｄｍｅ＝モデルの動きの結果の標準偏差）。
【０１７３】
例えば、ゴルフスイングにおける最初のテイクアウェイ時の生徒のクラブヘッドのスピードが６５フィート／秒であり、生徒の個別のパフォーマンスモデルのスピードが８２フィート／秒で、この速度結果のパフォーマンスモデルの標準偏差が５．４フィート／秒である場合、上の式を使うと、この時点における生徒のクラブヘッド速度の合計の生徒パフォーマンススコアは３．１４８（（８２−６５）／５．４）である。
【０１７４】
ブロック３２６において、全体用具パフォーマンススコア（ＥＰＳＴ）を生成するために、得られた個別のｚまたはペナルティのスコアが器具または用具のその他の身体セグメントのために以前に得られたスコアに追加される。
【０１７５】
ブロック３２７において、プロセス３００は、全体用具パフォーマンススコア（ＥＰＳＴ）に含まれるスキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンス時に生徒が使用する器具または用具の各セグメントでこうしたプロセスを繰り返すため、ブロック３２４およびブロック３２５に戻る。
【０１７６】
ブロック３２８で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに衝撃が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はさらなるスコア付けプロセスのためにブロック３２９に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス３００はブロック３４５に進む。
【０１７７】
ブロック３２９で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに地面接触が生じるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はさらなるスコア付けプロセスのためにブロック３３０に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス３００はブロック３３４に進む。
【０１７８】
ブロック３３０において、コンピュータ２０により、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンス時に地面接触セグメント（生徒または用具）の全てをスコア付けするプロセス３００が開始される。例えば、ゴルフのスイング中に生徒の右つま先に地面接触の垂直方向の力がかかるとこれをスコア付けすることが可能である。
【０１７９】
ブロック３３１において、ブロック３２５のＥＰＳＴの式を用いて、各地面接触値の統計的なｚスコアが得られる。
【０１８０】
ブロック３３２において、ブロック３３１で得られる個別のｚスコアまたはペナルティスコアが、全体用具パフォーマンススコア（ＥＰＳＴ）に追加される。
【０１８１】
ブロック３３３において、全体用具パフォーマンススコア（ＥＰＳＴ）に全ての含まれた地面接触値を含めるために、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスから収集される各地面接触値に対してこれらのプロセスを繰り返すため、プロセス３００は、ブロック３３０、ブロック３３１およびブロック３３２に戻る。
【０１８２】
ブロック３３４で、スキルまたはアクティビティの実行時に生徒に器具または用具が接しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３３５に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス３００はブロック３３９に進む。
【０１８３】
ブロック３３５において、コンピュータ２０により、生徒に接する用具の全てをスコア付けするプロセスが開始される。例えば、三方向における直線および角度位置の値および速度の値を含むことが可能な、ゴルフクラブヘッドなどのゴルフクラブのセグメントの非地面接触の動きの値に対してスコア付けを実行可能である。
【０１８４】
ブロック３３６において、ブロック３２５のＥＰＳＴの式を用いて、接する器具または用具または接する器具または用具の関連するセグメントの各動きの結果の値の統計的スコアが得られる。
【０１８５】
ブロック３３７において、ブロック３３６で得られる個別のｚスコアまたはペナルティスコアが、全体用具パフォーマンススコア（ＥＰＳＴ）に追加される。
【０１８６】
ブロック３３８において、全体用具パフォーマンススコア（ＥＰＳＴ）に全ての含まれた接触用具の動きの結果の値を含めるために、各接触用具の結果の値に対してこうしたプロセスを繰り返すため、プロセス３００は、ブロック３３５、ブロック３３６およびブロック３３７に戻る。
【０１８７】
ブロック３３９で、スキルまたはアクティビティの実行時に生徒に器具または用具が接触していないかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３４０に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス３００はブロック３４５に進む。
【０１８８】
ブロック３４０において、コンピュータ２０により、生徒に接していない用具の全てをスコア付けするプロセスが開始される。例えば、三方向における直線および角度位置の値および速度の値を含むことが可能な、ゴルフボールの非地面接触の動きの結果の値に対してスコア付けを実行可能である。
【０１８９】
ブロック３４１において、ブロック３２５のＥＰＳＴの式を用いて、直線速度の結果および／または力に関する各直線運動の結果の値の統計的なｚスコアが得られる。
【０１９０】
ブロック３４２において、ブロック３２５のＥＰＳＴの式を用いて、角度の結果および／または力に関する各角運動の結果の値の統計的なｚスコアが得られる。
【０１９１】
ブロック３４３において、ブロック３４１およびブロック３４２で得られる個別のスコアまたはペナルティスコアが、全体用具パフォーマンススコア（ＥＰＳＴ）に追加される。
【０１９２】
ブロック３４４において、全体用具ペナルティパフォーマンススコア（ＥＰＳＴ）で全ての含まれた非接触用具の動きの結果の値を含めるために、非接触の動きの結果の値のそれぞれに対してこうしたプロセスを繰り返すため、プロセス３００は、ブロック３４０、ブロック３４１、ブロック３４２およびブロック３４３に戻る。
【０１９３】
ブロック３４５で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスが完了したかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３４８に進み、Ｎｏと答える場合、プロセスはブロック３４６に進む。
【０１９４】
ブロック３２６において、生徒のパフォーマンスにさらに位置がある場合、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスのさらなる位置を表示するため、必要な場合には、位置フレームカウンターがインクリメントされる。
【０１９５】
ブロック３４７において、プロセス３００は、さらなる生徒および用具パフォーマンス動きの結果の読み込みまたはロードおよびスコア付けを繰り返すために、ブロック３１９に戻ることが可能である。
【０１９６】
ブロック３４８において、コンピュータ２０は後で使用するために生徒の動きのスコアを保存する。
【０１９７】
ブロック３４９で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３５０において、コンピュータ２０は用具の動きのスコアを後で使用するために保存する。
【０１９８】
ブロック３４９のクエリにＮｏと答える場合、プロセス３００はブロック３５９に進む。
【０１９９】
ブロック３５１で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに衝撃が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＮｏと答える場合、プロセス３００はブロック３５９に進む。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００は地面接触のスコアを保存するにはブロック３５２およびブロック３５３に進み、接触用具の動きの結果のスコアを保存するにはブロック３５４およびブロック３５５に進み、後で使用するために非接触用具の動きの結果のスコアを保存するにはブロック３５６、ブロック３５７、およびブロック３５８に進む。
【０２００】
ブロック３５９において、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスの標準化された最終パフォーマンススコアは、以下の式を用いて得られる。
【０２０１】
【数１１】
2007520282.tif 000007
（式中、
ＡＳＰＳＴ＝対象者の動き全体の全体的な生徒の平均的パフォーマンススコア
ＳＰＳＴ＝生徒の動き全体の全体的な対象者のペナルティスコア
ｎ＝評価されている動きの結果の合計数）。
【０２０２】
ＡＳＰＳＴをゼロ（０）から百（１００）までの範囲に変換するには、ゼロ（０）からＡＳＰＳＴ（Ａ０−Ｚ）の間の値の標準的な正規曲線における面積を求めるために、標準的な正規Ｚテーブルを使用する。この式を用いて標準化された結果を次に求める。
【０２０３】
【数１２】
2007520282.tif 000008
（式中、
ＳＳＰＳＴ＝対象者の動き全体の標準化された全体的な対象者のパフォーマンススコア
Ａ０−Ｚ＝０からＡＳＰＳＴまでの値の標準的な正規曲線における面積）。
【０２０４】
ブロック３６０で、用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス３００はブロック３６１に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス３００はプロセス３００を再び開始するためにブロック３０１に戻ることが可能である。
【０２０５】
ブロック３６１において、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスの標準化された最終パフォーマンススコアは、以下の式を用いて得られる。
【０２０６】
【数１３】
2007520282.tif 000009
（式中、
ＡＳＰＳＴ＝生徒の動き全体の平均的な全体的な用具パフォーマンススコア
ＥＰＳＴ＝対象者の動き全体の合計用具ペナルティスコア
ｎ＝評価されている動きの結果の合計数）。
【０２０７】
ＡＥＰＳＴをゼロ（０）から百（１００）までの範囲に変換するには、ゼロ（０）からＡＥＰＳＴ（Ａ０−Ｚ）の間の値の標準的な正規曲線における面積を求めるために、標準的な正規Ｚテーブルを使用する。この式を用いて標準化された結果を次に求める。
【０２０８】
【数１４】
2007520282.tif 000010
（式中、
ＳＥＰＳＴ＝対象者の動き全体の標準化された合計用具パフォーマンススコア
Ａ０−Ｚ＝０からＥＳＰＳＴの間の値の標準的な正規曲線における面積）。
【０２０９】
プロセス３００は、開始するためにブロック３０１に戻ることが可能であり、または、プロセス３００を終了することが可能である。
【０２１０】
図６を参照すると、ゴルフスイングなどのスキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスの動きの誤りを決定する、パフォーマンス誤りサブルーチンと呼ばれる、プロセス４００を示す流れ図が示されている。プロセス４００は、上述されているパフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００によって生成されるスキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスのペナルティスコアを選択された許容範囲および誤りトリガーレベルと比較することを含む。生徒のパフォーマンスのペナルティスコアが許容範囲内にある場合、または特定の動きのパターンまたは結果において選択された誤りトリガーレベルを超える場合、ペナルティスコアに対応する動きパターンまたは結果にフラグが付けられる。より具体的には、プロセス４００は、生徒が生じさせている真の動きの誤りを特定するために、生徒のパフォーマンスの結果または値に対応するペナルティスコアと、特定の動きパターンまたは結果あるいは動きパターンまたは結果の組み合わせで選択される許容値または誤りトリガーレベルの許容範囲とを比較する、自動化された、統計による誤り識別システムおよび方法を含む。このため、プロセス４００は、基本的に誤りが存在するかどうかだけを示す、信頼性の低い、意見によるパフォーマンス評価とは対照的に、生徒の実際のパフォーマンスに基づく、総合的な、質に基づく動きの誤りを識別する。
【０２１１】
さらに、プロセス４００は、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスにおいて生徒が使用する器具または用具のパフォーマンスペナルティスコアを比較することを含む。上述されているパフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００で生成される各用具ペナルティスコアは、特定の用具の動きパターンまたは結果で選択された許容値および誤りトリガーレベルの範囲と比較される。用具のペナルティスコアが許容値の範囲内にある場合、または誤りトリガーレベルに適合するまたはこれを超える場合、ペナルティスコアに対応する用具の動きパターンまたは結果にフラグが付けられる。同様に、プロセス４００は、スキルまたはアクティビティのパフォーマンス時に生徒が使用する器具または用具による動きの誤りの全体的な、質による識別を行う。
【０２１２】
プロセス４００は、生徒のパフォーマンスペナルティスコアを使用して、大きなペナルティスコアにフラグを付けることにより最も改善を必要とする生徒のパフォーマンスのこうした動きを識別しやすくすることが可能である。さらに、プロセス４００は、最も改善を必要とする動きのパターンまたは結果のこうした個別の部分を特定しやすくする、個別の身体セグメントの動きのパターンの生徒のパフォーマンスのペナルティスコアを統合することが可能である。さらに、個別の生徒のパフォーマンスペナルティスコアは、動きのパターンまたは結果の誤りの基礎にあり、これを生じさせている動きの誤りを識別するのに役立つ場合がある。
【０２１３】
プロセス４００は、さらに、用具パフォーマンス誤りに関連する大きなペナルティスコアに同様にフラグをつけることにより、最も改善を必要とする用具の動きのパターンまたは結果を識別することにも役立つ場合がある。実際に、より大きなペナルティスコアは、用具が対象者のパフォーマンスにマイナスの効果を与えるか何の効果も与えないこうした動きのパターンまたは結果を識別するとともに、最も改善を必要とするこうした動きのパターンまたは結果を識別するために役立つ場合がある。さらに、プロセス４００は、最も改善を必要とする用具の動きのパターンまたは結果の個別の部分にフラグ付けし、および／または用具の種類が、所望の動きのパターンまたは結果にプラスの影響があるか、マイナスの影響があるか、または何の影響もないかどうかにフラグ付けするために、用具ペナルティスコアを統合することが可能である。プロセス４００は、スキルまたはアクティビティを実行するために対象者が使用する用具の種類によって発生するその他の動きのパターンまたは結果の誤りの根本の原因である用具の動きの誤りを特定するために役立つよう、用具ペナルティスコアを使用可能である。
【０２１４】
上述したように、プロセス４００は、生徒のパフォーマンスのペナルティスコアおよび用具のパフォーマンスのペナルティスコアを選択した範囲の許容値および／または誤りトリガーレベルと比較する。各パフォーマンスの誤りについて、特定のパフォーマンスの誤りに対して許容値または誤りトリガーレベルの範囲を標準化可能である。例えば、あるパフォーマンス誤りで、生徒の（用具の）パフォーマンスが生徒の個別のパフォーマンスモデルのパフォーマンスから少ししか外れていない、狭い許容値範囲または低い誤りトリガーレベルを有することが可能であり、他の生徒（用具）パフォーマンスの誤りで、生徒の（用具の）パフォーマンスがそのモデルのパフォーマンスから大幅に外れている広範囲の許容値または高い誤りトリガーレベルを有することが可能である。さらに、許容値範囲または誤りトリガーレベルは、各生徒または用具のパフォーマンスの誤りに様々な重要度レベルを割り当てるよう使用可能である。
【０２１５】
例えば、ゴルフスイングに関して、ゴルフクラブのダウンスイング時の対象者の（パフォーマーの）右ひじの動きが高いパフォーマンスペナルティスコアを生じさせる場合、プロセス４００は、改善のために、パフォーマンス誤りとして右ひじの動きにフラグを自動的に付けることが可能である。手首、ひじ、肩を含む、対象者の右腕全体に高いペナルティスコアが生じている場合、プロセス４００は、改善のために、ダウンスイングの動作時に対象者の右腕全体に自動的にフラグを付けることが可能である。さらに、生徒のパフォーマンスペナルティスコアが許容範囲内となる場合、またはダウンスイング時に生徒の右ひじの動きが悪いことを示すために誤りトリガーレベルを超える場合、および右ひじのペナルティスコアが生徒のダウンスイングにおいて他の生徒のパフォーマンスの誤りに大きく関連している場合、プロセス４００は、改善のために生徒のスイングのダウンスイング部分を自動的にフラグ付けすることが可能である。
【０２１６】
例えば、ゴルフスイング時のゴルフクラブのパフォーマンスに関して、対象者のダウンスイング時のクラブヘッドの動きが高い用具ペナルティスコアを生じさせている場合、プロセス４００は、改善のために、クラブヘッドの動きにフラグを自動的に付けることが可能である。クラブヘッドおよびシャフトを含むクラブ全体が高いペナルティスコアを記録する場合、プロセス４００は、改善のためにクラブ全体に自動的にフラグを付けることが可能である。さらに、バックスイング時におけるクラブヘッドの悪い動きのパターンまたは結果が用具パフォーマンスの誤りとして識別され、こうした誤りがダウンスイングにおけるその他の用具パフォーマンス誤りに大きく関連する場合、プロセス４００は、改善のために、スイングのその部分に自動的にフラグを付けることが可能である。
【０２１７】
図６を参照して上記および以下に説明されているパフォーマンス誤りサブルーチンプロセス４００はこの典型であるが、これに限定されるものではない。プロセス４００は、例えば、「ブロック」を追加したり、削除したり、再構成したりすることにより、変更可能である。
【０２１８】
プロセス４００は、コンピュータ２０における誤りトリガーレベル（または許容値範囲）の選択または設定によって、ブロック４０１で開始される。一実施形態において、１．０の値を有する誤りトリガーレベルセットにおいて、プロセス４００はセグメントトレンドサブルーチンプロセス１００に関して、米国特許第４，８９１，７４８号および第５，１８４，２９５号において、また本申請書で開示されている、プログラムＡからプログラムＥおよびプログラム正規化１からプログラム正規化３を生成するために使用される、生徒のパフォーマンスペナルティスコアが決められた数のＰＧＡゴルフプロなどの熟練したパフォーマーのパフォーマンス結果の６８パーセントがその外に存在する場合に、パフォーマンスの誤りを識別する。誤りトリガーレベルの値が２．０に設定されている場合、プロセス４００は、生徒のパフォーマンスペナルティスコアのパフォーマンス誤りが熟練したパフォーマーのパフォーマンス結果から９５パーセント外れている場合にパフォーマンス誤りを識別する。誤りトリガーレベルの値が３．０に設定されている場合、プロセス４００は、生徒のパフォーマンスペナルティスコアのパフォーマンス誤りが熟練したパフォーマーのパフォーマンス結果から９９パーセント外れている場合にパフォーマンス誤りを識別する。
【０２１９】
ブロック４０２において、コンピュータ２０は、分析された動きに対して変化する、可能性のある生徒のパフォーマンス誤りのリストを読み込みまたはロードする。例えば、ゴルフにおいて、考えられるパフォーマンスの誤りのリストには、「右のつま先がセットアップ時にボールに近づきすぎています」から「スイング終了時に鼻が目標から離れすぎています」までの誤りを表すこうした説明または指示を含むことが可能であるが、これに限定されるものではない。
【０２２０】
ブロック４０３で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに器具または用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４０４に進む。クエリにＮｏと答える場合、プロセス４００はブロック４１２に進む。
【０２２１】
ブロック４０４において、コンピュータ２０は、分析された動きのために変化する、考えられる用具の（非衝撃）パフォーマンス誤りのリストを読み込みまたはロードする。例えば、ゴルフではこのリストに、「テイクアウェイ時にクラブが外側に行き過ぎています」から「セットアップにおいてあなたの姿勢ではボールが遠すぎます」までの誤りを表す説明または指示を含むことが可能である。
【０２２２】
ブロック４０５で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに衝撃が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４０６に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４１２に進む。
【０２２３】
ブロック４０６で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンス時に生徒と地面との間に地面接触が生じるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４０７に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４０８に進む。
【０２２４】
ブロック４０７において、コンピュータ２０は、分析された動きに対して変化する、考えられる地面接触のパフォーマンス誤りのリストを読み込みまたはロードする。例えば、ゴルフでは考えられるパフォーマンス誤りのリストに、「ダウンスイング時に体の重心を右側にかけ過ぎています」から「セットアップにおいて重心を左側にかけ過ぎています」までのこうした誤りを表す説明または指示を含むことが可能である。
【０２２５】
ブロック４０８で、用具が生徒のパフォーマンス時に生徒に接しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４０９に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４１０に進む。
【０２２６】
ブロック４０９において、コンピュータ２０は、分析された動きに対して変化する、考えられる接触用具（接触）パフォーマンス誤りのリストを読み込みまたはロードする。例えば、ゴルフではこのリストに、「クラブヘッドが衝撃時にうまく命中していません」から「クラブヘッド速度が衝撃時において遅すぎます」までの誤りを表す説明または指示を含むことが可能である。
【０２２７】
ブロック４１０で、用具が生徒のパフォーマンス時に生徒に接していないかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４１１に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４１２に進む。
【０２２８】
ブロック４１１において、コンピュータ２０は、分析された動きに対して変化する、考えられる非接触用具（接触）パフォーマンス誤りのリストを読み込みまたはリスト表示する。例えば、ゴルフでは考えられるパフォーマンスの誤りのリストに、「ボール速度が遅すぎます」から「ボールのバックスピンが高すぎます」までの誤りを表す説明または指示を含むことが可能である。
【０２２９】
ブロック４１２において、コンピュータ２０は、コンピュータ２０に関するフレームカウンターを初期化またはゼロに設定する。
【０２３０】
ブロック４１３において、全ての生徒のセグメント（足先から指まで）のパフォーマンス誤りを決定するプロセスが初期化される。パフォーマンススコア付けプロセス３００で以前に生成された生徒のパフォーマンスのスコアデータがこのプロセス４００に受け渡される。プロセス４００は、生徒の統計に基づくパフォーマンス誤りを決定するために生徒のパフォーマンススコアデータを使用する。
【０２３１】
ブロック４１４で、パフォーマンスペナルティスコアが、１．０、２．０、または３．０などの選択された誤りトリガーレベルを超えているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４１５に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４１６に進む。このため、ゴルフで、ゴルフのバックスイング終了時における右手の位置のスコアが１．５であり、選択された誤りトリガーレベルが１．０である場合、パフォーマンス誤りが生じ、これが識別される。
【０２３２】
ブロック４１５において、ペナルティスコアと一致する身体セグメントまたは身体セグメントの組み合わせが誤りとして設定される。例えば、ゴルフにおいて、正の方向においてトリガーレベルを超える右手の位置のスコアに対応する誤りを、「右手がバックスイング終了時において内側に行き過ぎています」を含むがこれに限定されない、パフォーマンス誤りから取得される一つ以上の説明または指示で識別可能である。この誤りの説明は、誤りを識別するために指導モニター２５で表示可能である。
【０２３３】
ブロック４１６において、プロセス４００は、選択された誤りトリガーレベルを超える対応するペナルティスコアを有する、身体セグメントまたは身体セグメントの組み合わせを設定するために全ての関連する身体セグメントによってブロック４１３、４１４、４１５のプロセスを繰り返すため、ブロック４１３に戻ることが可能である。
【０２３４】
プロセスは、ブロック４１５のプロセスの完了時にブロック４１７に進み、用具が含まれているかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４１８に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４２８に進む。
【０２３５】
ブロック４１８において、コンピュータ２０により、生徒の全ての用具（非衝撃）パフォーマンス誤りを決定するプロセス４００が初期化される。パフォーマンススコア付けプロセス３００で以前に生成された生徒のパフォーマンスのスコアデータがこのプロセス４００に受け渡され、生徒の統計に基づくパフォーマンス誤りが識別される。
【０２３６】
ブロック４１９で、用具ペナルティスコアが１．０、２．０、または３．０などの選択された誤りトリガーレベルを超えるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４２０に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４２１に進む。例えば、ゴルフで、ゴルフのバックスイングを振り上げたときの横方向のクラブヘッドの位置のスコアが−２．５であり、選択された誤りトリガーレベルが２．０である場合、パフォーマンス誤りが生じ、これが識別される。
【０２３７】
ブロック４２０において、用具ペナルティスコアと一致する用具セグメントまたは用具セグメントの組み合わせが誤りとして設定される。例えば、ゴルフにおいて、負の方向における選択されたトリガーレベルを超える横方向のクラブ位置のスコアに対応する誤りを、「クラブヘッドが振り上げたときにラインから離れ過ぎています」を含むがこれに限定されない、誤りリストから取得される一つ以上の説明または指示で識別可能である。この誤りの説明は、指導プロセス時に指導モニター２５で表示可能である。
【０２３８】
ブロック４２１において、プロセス４００は、選択された誤りトリガーレベルを超える対応するペナルティスコアを有する用具セグメントまたは用具セグメントの組み合わせを設定するために、全ての関連する用具セグメントによってブロック４１８、４１８、４２０のプロセスを繰り返すためにブロック４１８に戻ることが可能である。
【０２３９】
ブロック４２２で、生徒のパフォーマンスに使用される器具または用具に衝撃が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４２３に進む。ブロック４２３で、器具または用具に地面接触が関連するかどうかたずねる二番目のクエリが存在する。ブロック４２３のクエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４２４に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４２８に進む。
【０２４０】
ブロック４２２のクエリにＮｏと答える場合、プロセス４００はブロック４４０に進む。
【０２４１】
ブロック２２４において、コンピュータ２０により、生徒の地面接触パフォーマンス誤りの全てを決定するプロセス４００が初期化される。パフォーマンススコア付けプロセス３００で以前に生成された生徒のパフォーマンスのスコアデータがこのプロセス４００に受け渡され、生徒の統計に基づくパフォーマンス誤りが識別される。
【０２４２】
ブロック４２５で、用具ペナルティスコアが１．０、２．０、または３．０などの選択された誤りトリガーレベルを超えるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４２６に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４２７に進む。例えば、ゴルフで、スイングを振り上げたときの垂直方向の左つま先の力のスコアが１．２５であり、選択された誤りトリガーレベルが１．０である場合、パフォーマンス誤りが生じ、これが識別される。
【０２４３】
ブロック４２６において、生徒セグメントまたは用具セグメント、あるいは生徒セグメントまたは用具セグメントの組み合わせが誤りとして設定される。例えば、ゴルフにおいて、正の方向において選択されたトリガーレベルを超える垂直方向の左つま先の力のスコアに対応する誤りを、「スイングを振り上げたときに重心が左側に寄り過ぎています」を含むがこれに限定されない、誤りリストから取得される一つ以上の説明または指示で識別可能である。この誤りの説明は、指導プロセス時に指導モニター２５で表示可能である。
【０２４４】
ブロック４２７において、プロセス４００は、地面接触に関する全ての生徒または用具セグメントによるブロック４２４、４２５、４２６のプロセスを繰り返すために、ブロック４２４に戻ることが可能である。
【０２４５】
ブロック４２８で、スキルまたはアクティビティの実行時に生徒に器具または用具が接しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４２９に進み、Ｎｏと答える場合、プロセスはブロック４３３に進む。
【０２４６】
ブロック４２９において、全ての生徒の接触セグメント（衝撃）のパフォーマンス誤りを決定するプロセスが初期化される。パフォーマンススコア付けプロセス３００で生成されこのサブルーチンに受け渡された生徒のパフォーマンスのスコアデータを用い、生徒の統計によるパフォーマンス誤りが識別される。
【０２４７】
ブロック４３０で、用具ペナルティスコアが１．０、２．０、または３．０などの選択された誤りトリガーレベルを超えるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４３１に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４３２に進む。このため、ゴルフスイングの衝撃位置における水平方向のクラブヘッドの速度のスコアが４．７であり、選択された誤りトリガーレベルが２．０である場合、パフォーマンス誤りが生じる。
【０２４８】
ブロック４３１において、用具ペナルティスコアと一致する生徒に接する用具セグメントまたは用具セグメントの組み合わせが設定される。例えば、上記のゴルフの例において、正の方向におけるトリガーレベルを超える水平方向のクラブヘッド速度のスコアに対応する誤りを、「クラブヘッドが衝撃時において遅すぎます」を含むがこれに限定されない、誤りリストから取得される一つ以上の説明または指示で識別可能である。この誤りの説明は、指導プロセス時に指導モニター２５で表示可能である。
【０２４９】
ブロック４３２において、プロセス４００は、選択された誤りトリガーレベルを超える対応するペナルティスコアを有する、生徒に接する用具セグメントまたは用具セグメントの組み合わせを設定するために、生徒に接している全ての関連する用具セグメントによってブロック４２９、４３０、４３１のプロセスを繰り返すため、ブロック４２０に戻ることが可能である。
【０２５０】
ブロック４３３で、スキルまたはアクティビティの実行時に生徒に器具または用具が接しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４３４に進み、Ｎｏと答える場合、プロセスはブロック４４０に進む。
【０２５１】
ブロック４３４において、コンピュータ２０により、生徒の全ての非接触用具（衝撃）パフォーマンス誤りを決定するプロセス４００が初期化される。パフォーマンススコア付けプロセス３００で以前に生成された生徒のパフォーマンスのスコアデータがこのプロセス４００に受け渡され、生徒の統計に基づくパフォーマンス誤りが識別される。
【０２５２】
ブロック４３５で、接していない用具セグメントまたは用具セグメントの組み合わせの直線運動の結果に対応する用具ペナルティスコアが１．０、２．０、または３．０などの選択された誤りトリガーレベルを超えるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４３６に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４３７に進む。このため、ゴルフのスイングの衝撃後位置におけるボールの全速度のスコアが−２．２であり、選択された誤りトリガーレベルが２．０である場合、パフォーマンス誤りが生じ、これが識別される。
【０２５３】
ブロック４３６において、直線運動の結果のペナルティスコアと一致する、生徒に接しない用具セグメントまたは用具セグメントの組み合わせが誤りとして設定される。例えば、上記のゴルフの例において、負の方向においてトリガーレベルを超えるボール速度スコアに対応する誤りが、「ボール速度が衝撃時において遅すぎます」を含むがこれに限定されない、誤りリストから取得される一つ以上の説明または指示で識別可能である。この説明は、指導プロセス時に指導モニター２５で表示可能である。
【０２５４】
ブロック４３７で、接していない用具セグメントまたは用具セグメントの組み合わせの直線運動の結果に対応する用具ペナルティスコアが１．０、２．０、または３．０などの選択された誤りトリガーレベルを超えるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４３８に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４３９に進む。
【０２５５】
ブロック４３９において、プロセス４００は、選択された誤りトリガーレベルを超える対応するペナルティスコアを有する、生徒に接しない用具セグメントまたは用具セグメントの組み合わせを設定するために、生徒に接しない全ての関連する用具セグメントによってブロック４３５、４３６、４３７、および４３８のプロセスを繰り返すためにブロック４３４に戻ることが可能である。
【０２５６】
ブロック４４０で、生徒のパフォーマンスが完了したかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４４３に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４４１に進む。
【０２５７】
ブロック４４１において、ブロック４４０のクエリにＮｏと答える場合、生徒のまたは用具のパフォーマンスのさらなる重要な位置およびいずれかの対応するパフォーマンスペナルティスコアは考慮されず、プロセス４００はフレームカウンターをインクリメントする。
【０２５８】
ブロック４４２において、プロセス４００は、必要な場合または所望する場合に、ブロック４１３および４４０のプロセスを繰り返すためにブロック４１３に進む。
【０２５９】
ブロック４４３において、設定された身体セグメント誤りは後で使用するために保存される。
【０２６０】
ブロック４４４で、用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４４５に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００は終了するか、ブロック４０１で開始するために戻る。
【０２６１】
ブロック４４５において、設定された用具セグメント誤りは後で使用するために保存される。
【０２６２】
ブロック４４６で、衝撃が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４０はブロック４４７に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００は終了するか、ブロック４０１で開始するために戻る。
【０２６３】
ブロック４４７で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンス時に用具が地面に接触するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４４８に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４４９に進む。
【０２６４】
ブロック４４８において、設定された地面接触用具誤りは後で使用するために保存される。
【０２６５】
ブロック４４９で、用具が生徒のパフォーマンス時に生徒に接しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４５０に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００はブロック４５１に進む。
【０２６６】
ブロック４５０において、生徒に接する用具の設定された誤りは後で使用するために保存される。
【０２６７】
ブロック４５１で、生徒のパフォーマンス時に用具が生徒に接していないかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス４００はブロック４５２に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス４００は終了するか、ブロック４０１で開始するために戻る。
【０２６８】
ブロック４５２において、生徒に接しない用具の設定された線形の誤りは後で使用するために保存される。
【０２６９】
ブロック４５３において、生徒に接しない用具の設定された角度誤りは後で使用するために保存され、プロセス４００はその後終了するか、ブロック４０１で開始するために戻る。
【０２７０】
図７を参照すると、特定のスキルまたはアクティビティを実行する特定の生徒に対する用具の選択のための用具選択サブルーチンと呼ばれる、プロセス５００を示す流れ図が示されている。プロセス５００は、生徒のパフォーマンスの改善するために役立つスキルまたはアクティビティに関連する各用具の選択パラメータの決定を目的に設計された用具選択アルゴリズムにおいて、上記で説明されたパフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００によって生成されるペナルティスコアを使用することを含む。プロセス５００は、米国特許第４，８９１，７４８号および米国特許第５，１８４，２９５号および本明細書で開示されている身体セグメントトレンドサブルーチンプロセス１００に開示されているプログラムＡからプログラムＥおよび正規化１から正規化３に従って生成される、生徒の現在のスキルまたはアクティビティのパフォーマンスまたは生徒のカスタマイズされた優れたパフォーマンスモデルのパフォーマンスのどちらかを基準とすることが可能な、ペナルティスコアを使った、数値による用具選択の方法である。あるいは、選択プロセス５００は、生徒の現在のパフォーマンスおよび生徒の個別のパフォーマンスモデルのパフォーマンスの二つの対極の間にある生徒の仮定のパフォーマンスに基づくことが可能である。
【０２７１】
選択変数レベルは、選択のための基礎を決定し、各生徒の所望のパフォーマンスレベルに対応するプロセス５００で使用される。パフォーマンスの対極のどちらかを表す、または二つのパフォーマンスの対極の間の生徒の仮定のパフォーマンスを表す選択変数レベルは、プロセス５００が生成する用具選択の種類を制御する。例えば、生徒の既存の用具からの直接の改善を所望する場合には、値が０．０である選択変数レベルを選択する。この場合、選択プロセス５００は、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００によって識別されるパフォーマンスの誤りを低減するのに役立つ。１．０の値の選択変数レベルを選択する場合、選択プロセス５００は、生徒の理想的なまたは優れたパフォーマンスの生徒の個別のパフォーマンスモデルを用いて、生徒のパフォーマンスの改善に役立つ用具選択を実行する。０．０から１．０の値の選択変数レベルは、これらの二つの選択の両極間を線形にシフトする。
【０２７２】
生徒の用具が生徒のパフォーマンスが向上するにつれてより良いパフォーマンスを示すことが望ましい場合、０．０より大きい値の選択変数レベルを選択する。選択変数レベルの値が１．０に近くなればなるほど、生徒は、生徒の用具を最大限に活用するために生徒の個別のパフォーマンスモデルのようにスキルまたはアクティビティを実行する必要がある。プロセス５００の結果は、現在の分析および指導環境で用いられている意見に基づく選択よりもより正確な選択を実行する、総合的な、数値による用具選択である。
【０２７３】
しかし、図７を参照して以下に説明されているプロセス５００はこの典型であるが、これに限定されるものではない。
【０２７４】
プロセス５００は、例えば、「ブロック」を追加したり、削除したり、再構成したりすることにより、変更可能である。
【０２７５】
プロセス５００は、選択変数レベルの値を選択および設定するブロック５０１から開始される。
【０２７６】
ブロック５０２で、スキルまたはアクティビティの生徒のパフォーマンスに非接触の用具が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５０３に進み、Ｎｏと答える場合、プロセスはブロック５０５に進む。
【０２７７】
ブロック５０３において、用具が生徒のパフォーマンス時の衝撃に含まれない場合、コンピュータ２０は、例えば以下の式を含む、非接触の用具選択アルゴリズムを読み取りまたはロードする。
【０２７８】
【数１５】
2007520282.tif 000011
（式中、
ＥＦＶＮＴ＝適正トレンド適用後の用具選択の値（非接触）
ＥＦＶＮＣ＝動きのトレンド適用前の現在の生徒の選択の値
ＦＶＬ＝選択変数レベル
ｉ＝処理中の選択成分
ｎ＝選択成分の数
ｅｆｃｉ＝用具の選択定数
ＥＦＭＮＣ＝生徒のモデルパフォーマンスデータによって得られた現在の生徒の選択の結果
ＥＦＳＮＣ＝実際の生徒パフォーマンスデータによって得られた現在の生徒の選択の結果）。
【０２７９】
例えば、用具選択に、ゴルファーのクラブの用具選択用語であるゴルフクラブスイング重量が含まれる場合、上記の式を用い、生徒のパフォーマンスモデル（ＥＦＶＮＣ）の現在のスイング重量に、例えばクラブヘッド重量、クラブ長さ、シャフト屈曲およびスイング重量などのスイング重量に影響する非接触の選択成分全てに課されるスイング重量の変更を加えることにより、新しいスイング重量（ＥＦＶＮＴ）が決定される。この値は、選択成分（ｅｆｃｉ）に関する選択定数と、生徒のモデルパフォーマンス値（ＥＦＭＮＣ）および生徒の実際の値（ＥＦＳＮＣ）の差の積である。この値は、選択が生徒のモデル値（ＦＶＬ）からずれる大きさによってさらに調整される。
【０２８０】
選択結果は、直線変位または角変位、速度、加速度または時間の成分または組み合わせから、パフォーマンスのいずれの成分にもすることが可能である。さらに、トレンドには生徒の身体セグメントまたはその組み合わせのいずれかを含むことが可能である。
【０２８１】
ブロック５０４において、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００で生成される生徒のパフォーマンスの関連するペナルティスコアを各用具選択アルゴリズムで使用する。アルゴリズムは、用具を選択するために、関連する用具の優れたデザイン上の要望および／またはパラメータを決定するために特別に設計された。例えば、生徒のゴルフクラブのシャフト屈曲の用具選択値に対する非衝撃コントリビューションの決定は、生徒のパフォーマンスモデルのシャフト屈曲で開始される。生徒のパフォーマンスと生徒の個別のパフォーマンスモデルとの間のこうした成分のパフォーマンスの差異によって乗算される、スイング、バックスイング、推移およびダウンスイング時間、スイング時のクラブ速度および加速度、重心の度合い、クラブの角度位置、速度、およびダウンスイング時の加速などの、シャフト屈曲に影響を与える選択に関する全ての成分によって、この値は変更される。このため、生徒が、リストされている成分のいずれかにおけるパフォーマンスモデルに対して十分にパフォーマンスができない場合には望ましいシャフト屈曲は低下する。例えば、ダウンスイング時のクラブシャフトの角度が悪い場合には、これを補うために５ｃｐｍのシャフト屈曲の低下を必要とする場合がある。最後に、実際の全選択調整が選択変数によって決定される。この変数を１．０に設定すると、シャフト屈曲選択は生徒の現在のスイングに合わせて調整される。これを０．０に設定すると、生徒の制限値は用いられず、選択結果は生徒のパフォーマンスモデルの結果となる。
【０２８２】
ブロック５０５において、生徒がパフォーマンスで使用する用具に衝撃が含まれているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５０６に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００はブロック５１６に進む。
【０２８３】
ブロック５０６において、生徒の身体セグメントまたは用具セグメントに地面の衝撃が関連するかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５０７に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００はブロック５０９に進む。
【０２８４】
ブロック５０７において、コンピュータ２０は、例えば、以下の式を含む地面接触の用具選択アルゴリズムを読み出しまたはロードする。
【０２８５】
【数１６】
2007520282.tif 000012
（式中、
ＥＦＶＧＴ＝選択トレンド適用後の用具の選択値（地面接触）
ＥＦＶＧＣ＝動きのトレンド適用前の現在の生徒の選択値
ＦＶＬ＝選択変数レベル
ｉ＝処理中の選択成分
ｎ＝選択成分の数
ｅｆｃｉ＝用具の選択定数
ＥＦＭＧＣ＝生徒のモデルパフォーマンスデータによって得られた現在の生徒の選択の結果
ＥＦＳＧＣ＝実際の生徒パフォーマンスデータによって得られた現在の生徒の選択の結果）。
【０２８６】
例えば、用具選択に、ゴルファーの靴のゴルフ靴サポートを含む場合、上記の式を用い、生徒のパフォーマンスモデル（ＥＦＶＧＣ）の現在の靴のサポートレベルに、サポートに影響するこうした適性成分全てによって課される靴のサポートの変更を追加することにより、新しいサポートレベル（ＥＦＶＧＴ）が決定される。この値は、選択成分（ｅｆｃｉ）に関する選択定数と、生徒のモデルパフォーマンス値（ＥＦＭＧＣ）および生徒の実際の値（ＥＦＳＧＣ））の差の積である。この値は、この選択が生徒のモデル値（ＦＶＬ）からずれている大きさによってさらに調整される。
【０２８７】
選択結果は、直線変位または角変位、速度、加速度、力または時間の成分または組み合わせから、パフォーマンスのいずれかの成分にすることが可能である。さらに、トレンドには生徒の身体セグメントまたはその組み合わせのいずれかを含むことが可能である。
【０２８８】
ブロック５０８において、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００から生成された生徒のパフォーマンスの関連するペナルティスコアを、所望のパフォーマンスレベルにおいて生徒に対し関連する用具を選択するために、関連する用具の優れたデザイン上の要望および／またはパラメータを決定するよう、各地面接触アルゴリズムで使用する。例えば、生徒のゴルフスイング中に生徒および地面間に接触が生じるため、地面接触アルゴリズムを使用して生徒のゴルフシューズに最適な選択を決定することが可能である。選択変数レベルの値がほぼ０．０に設定される場合、プロセス５００は生徒のスイング時に生徒が現在生成している応力レベルおよびタイミングを処理可能なゴルフの靴のデザイン上の要望および／またはパラメータを生成する。選択変数レベルの値が１．０に近づく場合、プロセス５００は、生徒の個別のパフォーマンスレベルのスイングの応力レベルおよびタイミングを処理可能なゴルフの靴のデザイン上の要望および／またはパラメータを生成する。
【０２８９】
ブロック５０９で、用具が生徒に接しているかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５１０に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００はブロック５１２に進む。
【０２９０】
ブロック５１０において、コンピュータ２０は、例えば、以下の式を含む接触用具選択アルゴリズムを読み出しまたはロードする。
【０２９１】
【数１７】
2007520282.tif 000013
（式中、
ＥＦＶＡＴ＝選択トレンド適用後の用具選択の値（接触）
ＥＦＶＡＣ＝動きのトレンド適用前の現在の生徒の選択の値
ＦＶＬ＝選択変数レベル
ｉ＝処理中の選択成分
ｎ＝選択成分の数
ｅｆｃｉ＝用具の選択定数
ＥＦＭＡＣ＝生徒のモデルパフォーマンスデータによって得られた現在の生徒の選択の結果
ＥＦＳＡＣ＝実際の生徒パフォーマンスデータによって得られた現在の生徒の選択の結果）。
【０２９２】
例えば、用具選択に、ゴルフシャフトのシャフト屈曲のクラブボール衝撃の影響を含む場合、上記の式を用い、生徒のパフォーマンスモデル（ＥＦＶＡＣ）の現在のシャフト屈曲に、サポートに影響するこうした接触選択成分全てによって課されるシャフト屈曲の変更を追加することにより、新しいシャフト屈曲（ＥＦＶＡＴ）が決定される。この値は、選択成分（ｅｆｃｉ）に関する選択定数と、生徒のモデルパフォーマンス値（ＥＦＭＡＣ）および生徒の実際の値（ＥＦＳＡＣ））の差の積である。この値は、選択が生徒のモデル値（ＦＶＬ）からずれる大きさによってさらに調整される。
【０２９３】
選択結果は、直線変位または角変位、速度、加速、力または時間の成分または組み合わせからの、パフォーマンスのいずれかの成分にすることが可能である。さらに、トレンドには生徒の身体セグメントまたはその組み合わせのいずれかを含むことが可能である。
【０２９４】
ブロック５１１において、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００から生成された生徒のパフォーマンスの関連するペナルティスコアを、関連する用具を選択するために関連する用具の優れたデザイン上の要望および／またはパラメータを決定するために、各接触用具アルゴリズムに使用する。例えば、ゴルフクラブは生徒のパフォーマンス時に生徒に接する用具である。選択変数レベルの値が０．０に設定される場合、プロセス５００は生徒のスイング時に生徒によって現在生成されるスイングの誤りを低減するのに役立つゴルフクラブのデザイン上の要望および／またはパラメータを生成する。選択変数レベルの値が１．０に近づく場合、プロセス５００は、生徒のカスタマイズされたパフォーマンスレベルのスイングの強さを向上させるために役立つゴルフクラブのデザイン上の要望および／またはパラメータを生成する。
【０２９５】
ブロック５１２で、生徒が非接触の用具を使用しているかどうかをたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５１３に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００はブロック５１６に進む。
【０２９６】
ブロック５１３において、コンピュータ２０は非接触用具の線形の選択アルゴリズムとして読み込みまたはロードを行い、ブロック５１４において、コンピュータ２０は、例えば以下の式を含む、非接触用具の角度の選択アルゴリズムを読み込みまたはロードする。
【０２９７】
【数１８】
2007520282.tif 000014
（式中、
ＥＦＶＵＴ＝選択トレンド適用後の用具の適正値（非接触）
ＥＦＶＵＣ＝動きのトレンド適用前の現在の生徒の選択の値
ＦＶＬ＝選択変数レベル
ｉ＝処理中の選択成分
ｎ＝選択成分の数
ｅｆｃｉ＝用具の選択定数
ＥＦＭＵＣ＝実際の生徒パフォーマンスデータによって得られた現在の生徒の選択の結果
ＥＦＳＵＣ＝実際の生徒パフォーマンスデータによって得られた現在の生徒の選択の結果）。
【０２９８】
例えば、用具選択に、ゴルフボールのバックスピンにおけるボールとクラブとの衝撃の影響を含む場合、上記の式を用い、生徒のパフォーマンスモデル（ＥＦＷＵＣ）の現在のボールスピンに、スピンに影響するこうした接触選択成分全てによって課されるボールスピンの変更を追加することにより、新しいボールスピン（ＥＦＶＵＴ）が決定される。この値は、選択成分（ｅｆｃｉ）に関する選択定数と、生徒のモデルパフォーマンス値（ＥＦＭＵＣ）および生徒の実際の値（ＥＦＳＵＣ））の差の積である。この値は、選択が生徒のモデル値（ＦＶＬ）からずれる大きさによってさらに調整される。
【０２９９】
選択結果は、直線変位または角変位、速度、加速度、力または時間の成分または組み合わせからの、パフォーマンスのいずれかの成分にすることが可能である。さらに、トレンドには生徒の身体セグメントまたはその組み合わせのいずれかを含むことが可能である。
【０３００】
ブロック５１５において、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセス３００から生成された生徒のパフォーマンスの関連するペナルティスコアを、関連する用具を選択するために関連する用具の優れたデザイン上の要望および／またはパラメータを決定するために、各非接触用具アルゴリズムに使用する。例えば、ゴルフボールは生徒のパフォーマンス時に生徒に接しない用具である。選択変数レベルの値が０．０に設定される場合、プロセス５００は生徒のスイング時に生徒によって現在生成されるスイングの誤りを低減するのに役立つゴルフボールのデザイン上の要望および／またはパラメータを生成する。選択変数レベルの値が１．０に近づく場合、プロセス５００は、生徒のカスタマイズされたパフォーマンスレベルのスイングの強さを向上させるために役立つゴルフクラブのデザイン上の要望および／またはパラメータを生成する。
【０３０１】
ブロック５１６で、非接触用具が関連するかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５１７に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００はブロック５１８に進む。
【０３０２】
ブロック５１７において、コンピュータ２０は後で使用するために非接触の用具の選択結果のスコアを保存する。
【０３０３】
ブロック５１８で、衝撃用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５１９に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００は終了するか、ブロック５０１で開始するために戻る。
【０３０４】
ブロック５１９で、地面接触が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック２２０に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００は終了するか、ブロック５０１で開始するために戻る。
ブロック５２０において、コンピュータ２０は後で使用するために接触用具の選択結果を保存する。
【０３０５】
ブロック５２１において、接触用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５２２に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００はブロック５２３に進む。
【０３０６】
ブロック５２２において、コンピュータ２０は後で使用するために接触用具の選択結果をスコア付けする。
【０３０７】
ブロック５２３で、非接触用具が含まれるかどうかたずねるクエリが存在する。クエリにＹｅｓと答える場合、プロセス５００はブロック５２４に進み、Ｎｏと答える場合、プロセス５００は終了するか、ブロック５０１で開始するために戻る。
【０３０８】
ブロック５２４において、非接触の用具の選択結果は後で使用するために保存され、プロセス５０１は終了するか、ブロック５０１で開始するために戻る。
【０３０９】
ソフトウェアで実装するものとして好適な実施形態が本明細書で説明されているが、本発明の教示はソフトウェアで実装する（例えば、一つ以上のアプリケーションに特定の統合回路）か、ハードウェアおよびソフトウェアを組み合わせたものによって実装することが等しく可能であることが、当業者には明らかであろう。このため、本発明の範囲は、ソフトウェアに限定したものとして解釈されるべきではない。
【０３１０】
本発明の具体的な実施形態を少なくとも一つ説明したが、様々な変更、修正、および改善が実行可能であることは当業者には公知である。こうした変更、修正、および改善は、本発明の範囲および精神におけることを意図する。従って、上記の説明は、例示のみを目的としたものであり、これに限定することを意図したものではない。本発明の制限は、これと同等のものに対してのみ定義される。
【図面の簡単な説明】
【０３１１】
【図１】図１は、本明細書で開示されている発明の実施形態のシステムおよびプロセスを示す、全体的なフローチャートである。
【図２】図２は、本発明の実施形態によって生成されるパフォーマンスデータおよびパフォーマンスモデルを利用可能な指導システムのコンポーネントを示す。
【図３】図３は、モデルに身体セグメントの長さに関連する重要な動きのトレンドを組み込むために生徒の個別のパフォーマンスモデルを調整するためのセグメントトレンドサブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図４−１】図４は、生徒のパフォーマンス分析を生成するためのパフォーマー評価サブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図４−２】図４は、生徒のパフォーマンス分析を生成するためのパフォーマー評価サブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図５−１】図５は、生徒のパフォーマンスのスコア付けを行うためのパフォーマンススコア付けサブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図５−２】図５は、生徒のパフォーマンスのスコア付けを行うためのパフォーマンススコア付けサブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図５−３】図５は、生徒のパフォーマンスのスコア付けを行うためのパフォーマンススコア付けサブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図６−１】図６は、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセスから生成された生徒のパフォーマンススコアを使って生徒の誤りを識別するためのパフォーマンス誤りサブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図６−２】図６は、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセスから生成された生徒のパフォーマンススコアを使って生徒の誤りを識別するためのパフォーマンス誤りサブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図６−３】図６は、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセスから生成された生徒のパフォーマンススコアを使って生徒の誤りを識別するためのパフォーマンス誤りサブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図７】図７は、パフォーマンススコア付けサブルーチンプロセスから生成された生徒のパフォーマンススコアを使って用具の定性分析を生成するための用具選択サブルーチンプロセスを示す流れ図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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【図５−１】
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【図５−２】
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【図５−３】
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【図６−１】
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【図６−２】
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【図６−３】
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【図７】
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【国際調査報告】
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