(57)【要約】【課題】ユーザにとって最適な指導用の映像データ等を提供する。【解決手段】検出装置は、ユーザの人体を検出する検出部と、検出部の検出結果から得られるユーザの姿勢データと過去に取得されたユーザの教師データとを比較して得られる比較結果に基づいて、ユーザの姿勢データを用いて教師データを更新する更新部と、を備える。【選択図】図１
2019024550.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの人体を検出する検出部と、
前記検出部の検出結果から得られる前記ユーザの姿勢データと過去に取得された前記ユーザの教師データとを比較して得られる比較結果に基づいて、前記ユーザの姿勢データを用いて前記教師データを更新する更新部と、を備える検出装置。
【請求項２】
前記検出部の検出結果から得られる前記人体の姿勢データと、過去に取得された前記ユーザの教師データとを比較し、前記比較結果を出力する比較部を備える、請求項１に記載の検出装置。
【請求項３】
前記比較部は、前記教師データと前記姿勢データとの類似度を算出し、
前記更新部は、前記類似度に基づいて前記教師データを更新する、請求項２に記載の検出装置。
【請求項４】
前記比較部は、前記人体の部位ごとの評価基準を予め定めた基準データを用いて、前記類似度を算出する、請求項２又は請求項３に記載の検出装置。
【請求項５】
前記比較部は、前記姿勢データを、第１の姿勢に対する前記教師データおよび第２の姿勢に対する前記教師データのそれぞれと比較する、請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項６】
前記比較部は、前記ユーザの姿勢データごとに異なる前記教師データを用いて比較する、請求項２から請求項５のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項７】
前記比較部は、前記検出部が前記人体を繰り返し検出した検出結果から得られる複数の前記姿勢データのそれぞれと、前記教師データとを比較し、
前記更新部は、前記教師データを、前記比較部の比較結果に基づいて前記複数の姿勢データから選択される姿勢データへ更新する、請求項２から請求項６のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項８】
前記複数の姿勢データから、前記教師データとの類似度が相対的に高い姿勢データを選択する選択部を備える、請求項７に記載の検出装置。
【請求項９】
前記選択部によって選択された前記姿勢データに基づいて画像を表示する表示部を備える、請求項８に記載の検出装置。
【請求項１０】
前記比較部の比較結果に基づいて画像を表示する表示部を備える、請求項２から請求項９のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１１】
前記ユーザが前記姿勢データに基づいて前記教師データを更新するための入力部を備える、請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１２】
前記比較結果に基づいて、前記教師データを更新するか否かを判定する判定部を備える、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１３】
前記教師データを記憶する記憶部を備え、
前記更新部は、前記記憶部に記憶された前記教師データを前記姿勢データで書き換える、請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１４】
前記検出部の検出結果に基づいて、前記姿勢データを生成する処理部を備える、請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１５】
前記検出部の検出結果に基づいて、前記人体の呼吸のタイミングを検出するタイミング検出部を備える、請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１６】
前記タイミング検出部の検出結果に基づいて、前記人体の姿勢変化のタイミングを報知する報知部を備える、請求項１５に記載の検出装置。
【請求項１７】
前記人体の姿勢変化のタイミングを音声で報知する報知部を備える、請求項１から請求項１６のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１８】
前記姿勢データは、前記ユーザのヨガに関する姿勢データを含む、請求項１から請求項１７のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１９】
ユーザの人体を検出する検出部と、
前記検出部の検出結果から得られる前記ユーザの姿勢データと、過去に取得された前記ユーザの教師データとを比較する比較部と、
前記比較部の比較結果に基づいて、前記ユーザの姿勢データを用いて前記ユーザの教師データを生成する処理部と、を備える検出装置。
【請求項２０】
請求項１から請求項１７のいずれか一項に記載の検出装置を備える検出システム。
【請求項２１】
ユーザの人体を検出した検出結果から得られる前記人体の姿勢データと、過去に取得された前記ユーザの教師データとの比較結果に基づいて、前記姿勢データを用いて前記教師データを更新する更新部を備える処理装置。
【請求項２２】
ユーザの人体を検出することと、
前記検出から得られる前記人体の姿勢データと、過去に取得された前記ユーザの教師データとの比較結果に基づいて、前記姿勢データを用いて前記教師データを更新することと、を含む検出方法。
【請求項２３】
コンピュータに、
ユーザの人体を検出した検出結果から得られる前記人体の姿勢データと、過去に取得された前記ユーザの教師データとの比較結果に基づいて、前記姿勢データを用いて前記教師データを更新することを実行させる検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出装置、検出システム、処理装置、検出方法、及び検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
運動中の人物（ユーザ）に対して指導用の映像データを提供する技術、運動中の人物を適切な状態で撮像する技術が提案されている（例えば、下記の特許文献１参照）。しかしながら、そういった指導用の映像データ等は、ユーザにとって最適なデータではない場合もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２８８６８２号公報
【発明の概要】
【０００４】
本発明の第１の態様に従えば、ユーザの人体を検出する検出部と、検出部の検出結果から得られるユーザの姿勢データと過去に取得されたユーザの教師データとを比較して得られる比較結果に基づいて、ユーザの姿勢データを用いて教師データを更新する更新部と、を備える検出装置が提供される。
【０００５】
本発明の第２の態様に従えば、ユーザの人体を検出する検出部と、検出部の検出結果から得られるユーザの姿勢データと、過去に取得されたユーザの教師データとを比較する比較部と、比較部の比較結果に基づいて、ユーザの姿勢データを用いてユーザの教師データを生成する処理部と、を備える検出装置が提供される。
【０００６】
本発明の第３の態様に従えば、第１の態様又は第２の態様の検出装置を備える検出システムが提供される。
【０００７】
本発明の第４の態様に従えば、ユーザの人体を検出した検出結果から得られる人体の姿勢データと、過去に取得されたユーザの教師データとの比較結果に基づいて、姿勢データを用いて教師データを更新する更新部を備える処理装置が提供される。
【０００８】
本発明の第５の態様に従えば、ユーザの人体を検出することと、検出から得られる人体の姿勢データと、過去に取得されたユーザの教師データとの比較結果に基づいて、姿勢データを用いて教師データを更新することと、を含む検出方法が提供される。
【０００９】
本発明の第６の態様に従えば、コンピュータに、ユーザの人体を検出した検出結果から得られる人体の姿勢データと、過去に取得されたユーザの教師データとの比較結果に基づいて、姿勢データを用いて教師データを更新することと、を実行させる検出プログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る検出装置を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る検出装置の処理を示す図である。
【図３】第１実施形態に係る比較部の処理を示す図である。
【図４】実施形態に係る検出方法を示すフローチャートである。
【図５】第２実施形態に係る検出装置を示す図である。
【図６】第２実施形態に係る検出装置の処理を示す図である。
【図７】第２実施形態に係る比較部の処理を示す図である。
【図８】第３実施形態に係る検出装置を示す図である。
【図９】第４実施形態に係る検出装置を示す図である。
【図１０】第４実施形態に係る比較部の処理を示す図である。
【図１１】第５実施形態に係る検出装置を示す図である。
【図１２】第６実施形態に係る検出装置を示す図である。
【図１３】第７実施形態に係る検出装置を示す図である。
【図１４】第８実施形態に係る検出装置を示す図である。
【図１５】実施形態に係る検出装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［第１実施形態］
第１実施形態について説明する。図１は、実施形態に係る検出装置を示す図である。この検出装置１は、例えば、目標（基本）の姿勢（ポーズ、フォーム）に近づくように姿勢をとるユーザＵの人体ＨＭを検出する。検出装置１は、例えば、スポーツ（例、野球、サッカー、ゴルフ、体操、エクササイズ、ヨガ、ボディビル）、ファッションショー（例、ウォーキング、ポージング）、ゲーム、又は人物認証（例、セキュリティ）等の各種分野で利用可能である。例えば、ユーザＵは、ヨガやゴルフ等をテーマにしたゲームのプレイヤーでもよく、検出装置１は、ゲームをプレイするユーザＵの人体ＨＭを検出してもよい。
【００１２】
検出装置１は、例えば、姿勢検出装置、動作検出装置、運動支援装置、姿勢評価装置などを含む。実施形態に係る検出システムＳＹＳは、検出装置１を備える。本実施形態における検出システムＳＹＳは、複数の検出装置１を備えてもよいし、検出装置１と後述の表示部４と入力部５との一方または双方を備えてもよい。
【００１３】
以下の説明において、検出装置１は、ヨガにおける所定の姿勢（例、三日月のポーズ、猫のポーズ、牛のポーズ、戦士のポーズ）をとるユーザＵを検出するものとする。なお、検出装置１が人体ＨＭを検出する際に、衣類、靴、あるいはプロテクタなどの装着物（例、人体ＨＭとともに移動する物体）を付けた状態でもよい。検出装置１による人体ＨＭの検出は、人体ＨＭとともに移動する装着物の検出を含んでもよい。また、検出装置１は、目標の姿勢に配置される物体、又は目標の姿勢をとる生物もしくはロボット（例、人型ロボット）を検出してもよい。
【００１４】
検出装置１は、ユーザＵに対する今回の検出から得られる姿勢データＦＤ（例、現在の人体ＨＭの姿勢データＦＤ）を、教師データＴＤと比較する（比較処理を実行する）。姿勢データＦＤは、ユーザＵの人体ＨＭの姿勢（例、二次元形状、三次元形状）を表す情報である。本実施形態において、姿勢データＦＤは、ユーザのヨガに関する姿勢データを含む。例えば、図１において、姿勢データＦＤは、ヨガの三日月のポーズをとるユーザＵの姿勢を表す情報を含む。姿勢データＦＤは、例えば、人体ＨＭの少なくとも一部の輪郭（例、シルエット）を表す情報を含む。姿勢データＦＤは、例えば、人体ＨＭの各関節の伸びまたは曲がりが表れた情報を含む。また、姿勢データＦＤは、例えば、検出部２の検出結果（例、画像など）から推定して特定される人体ＨＭにおける各関節（関節点）を線で結んで表示する情報を含む。
【００１５】
また、姿勢データＦＤは、人体の各部の位置関係を特定可能な情報を含んでもよい。例えば、姿勢データＦＤは、人体ＨＭの部位の位置情報（例、絶対位置、相対位置、座標）を含んでもよい。人体の位置情報は、例えば、人体ＨＭの末端部分（例、手先、足先、頭）の位置と、人体ＨＭの関節（例、肩、肘、手首、膝）の位置との一方または双方を含む。また、人体ＨＭの位置情報は、例えば、末端部分と関節との間の部分（例、首、前腕、下肢）の位置と、関節と関節との間の部分（例、上腕、上肢）の位置との一方または双方を含む。
【００１６】
教師データＴＤは、検出装置１による今回（現在）のユーザＵの検出よりも前に、同じユーザＵに対して行われた検出の検出結果から得られる姿勢データ（以下、過去の姿勢データという）を含む。例えば、教師データＴＤは、例えば、検出装置１が人体ＨＭを今回よりも前に検出した検出結果から得られた姿勢データ、又は初期（出荷時を含む）に設定された姿勢データである。教師データＴＤは、検出装置１と別の検出装置が人体ＨＭを今回よりも前に検出した検出結果から得られた姿勢データでもよい。
【００１７】
検出装置１は、上記の比較処理の比較結果に基づいて、ユーザＵの姿勢データＦＤを用いて教師データＴＤを更新して設定する（更新処理を実行する）。ユーザＵは、例えばヨガの上達（例、レベル）に応じて、検出装置１に更新処理を実行させてもよい。例えば、ユーザＵは、自身の体格、体形、柔軟性などを加味して（例、重み付けなどを係数化）、検出装置１に教師データＴＤを設定させてもよい。ユーザＵは、例えば更新された教師データＴＤを新たな教師データとして参考にして、ヨガを行ってもよい。ヨガを実施した後に、ユーザＵは、例えば、自身に合っていると判断した姿勢データを、教師データとして選択してもよい。
【００１８】
検出装置１（又は検出システムＳＹＳ）は、検出部２、処理装置３、表示部４、及び入力部５を備える。検出部２は、ユーザＵの人体ＨＭを光学的に検出する。処理装置３は、検出部２の検出結果（例、撮像画像などの受光結果）から得られる情報を処理する。処理装置３は、ユーザＵの姿勢データＦＤとユーザＵの教師データＴＤとを比較する。処理装置３は、姿勢データＦＤと教師データＴＤとの比較結果に基づいて、姿勢データＦＤを用いて教師データＴＤを設定して更新する。検出装置１は、表示部４と入力部５の一方または双方を備えなくてもよい。例えば、表示部４（例、表示装置）と入力部５（入力装置）との一方または双方は、検出装置１の外部装置であって、検出システムＳＹＳは、上記の外部装置を備えてもよい。以下、検出装置１の各部について説明する。
【００１９】
検出部２は、例えば、センサ１１および記憶部１２を備える。センサ１１は、ユーザＵの人体ＨＭからの光を検出する。例えば、検出部２は、ユーザＵの人体ＨＭへ照明光を照射し、センサ１１は、照明光の照射によって人体ＨＭから放射される光を検出する。上記の照明光は、可視光を含んでもよいし、非可視光（例、赤外光、紫外光）を含んでもよい。また、センサ１１が検出する光は、可視光を含んでもよいし、非可視光（例、赤外光、紫外光）を含んでもよい。
【００２０】
センサ１１は、例えば、所定の周波数（例、サンプリングレート、フレームレート）で検出処理を実行する。センサ１１は、例えば、撮像素子のような受光素子を含む。撮像素子は、例えば、ＣＣＤイメージセンサあるいはＣＭＯＳイメージセンサなどである。センサ１１は、例えば、撮像処理によって人体ＨＭを光学的に検出する。センサ１１は、その検出結果として、例えば撮像した画像（以下、撮像画像という）のデータ（例、ＲＧＢデータやグレースケールなどの画素値）を出力する。
【００２１】
センサ１１は、人体ＨＭに対して予め定められた位置（配置位置）と方向（検出方向）とから、人体ＨＭを検出する。例えば、人体ＨＭは、所定の領域（例、ヨガマット、エクササイズマットなどの運動領域）においてヨガを行い、センサ１１は、上記の所定の領域に対して予め位置決めされる。
【００２２】
検出部２は、例えばユーザＵがヨガを行う前に、センサ１１によって上記の所定の領域を撮像してもよい。検出装置１は、センサ１１が撮像した画像を表示部４に表示させてもよい。ユーザＵは、ヨガを行う前に、表示部４に表示される画像において上記の所定の領域（例、ヨガマット）が所定位置になるように、センサ１１と所定の領域との相対位置を調整してもよい。検出装置１は、上記の所定位置を示すマーク（例、ガイド、枠線、グリッド）を、センサ１１が撮像した画像とともに表示部４に表示させてもよい。ユーザＵは、センサ１１と所定の領域との相対位置が調整された状態で、所定の領域においてヨガを行う。
【００２３】
記憶部１２は、例えば、揮発性メモリまたは不揮発性メモリを含む。記憶部１２は、センサ１１の検出結果を記憶する。記憶部１２は、例えば、センサ１１の検出結果を、センサ１１が検出を実行したタイミングの情報と関係づけて記憶する。上記のタイミングの情報は、例えば、検出を実行した順に割り付けられる番号（例、フレーム番号）でもよい。また、上記のタイミングの情報は、例えば、人体ＨＭに対する検出を実行したタイミングに基づいた時刻（以下、検出時刻という）でもよい。検出時刻は、例えば、検出部２に内蔵される計時デバイス（例、内部時計）が測定する時刻でもよいし、外部から受信する情報（例、標準時を示す標準電波）によって取得される時刻でもよい。
【００２４】
検出部２は、例えば、センサ１１によって人体ＨＭを撮像し、その撮像画像のデータ（例、ＲＧＢデータやグレースケールなどの画素値）を記憶部１２に記憶させる。検出部２は、センサ１１の検出結果を外部に出力可能である。例えば、センサ１１は、記憶部１２に記憶された撮像画像のデータを読み出して、外部に出力する。検出部２は、記憶部１２を介することなく（例、リアルタイムで）、検出結果を外部に出力してもよい。この場合、検出部２は、記憶部１２を備えなくてもよい。
【００２５】
処理装置３は、検出部２が出力する情報（例、検出結果）を処理する情報処理部である。処理装置３は、検出部２と有線または無線によって通信可能に接続される。処理装置３は、検出部２の検出結果として撮像画像のデータを、検出部２から取得（例、受信）する。
【００２６】
なお、処理装置３は、検出部２との通信を介することなく、検出部２の検出結果あるいは処理結果を取得してもよい。例えば、処理装置３は、不揮発性メモリなどの記憶媒体を介して、検出部２から検出結果を取得してもよい。例えば、検出部２の記憶部１２は、検出部２から取り外し可能なメモリーカードなどの記憶媒体でもよい。処理装置３は、例えば、処理装置３から取り外された記憶部１２と接続されることで、検出部２の検出結果を取得してもよい。
【００２７】
処理装置３は、処理部１３、比較部１４、更新部１５、及び記憶部１６を備える。処理部１３は、検出部２から出力される情報（例、検出結果、処理結果）を処理する。処理部１３は、例えば、検出部２から出力される撮像画像のデータを処理する画像処理部である。処理部１３は、検出部２の検出結果に基づいて、人体ＨＭの姿勢を表す姿勢データＦＤを生成する。処理部１３は、例えば、検出部２の撮像画像に対してエッジ検出処理を施し、撮像画像における人体ＨＭ（例、形状、輪郭）を特定して、姿勢データＦＤを生成する。
【００２８】
本実施形態において、センサ１１は、予め設定された期間（以下、検出設定期間という）において、人体ＨＭを繰り返し検出する。処理部１３は、複数の撮像画像間における人体ＨＭの変化量（例、移動量）を算出する。処理部１３は、例えば、前回の撮像画像と今回の撮像画像とで人体ＨＭの変化量が閾値未満である場合に、人体ＨＭが静止したと判定（認識）する。処理部１３は、例えば、人体ＨＭが静止したと判定した場合に、その判定の元になるセンサ１１の検出結果を用いて姿勢データＦＤを生成する。
【００２９】
なお、センサ１１は、１枚の画像を撮像し、処理部１３は、この画像を用いて姿勢データＦＤを生成してもよい。また、処理部１３は、人体ＨＭの静止を判定しなくてもよい。また、処理部１３は、２以上の画像を平均化して、姿勢データＦＤを生成してもよい。例えば、処理部１３は、第１の画像から得られる姿勢データと、第２の画像から得られる姿勢データとの平均（例、加算平均、加重平均）によって、姿勢データＦＤを生成してもよい。
【００３０】
また、処理部１３は、パターン認識によって、撮像画像における人体ＨＭの部位（例、頭部、腕部、胴体部、脚部）を特定して、姿勢データＦＤを生成してもよい。また、処理部１３は、撮像画像における人体ＨＭの位置を検出してもよい。例えば、処理部１３は、人体ＨＭの各部位の位置を二次元の座標で表してもよい。この二次元の座標は、例えば、撮像画像における水平走査方向の画素の位置と、垂直走査方向の画素の位置とを一組にしたデータでもよい。処理部１３は、人体ＨＭの各部位の名称と位置とを関連付けた部位データを生成してもよい。姿勢データＦＤは、例えば、人体ＨＭの複数の部位の部位データを集積したテーブルデータを含んでもよい。また、姿勢データＦＤは、撮像画像における人体ＨＭの少なくとも一部の輪郭の位置の情報を含んでもよい。また、姿勢データＦＤは、例えば、人体ＨＭに付けられた部材（例、装着物、靴、ウェア、マーカー）の位置の情報を含んでもよい。処理部１３は、生成した姿勢データＦＤを記憶部１６に記憶させる。
【００３１】
記憶部１６は、例えば、不揮発性メモリまたはハードディスクを含む。記憶部１６は、初期データＳＤ、教師データＴＤ、及び姿勢データＦＤを記憶する。記憶部１６に記憶された姿勢データＦＤは、ユーザＵの人体ＨＭをセンサ１１が今回検出した検出結果を処理部１３が処理して得られた情報である。本実施形態において、姿勢データＦＤは、人体ＨＭの二次元形状（例、輪郭線）を表す情報である。記憶部１６に記憶された教師データＴＤは、例えば、過去の姿勢データから選択されたデータである。教師データＴＤは、姿勢データＦＤと同じデータ構造である。教師データＴＤは、姿勢データＦＤを処理（例、加工）したデータでもよい。例えば、教師データＴＤは、姿勢データＦＤの一部を抽出したデータでもよい。
【００３２】
初期データＳＤは、例えば、ユーザＵとは別の物体（例、インストラクター、ロボット）がとった所定の姿勢（例、三日月のポーズ）又はユーザＵの最初に設定した姿勢（例、初期姿勢）を表す情報である。初期データＳＤは、例えば、教師データＴＤと同じデータ構造（例、物体の輪郭の少なくとも一部を表す情報、物体の部位の位置情報）を含む。
【００３３】
上記の過去の姿勢データは、例えば所定の姿勢をとるユーザＵが一回も検出されていない場合に、存在しない。教師データＴＤは、ユーザＵの過去の姿勢データが存在しない状態（例、検出装置１の出荷時、検出装置１が最初に使用される前）において、記憶部１２に記憶されていない。教師データＴＤが記憶部１２に記憶されていない状態において、初期データＳＤは、例えば教師データＴＤの代わりに、姿勢データＦＤとの比較に利用される。初期データＳＤは、ユーザＵが所定の姿勢を確認することに利用されてもよい。例えば、処理装置３は、初期データＳＤが示す形状を表示部４に表示させてもよい。
【００３４】
処理装置３は、ユーザＵがヨガを行う間に、教師データＴＤが表す形状を表示部４に表示させてもよい。例えば、処理装置３は、予め定められたタイミング（例、スケジュール）に基づいて、教師データＴＤが表す形状を表示部４に表示させてもよい。また、処理装置３は、教師データＴＤの元になったセンサ１１の検出結果（例、撮像画像）を表示部４に表示させてもよい。ユーザＵは、例えば、表示部４に表示される画像を見ながら、画像上の姿勢を手本としてヨガを行ってもよい。
【００３５】
比較部１４は、姿勢データＦＤと、過去に取得されたユーザの教師データＴＤとを比較する。比較部１４は、記憶部１６から姿勢データＦＤと教師データＴＤとを読み出し、読み出した姿勢データＦＤと教師データＴＤとを比較する。比較部１４は、例えば、姿勢データＦＤが表す形状（現在の人体ＨＭの形状）と、教師データＴＤが表す形状（過去の人体ＨＭの形状）とを比較する。
【００３６】
比較部１４は、例えば、姿勢データＦＤが表す形状と教師データＴＤが表す形状とで、大きさを比較する。比較部１４は、例えば、姿勢データＦＤが表す形状と教師データＴＤが表す形状とで、大きさの差が減少するように、適宜、姿勢データＦＤを補正する。例えば、比較部１４は、姿勢データＦＤが表す形状と教師データＴＤが表す形状とで、大きさ（例、人体ＨＭの輪郭に囲まれる面積）が同じになるように、適宜、姿勢データＦＤが表す形状を拡大または縮小する。比較部１４は、姿勢データＦＤが表す形状と教師データＴＤが表す形状とで、向きを比較してもよい。比較部１４は、例えば、姿勢データＦＤが表す形状と教師データＴＤが表す形状とで向きが同じになるように、適宜、姿勢データＦＤが表す形状の向きを補正（例、回転）してもよい。
【００３７】
また、比較部１４は、教師データＴＤと姿勢データＦＤとの類似度を算出する。例えば、比較部１４は、上記のような補正後の姿勢データＦＤが表す形状と、教師データＴＤが表す形状とで類似度（例、相関係数）を算出する。比較部１４は、例えば、教師データＴＤが表す形状の全体と姿勢データＦＤが表す形状の全体とを比較する。比較部１４は、人体ＨＭの一部（例、１つの部位、複数の部位）について、教師データＴＤが表す形状と姿勢データＦＤが表す形状とを比較してもよい。比較部１４は、人体ＨＭの複数の部位間の相対位置（例、上腕と前腕との伸び、曲がり、角度）について、教師データＴＤが表す形状と姿勢データＦＤが表す形状とを比較してもよい。
【００３８】
また、比較部１４は、ユーザＵの姿勢データＦＤとユーザＵの教師データＴＤとの比較を示す比較情報を生成する。比較情報は、例えば、姿勢データＦＤと教師データＴＤとの比較を示す画像（以下、比較画像という）を含む。処理装置３は、比較部１４が生成した比較画像を表示部４に表示させる。ユーザＵは、例えば、表示部４に表示された比較画像を参照し、教師データＴＤを更新するか否かを示す更新指令を入力部５に入力可能である。
【００３９】
入力部５は、ユーザＵが姿勢データＦＤに基づいて教師データＴＤを更新することに用いられる。入力部５は、姿勢データＦＤを用いて教師データＴＤを更新するか否かを示す更新指令の入力を受け付ける。入力部５は、例えば、更新指令の入力時に操作される操作デバイスと、更新指令を受信する受信部との一方または双方を含む。上記の操作デバイスは、例えば、キーボード、マウス、トラックボール、タッチパネル、及び音声入力デバイス（例、マイク）の少なくとも一つを含む。上記の受信部は、例えば、無線または有線の通信機器を含む。
【００４０】
なお、入力部５は、更新指令以外の入力を受け付けてもよい。例えば、入力部５は、検出部２による検出の開始させる指令（例、検出開始指令）の入力を受け付けてもよい。例えば、入力部５は、音声入力デバイスを含み、検出装置１は、入力部５に音声で検出開始指令が入力されることで、検出部２に検出を開始させてもよい。また、入力部５は、タッチパネルなどの接触型の入力デバイスであって、検出装置１は、入力部５に検出開始指令が入力された場合に、タイマーなどによって予め設定された遅延時間の経過後に、検出部２に検出を開始させてもよい。
【００４１】
更新部１５は、比較部１４の比較結果に基づいて入力部５に入力された更新指令と、姿勢データＦＤとに基づいて、教師データＴＤを更新する。また、更新部１５は、教師データＴＤが存在しない場合、姿勢データＦＤを教師データＴＤとして登録する。例えば、所定の姿勢をとるユーザＵが一回も検出されていない場合に、教師データＴＤは存在しない。このような場合、更新部１５は、例えばユーザＵからの指令に基づいて、または自動で姿勢データＦＤを教師データＴＤとして記憶部１６に記憶させる。実施形態において、教師データＴＤの更新は、教師データＴＤが登録されていない状態（例、初期状態、出荷状態）から、教師データＴＤが登録された状態への更新を含む。
【００４２】
図２は、本実施形態に係る検出装置の処理を示す図である。図２において符号Ｉｍ１は、比較部１４が生成する比較画像である。比較画像Ｉｍ１は、例えば、姿勢の名称を表す情報Ｄ１（図中「三日月のポーズ」）を含む。また、比較画像Ｉｍ１は、教師データＴＤが表す形状の部分画像Ｉｍ２、及び姿勢データＦＤが表す形状の部分画像Ｉｍ３を含む。
【００４３】
図２において、表示部４における画面レイアウトは、現在の姿勢データＦＤに基づく表示画像（例、Ｉｍ３）と、教師データＴＤに基づく表示画像（例、Ｉｍ２）とが並ぶ画面レイアウトである。画面レイアウトは、例えば、ユーザＵが入力部５を介して設定を変更することで、変更可能である。例えば、処理装置３は、現在の姿勢データＦＤに基づく表示画像（例、Ｉｍ３）を、教師データＴＤに基づく表示画像（例、Ｉｍ２）に対して、同じ大きさで表示させてもよいし、大きく表示させてもよく、小さく表示させてもよい。
【００４４】
また、現在の姿勢データＦＤに基づく表示画像（例、Ｉｍ３）と、教師データＴＤに基づく表示画像（例、Ｉｍ２）との一方または双方は、表示部４において表示させる位置を変更可能である。例えば、処理装置３は、ユーザＵが入力部５を介して設定を変更することで、教師データＴＤに基づく表示画像（例、Ｉｍ２）を表示部４の画面の隅に表示させてもよい。
【００４５】
部分画像Ｉｍ２は、例えば、教師データＴＤと対応することを示す識別情報Ｄ２が付されている。識別情報Ｄ２は、例えば、教師データＴＤの元になる検出の時期の情報（図中「２０１７／０２／１０」）である。識別情報Ｄ２は、その他の情報でもよく、例えば「過去の姿勢」などの文字情報でもよい。部分画像Ｉｍ３は、例えば、姿勢データＦＤに対応することを示す識別情報Ｄ３が付されている。識別情報Ｄ３は、例えば、姿勢データＦＤの元になる検出の時期の情報（図中「２０１７／０２／１２」）である。識別情報Ｄ３は、その他の情報でもよく、例えば「今回の姿勢」などの文字情報でもよい。
【００４６】
また、更新部１５は、表示部４にＧＵＩ（グラフィカル  ユーザ  インターフェース）のボタンＤ４およびポインタＤ５を表示させる。ポインタＤ５は、入力部５（図１参照）が操作されることによって、表示部４が表示する画像上で移動する。更新部１５は、入力部５への入力を監視し、ボタンＤ４の「Ｙｅｓ」上にポインタＤ５が配置された状態でクリックなどの入力があった場合に、教師データＴＤを更新する更新指令が入力されたと判定する。また、更新部１５は、入力部５への入力を監視し、ボタンＤ４の「Ｎｏ」上にポインタＤ５が配置された状態でクリックなどの入力があった場合に、教師データＴＤを更新しない更新指令が入力されたと判定する。
【００４７】
更新部１５は、教師データＴＤを更新する更新指令が入力されたと判定した場合、記憶部１６に記憶された教師データＴＤを更新して設定する。例えば、更新部１５は、記憶部１６に記憶された教師データＴＤを姿勢データＦＤで書き換える（上書きする）ことによって、教師データＴＤを更新する。
【００４８】
図３は、本実施形態に係る比較部の処理の変形例を示す図である。図３（Ａ）および図３（Ｂ）は、それぞれ、比較部１４が生成する比較画像の例である。図３（Ａ）において、比較画像Ｉｍ１は、教師データＴＤが示す人体の形状ＦＧ１と、姿勢データＦＤが示す人体の形状ＦＧ２とを重ねた画像（例、オーバーレイ画像）を含む。比較部１４は、形状ＦＧ１と形状ＦＧ２とを区別可能なように、形状ＦＧ１と形状ＦＧ２とを異なる色で表してもよい。比較部１４は、形状ＦＧ１と形状ＦＧ２とを区別可能なように、形状ＦＧ１と形状ＦＧ２とを異なる明るさで表してもよい。また、比較部１４は、教師データＴＤと姿勢データＦＤとの類似度Ｄ６を比較画像Ｉｍ１上に表してもよい。比較部１４は、類似度Ｄ６を数値などの文字情報で比較画像Ｉｍ１上に表してもよい。また、比較部１４は、類似度の高低を色彩（例、赤、青）と明るさ（例、明、暗）との一方または双方で表してもよい。処理装置３は、色彩と明るさとの一方または双方を形状ＦＧ１と形状ＦＧ２とで変えた画像を表示部４に表示させることで、教師データＴＤと姿勢データＦＤとの違いを、ユーザＵに視覚的に認識可能に報知してもよい。
【００４９】
また、比較部１４は、姿勢データＦＤが表す形状ＦＧ２の全体または一部について、類似度を色彩で表してもよい。例えば、比較部１４は、類似度が相対的に高い部位を青で表し、類似度が相対的に低い部位を赤で表してもよい。また、比較部１４は、姿勢データＦＤが表す形状ＦＧ２の全体または一部について、類似度を明るさで表してもよい。例えば、比較部１４は、類似度が相対的に高い部位を暗い階調で表し、類似度が相対的に低い部位を明るい階調で表してもよい。また、比較部１４は、類似度が相対的に高い部位と低い部位とで表示の有無を変えてもよい。例えば、比較部１４は、類似度が相対的に高い部位を非表示とし、類似度が相対的に低い部位を選択的に表示としてもよい。
【００５０】
図３（Ｂ）において、比較画像Ｉｍ１は、姿勢データＦＤが示す形状ＦＧ２と、形状ＦＧ２において教師データＴＤが示す形状との差異を示す図形ＦＧ３とを含む。比較部１４は、例えば、姿勢データＦＤが示す形状ＦＧ２から、教師データＴＤが示す形状ＦＧ１（図３（Ａ）参照）と異なる部分を抽出する。例えば、比較部１４は、形状ＦＧ１と形状ＦＧ２との差分を演算（例、画像演算）し、形状ＦＧ１と形状ＦＧ２とで異なる部分を抽出する。比較部１４は、比較画像Ｉｍ１として、抽出した部分（差異）を表す図形ＦＧ３を、姿勢データＦＤが示す形状ＦＧ２と重ねた画像を生成する。処理装置３は、このような画像（例、重ねた画像）を表示部４に表示させることで、教師データＴＤと姿勢データＦＤとの違いを、ユーザＵに視覚的に認識可能に報知してもよい。
【００５１】
次に、上述の検出装置１の動作に基づき、実施形態に係る検出方法について説明する。図４は、実施形態に係る検出方法を示すフローチャートである。検出装置１の各部については、適宜、図１を参照する。ステップＳ１において、検出部２は、ユーザＵの人体ＨＭを検出する。例えば、センサ１１は、ユーザＵの人体ＨＭを撮像する。例えば、センサ１１は、検出設定期間において人体ＨＭを繰り返し検出（例、撮像）した後、検出を終了する。
【００５２】
処理部１３は、センサ１１の検出結果に基づいて、人体ＨＭの少なくとも一部についての姿勢データＦＤを生成する。処理部１３は、検出設定期間と重複する期間に姿勢データを生成してもよい。また、処理部１３は、検出設定期間の終了後に、姿勢データを生成してもよい。
【００５３】
ステップＳ２において、比較部１４は、人体の姿勢データＦＤと教師データＴＤとを比較する。比較部１４は、姿勢データＦＤと教師データＴＤとを比較し、姿勢データＦＤが表す形状と教師データＴＤが表す形状との類似度（例、相関係数）を算出してもよい。また、比較部１４は、姿勢データＦＤと教師データＴＤとを比較し、教師データＴＤが表す形状と姿勢データＦＤが表す形状との差分を算出してもよい。比較部１４は、姿勢データＦＤと教師データＴＤとの比較を示す比較情報（例、図２、図３の比較画像Ｉｍ１）を生成する。処理装置３は、比較部１４が生成した比較画像Ｉｍ１を表示部４に表示させる。
【００５４】
ステップＳ３において、更新部１５は、教師データＴＤを更新するか否かを判定する。更新部１５は、入力部５に更新指令が入力されたと判定した場合に、教師データＴＤを更新すると判定する（ステップＳ３；Ｙｅｓ）。更新部１５は、教師データＴＤを更新すると判定した場合（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、ステップＳ４において、姿勢データＦＤを用いて教師データＴＤを更新する。検出装置１は、教師データＴＤを更新しない更新部１５が判定した場合（ステップＳ３；Ｎｏ）、一連の処理を終了する。
【００５５】
なお、処理部１３は、検出装置１において処理装置３の外部（例、検出部２）に設けられてもよいし、検出装置１と別の外部装置に設けられてもよい。例えば、検出装置１は、検出部２の検出結果を外部装置に供給し、外部装置（例、処理部１３）が生成した姿勢データを取得してもよい。検出装置１の少なくとも一部は、デスクトップ型のパーソナルコンピュータなどの据え置き型の装置でもよい。検出装置１の少なくとも一部は、スマートフォンなどの携帯型の情報端末でもよい。
【００５６】
なお、実施形態に係る検出装置１は、ユーザＵの人体ＨＭを検出する検出部２と、検出部２の検出結果から得られるユーザＵの姿勢データＴＤと、過去に取得されたユーザＵの教師データＴＤとを比較する比較部１４と、比較部１４の比較結果に基づいて、ユーザの姿勢データＦＤを用いてユーザの教師データＴＤを生成する処理部１３と、を備え、更新部１５を備えなくてもよい。この検出装置１は、姿勢データＦＤ、教師データＴＤ、及び姿勢データＦＤと教師データＴＤとの比較データ（例、比較画像のデータ）の少なくとも一部を外部に出力してもよい。また、例えば、本実施形態に係る検出装置１は、ユーザＵの姿勢を過去のユーザＵの姿勢に対して比較可能にする。
【００５７】
なお、比較部１４は、ユーザＵの人体ＨＭの一部について、姿勢データＦＤと教師データＴＤとの比較を行わなくてもよい。例えば、比較部１４は、記憶部１６に記憶された設定（比較対象部位の設定情報）に基づいて、予め設定された比較対象の部位についてのみ、姿勢データ（例、姿勢データの部位データ）ＦＤと教師データ（例、教師データの部位データ）ＴＤとを比較してもよい。上記の設定は、ユーザＵの指定などによって変更可能でもよい。例えば、上記の設定は、目標の姿勢がほぼ達成される部位を比較対象から外すように、変更可能でもよい。また、上記の設定は、比較対象の部位を追加するように、変更可能でもよい。
【００５８】
［第２実施形態］
第２実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図５は、本実施形態に係る検出装置を示す図である。本実施形態において、検出部２は、人体ＨＭの各部からの距離を光学的に検出する。処理装置３は、例えば、人体ＨＭの各部から検出部２までの距離に基づいて人体ＨＭの各部位を特定し、人体ＨＭの部位ごとの評価基準を予め定めた基準データを用いて、類似度を算出する。検出部２は、例えば、モーションキャプチャ装置でもよく、人体ＨＭの三次元形状を検出してもよい。検出部２は、例えば、センサ１１、処理部１３、及び記憶部１２を備える。
【００５９】
センサ１１は、例えば、デプスセンサなどの測距器である。センサ１１は、例えば、所定の視点（例、センサ１１の位置、視点）から人体ＨＭの表面上の各点までの距離を検出する。センサ１１は、例えば、TOF（time of flight）法によって距離を検出する。センサ１１は、その検出結果（例、位置情報）として、例えば距離の分布を示す位置情報を出力する。上記の位置情報は、例えば、デプス情報（例、デプス画像のデータ、奥行き情報）を含む。センサ１１は、例えば、人体ＨＭの複数の部位の三次元的な位置情報を出力する。
【００６０】
なお、センサ１１は、TOF法以外他の手法で距離を検出するデバイスでもよい。センサ１１は、例えば、レーザスキャナ（例、レーザ測距器）を含み、レーザスキャンによって距離を検出するデバイスでもよい。センサ１１は、例えば、人体ＨＭが通る領域に所定のパターンを投影し、このパターンの検出結果をもとに距離を測定するデバイスでもよい。センサ１１は、例えば、位相差センサを含み、位相差法によって距離を検出するデバイスでもよい。センサ１１は、例えば、DFD(depth from defocus)法によって距離を検出するデバイスでもよい。また、センサ１１は、例えばステレオカメラなどによって複数の視点から人体ＨＭを撮像した撮像画像を用いて、三角測量によって距離を検出するデバイスでもよい。センサ１１は、上述した複数の検出法のうち２以上を組み合わせて、人体ＨＭを検出するデバイスでもよい。センサ１１は、距離を検出するセンサ、及び第１実施形態で説明したイメージセンサを含んでもよい。
【００６１】
図６は、実施形態に係る処理部の処理を示す図である。センサ１１（図５参照）は、例えば、デプス画像Ｉｍ５のデータを出力する。デプス画像Ｉｍ５において、各画素の画素値は、例えば、デプス画像Ｉｍ５上の画素の位置に相当する実空間上の点とセンサ１１との距離を表す。例えば、図６のデプス画像Ｉｍ５はグレースケールで表されており、暗い部分は、明るい部分よりもセンサ１１からの距離が離れている。
【００６２】
処理部１３（図５参照）は、センサ１１の検出結果に基づいて、人体ＨＭの位置を検出（算出）する。処理部１３は、例えば、デプス画像Ｉｍ５のデータを処理（例、透視変換処理、射影変換処理）することによって、人体ＨＭの形状を表す形状情報を生成（算出）する。形状情報は、例えば、点群データを含む。点群データは、例えば人体ＨＭの表面の複数の点データを含む。例えば、複数の点データは、それぞれ３次元座標で表される。
【００６３】
処理部１３は、形状情報としてサーフェス情報を算出してもよい。サーフェス情報は、例えばポリゴンデータ、ベクタデータ、ドローデータなどである。サーフェス情報は、例えば、複数の点の座標と複数の点間の連結情報とを含む。連結情報は、例えば、物体（例、人体ＨＭ）の稜線（例、エッジ）に相当する線の両端の点を互いに関連付ける情報を含む。連結情報は、例えば、物体上の面の輪郭に相当する複数の線を互いに関連付ける情報を含む。
【００６４】
処理部１３は、例えば、点群データに含まれる複数の点から選択される点とその近傍の点との間の面を推定し、点群データを点間の平面情報を持つポリゴンデータに変換してもよい。処理部１３は、例えば、最小二乗法を用いたアルゴリズムにより、点群データをポリゴンデータへ変換する。このアルゴリズムは、例えば、点群処理ライブラリに公開されているアルゴリズムを適用したものでもよい。
【００６５】
処理部１３は、センサ１１の検出結果に基づいて、人体ＨＭの特徴部位（例、特徴点）の位置情報ＰＤを生成する。人体ＨＭの特徴部位は、例えば、人体ＨＭの他の部位と区別可能な部位である。人体ＨＭの特徴部位は、例えば、人体ＨＭの末端部、関節、又は末端部と関節との間もしくは２つの関節の間の中間部の少なくとも１つを含む。
【００６６】
処理部１３は、例えば、点群データを用いた認識処理（例、パターン認識、形状認識、骨格認識）等によって、上記の特徴部位の位置情報ＰＤを生成する。特徴部位の位置情報ＰＤは、例えば、特徴部位を代表する点の座標（例、３次元座標）を含む。処理部１３は、例えば、上記の認識処理によって、特徴部位を表す点の座標を算出する。処理部１３は、例えば、特徴部位のそれぞれについて、特徴部位の名称と、特徴部位の位置とを関連付けたデータを生成する。処理部１３は、例えば、予め設定された１または２以上の特徴部位のそれぞれの位置情報を含む位置情報ＰＤ（例、テーブルデータ）を生成する。位置情報ＰＤは、例えば、同じ検出タイミングの検出結果から得られる複数の特徴部位の位置情報を含む。
【００６７】
図５の説明に戻り、検出部２は、処理部１３が生成した位置情報を外部に出力する。例えば、処理部１３は、生成した位置情報を記憶部１２に記憶させる。検出部２は、例えば、記憶部１２に記憶された位置情報を処理装置３に出力する。処理装置３は、検出部２から出力された位置情報を記憶部１６に記憶させる。本実施形態において、記憶部１６は、基準データＲＤ、教師データＴＤ、及び姿勢データＦＤを記憶する。記憶部１６は、図１に示した初期データＳＤを記憶してもよい、初期データＳＤを記憶しなくてもよい。
【００６８】
基準データＲＤは、目標の姿勢（例、ヨガの三日月のポーズ）を定義した情報（定義データ、参照データ）である。基準データＲＤは、人体ＨＭの部位ごとの評価基準を予め定めた情報である。処理装置３は、例えば、ユーザＵの指令によって、目標の姿勢を登録可能である。例えば、ユーザＵは、入力部５を操作することによって、目標の姿勢に関する情報を処理装置３に取得させる。処理装置３は、例えば、インターネット回線などを介して目標の姿勢に関するデータ（基準データＲＤ、図１の初期データＳＤ）を取得する（例、ダウンロード）する。
【００６９】
なお、処理装置３は、目標の姿勢に関する情報を、光学ディスク（例、ＤＶＤ−ＲＯＭ）あるいはＵＳＢメモリなどの記憶媒体から取得してもよい。また、処理装置３は、自動更新などの設定に基づいて、ユーザＵの指令を受けなくても目標の姿勢に関する情報を自動で取得してもよい。また、処理装置３は、予め記憶部１６に記憶された目標の姿勢に関して処理を実行し、新たな目標の姿勢に関する情報を取得しなくてもよい。
【００７０】
比較部１４は、基準データＲＤを用いてユーザＵの姿勢データＦＤが表す姿勢を評価する。比較部１４は、基準データＲＤを用いて、教師データＴＤと姿勢データＦＤとの類似度を算出する。図７は、本実施形態に係る比較部の処理を示す図である。図７（Ａ）には、基準データＲＤを概念的に示した。基準データＲＤは、人体ＨＭの部位名と、評価項目と、重み係数（重み付けの係数）とを関連付けた情報である。例えば、部位名が頭について、評価項目は頭と首との相対位置であり、重み係数はＣ１である。また、部位名が肘について、評価項目は肩−肘（上腕）と、肘−手首（前腕）との相対位置であり、重み係数はＣｉである。比較部１４は、予め設定された部位ごとに姿勢を評価する。
【００７１】
図７（Ｂ）には、部位ごとに姿勢を評価する評価処理を概念的に示した。比較部１４は、肘の姿勢を評価する際に、姿勢データＦＤａを用いて、肩Ｑａ１から肘Ｑｂ１までの上腕Ｑｃ１と肘Ｑｂ１から手首Ｑｄ１までの前腕Ｑｅ１との相対位置（例、角度θ１）を算出する。また、比較部１４は、教師データＴＤを用いて、肩Ｑａ２から肘Ｑｂ２までの上腕Ｑｃ２と肘Ｑｂ２から手首Ｑｄ２までの前腕Ｑｅ２との相対位置（例、角度θ２）を算出する。比較部１４は、角度θ１と角度θ２とを比較して、肘の評価値を算出する。例えば、比較部１４は、角度θ１と角度θ２との差に重み係数Ｃｉを乗算した値を評価値として算出する。
【００７２】
比較部１４は、教師データＴＤに対して姿勢データＦＤがずれる向きを区別して、姿勢を評価する。例えば、肘が伸びていることが望まれる姿勢である場合、比較部１４は、角度θ１が角度θ２よりも１８０°に近い場合に、評価値を相対的に高くする。例えば、比較部１４は、角度θ１から角度θ２を引いた値に重み係数をＣｉを乗算して、評価値を算出する。図７（Ｂ）において、角度θ１は、角度θ２よりも１８０°に近く、（θ１−θ２）が正となり、評価値は正の値になる。また、姿勢データＦＤｂのように、教師データＴＤよりも肘Ｑｂ３が曲がっている場合、肩Ｑａ３から肘Ｑｂ３までの上腕Ｑｃ３と肘Ｑｂ３から手首Ｑｄ３までの前腕Ｑｅ３との角度θ３は、角度θ２よりも小さくなる。この場合、（θ３−θ２）が負となり、評価値は負の値になる。
【００７３】
基準データＲＤには、各部位について、教師データＴＤから算出される値と姿勢データＦＤから算出される値との演算式が予め定められている。比較部１４は、基準データＲＤに定められた演算式に基づいて演算することによって、教師データＴＤに対して姿勢データＦＤがずれる向きを区別して評価値を算出する。比較部１４は、予め設定された各部位について評価値を算出し、予め設定された部位で評価値を積算することによって、類似度を算出する。
【００７４】
姿勢データＦＤにおける第１の部位（例、肩Ｑａ１）の位置は、教師データＴＤにおける第１の部位（例、肩Ｑａ２）の位置とずれている場合がある。この場合、第１の部位の位置ずれによって、第１の部位よりも人体ＨＭの末端側の第２の部位（例、肘、手首）の位置が教師データＴＤと姿勢データＦＤとでずれる。上述のように人体の部位の相対位置を用いて教師データＴＤと姿勢データＦＤとが比較される場合、上記の位置ずれによる影響を低減することができる。
【００７５】
なお、評価項目および重み係数は、目標となる姿勢に基づいて、人体の一部の部位ついて設定されなくてもよい。例えば、ヨガのポーズにおいて、伸びていても曲がっていても構わない部位については、評価項目および重み係数が設定されなくてもよい。また、基準データＲＤは、重み係数を含まなくてもよい。例えば、比較部１４は、評価項目ごとに算出される値の積算、あるいは平均などによって類似度を算出してもよい。
【００７６】
なお、比較部１４は、基準データＲＤを用いないで、姿勢データＦＤと教師データＴＤとを比較してもよい。比較部１４は、姿勢データＦＤと教師データＴＤとの類似度を算出しなくてもよい。比較部１４は、第１実施形態で説明したように、姿勢データＦＤと教師データＴＤとの比較を示す比較画像を生成してもよい。また、処理部１３は、検出装置１において検出部２の外部（例、処理装置３）に設けられてもよいし、検出装置１と別の外部装置に設けられてもよい。
【００７７】
［第３実施形態］
第３実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図８は、実施形態に係る検出装置を示す図である。本実施形態において、検出部２は、人体ＨＭを繰り返し検出する。比較部１４は、検出部２が人体ＨＭ（図１参照）を繰り返し検出した検出結果から得られる複数の姿勢データ（ＦＤ１からＦＤｊ）のそれぞれと、教師データＴＤとを比較する。更新部１５は、教師データＴＤを、比較部１４の比較結果に基づいて複数の姿勢データ（ＦＤ１からＦＤｊ）から選択される姿勢データへ更新する。例えば、比較部１４は、所定の期間（例、一連のヨガを行う期間、１日、１時間）におけるユーザＵ（図１参照）のベストの姿勢データと教師データとの比較画像を生成する。ユーザＵは、例えば、ベストの姿勢データと教師データとの比較に基づいて、この姿勢データで教師データを更新するか否かを指定することができる。
【００７８】
検出部２は、各検出で得られる検出結果に識別情報（例、ＩＤ）を付して、処理部１３に供給する。この識別情報は、例えば、検出結果が得られた順に割り付けられる番号（例、フレーム番号）である。例えば、図８において、検出部２が出力した検出結果は、ＩＤがｊ（ｊは１以上の整数）である。
【００７９】
処理部１３は、検出部２（例、センサ１１）における検出結果を処理して姿勢データを生成する。処理部１３は、生成した姿勢データに識別情報（例、ＩＤ）を付して出力する。この識別情報は、例えば、姿勢データが得られた順に割り付けられる識別番号である。例えば、図８において、処理部１３が出力した姿勢データは、識別情報がｊ（ｊは１以上の整数）である。
【００８０】
記憶部１６は、処理部１３が出力した出力した姿勢データを、その識別情報と関連付けて記憶する。例えば、図８において、姿勢データＦＤは、識別情報が１からｊまでの複数の姿勢データを含む。以下の説明において、複数の姿勢データを区別する場合に、識別情報に対応する添え字（１からｊ）を付して表す。例えば、姿勢データＦＤｊは、識別情報がｊの姿勢データである。
【００８１】
比較部１４は、記憶部１２から、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊをそれぞれ読み出し、基準データＲＤを用いて教師データＴＤと比較する。比較部１４は、基準データＲＤを用いて、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊのそれぞれについて類似度を算出する。例えば、比較部１４は、記憶部１２から、姿勢データＦＤｊ、教師データＴＤ、及び基準データＲＤを読み出し、これらデータを用いて姿勢データＦＤｊと教師データＴＤとの類似度を算出する。比較部１４は、算出した類似度を、姿勢データＦＤｊの識別情報と関連付けて記憶部１６に記憶させる。例えば、記憶部１６は、識別情報と関連付けられた類似度を含む類似度データＣＤを記憶する。類似度データＣＤは、例えば、識別情報と類似度とを一組にしたデータを集積したテーブルデータである。
【００８２】
本実施形態において、検出装置１は、選択部２１を備える。選択部２１は、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊから、教師データＴＤとの類似度が相対的に高い姿勢データを選択する。例えば、処理部１３は、予定された複数の姿勢データについて類似度を算出する類似度算出処理が終了した後に、類似度算出処理の終了を示す情報（例、信号、フラグ）を選択部２１に供給する。選択部２１は、類似度算出処理の終了を示す情報を比較部１４から受けた場合に、記憶部１２から類似度データＣＤを読み出す。選択部２１は、類似度データＣＤにおいて類似度が相対的に高い姿勢データの識別情報を選択（特定）する。
【００８３】
ここでは、類似度データＣＤにおいて姿勢データＦＤｊの類似度が最も高いとする。選択部２１は、選択した識別情報（ＩＤ＝ｊ）を比較部１４に供給する。比較部１４は、選択部２１から供給された識別情報（ＩＤ＝ｊ）に対応する姿勢データＦＤｊを記憶部１６から読み出す。比較部１４は、姿勢データＦＤｊと教師データＴＤとの比較を示す比較画像Ｉｍ１（図２、図３参照）を生成する。表示部４は、選択部２１によって選択された姿勢データＦＤに基づいて画像を表示する。例えば、表示部４は、選択部２１によって選択された姿勢データＦＤに基づいて比較部１４が生成した比較画像Ｉｍ１（図２、図３参照）を表示する。
【００８４】
なお、選択部２１は、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊから、教師データＴＤとの類似度が相対的に高い姿勢データを２つ以上選択してもよい。例えば、選択部２１は、予め定められた数の姿勢データの識別情報を、姿勢データの類似度が高い順に類似度データＣＤから選択してもよい。また、選択部２１は、類似度と閾値とを比較して、所定の条件（例、類似度が閾値以上である条件）を満たす姿勢データの識別情報を抽出してもよい。
【００８５】
なお、比較部１４は、２以上の姿勢データ（例、姿勢データＦＤ１、ＦＤ２）の比較を示す比較画像を生成してもよい。例えば、比較部１４は、２以上の姿勢データがそれぞれ表す形状を並べた比較画像を生成してもよい。また、比較部１４は、２以上の姿勢データ（例、姿勢データＦＤ１、ＦＤ２）、及び教師データＴＤとの比較を示す比較画像を生成してもよい。例えば、比較部１４は、２以上の姿勢データがそれぞれ表す形状と、教師データＴＤが示す形状とを並べた比較画像を生成してもよい。
【００８６】
また、比較部１４は、選択部２１が選択した２以上の姿勢データのそれぞれについて、教師データＴＤとの比較を示す比較画像を生成してもよい。処理装置３は、比較部１４が生成した複数の比較画像を、表示部４に並べて表示させてもよい。また、処理装置３は、比較部１４が生成した複数の比較画像を順に表示部４に表示させてもよい。
【００８７】
［第４実施形態］
第４実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図９は、本実施形態に係る検出装置を示す図である。図１０は、本実施形態に係る比較部の処理を示す図である。本実施形態において、検出装置１は、姿勢データＦＤを複数の教師データ（ＴＤ１からＴＤｋ）と比較する。例えば、検出装置１は、ユーザＵの姿勢を、猫の姿勢に対する教師データと比較し、また牛の姿勢に対する教師データと比較する。
【００８８】
本実施形態において、教師データＴＤは、複数の教師データを含む。複数の教師データは、それぞれ、識別情報と関連付けられて、記憶部１６に記憶される。以下の説明において、複数の教師データを区別する場合に、識別情報に対応する添え字（１からｋ）を付して表す。例えば、教師データＴＤｋは、識別情報がｋのユーザＵの姿勢データである。
【００８９】
複数の教師データＴＤ１〜ＴＤｋは、第１の姿勢Ｆ１（図１０（Ａ）参照）に対する教師データＴＤ１と、第２の姿勢Ｆ２（図１０（Ｂ）参照）に対する教師データＴＤ２とを含む。第１の姿勢Ｆ１（例、第１の目標姿勢、猫のポーズ）は、第２の姿勢Ｆ２（例、第２の目標姿勢、牛のポーズ）と異なる。ユーザが第１の姿勢Ｆ１をとる順番と、ユーザが第２の姿勢Ｆ２をとる順番とは、例えば、ユーザの指定によって予め定められている。例えば、第１の姿勢と第２の姿勢とは、連続的にとることが予め定められている。記憶部１６には、ユーザが各姿勢をとる順番および時間を定めたタイミングデータ（スケジュール情報）が予め記憶されている。
【００９０】
検出部２は、ユーザが第１の姿勢Ｆ１をとる期間と、ユーザが第２の姿勢Ｆ２をとる期間とにわたって、ユーザの人体を繰り返し検出する。例えば、検出部２は、記憶部１６に記憶されているタイミングデータに基づいて決定される期間に、ユーザの人体を繰り返し検出する。検出部２は、各検出で得られる検出結果に識別情報（例、ＩＤ）を付して、処理部１３に供給する。処理部１３は、検出部２からの検出結果を処理して姿勢データを生成する。処理部１３は、生成した姿勢データに識別情報（例、ＩＤ）を付して出力する。
【００９１】
記憶部１６は、処理部１３が出力した出力した姿勢データを、その識別情報と関連付けて記憶する。姿勢データＦＤ１は、例えば、図１０（Ａ）の第１の姿勢Ｆ１（例、猫のポーズ）に対応する。姿勢データＦＤｊは、例えば、図１０（Ａ）の第２の姿勢Ｆ２（例、牛のポーズ）に対応する。姿勢データＦＤ２は、例えば、第１の姿勢Ｆ１から第２の姿勢Ｆ２へ移る過程の姿勢に対応する姿勢データである。
【００９２】
比較部１４は、記憶部１２から複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊをそれぞれ読み出す。比較部１４は、ユーザの姿勢データごとに異なる教師データを用いて比較する。比較部１４は、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊをそれぞれについて、第１の姿勢Ｆ１に対する教師データＴＤ１および第２の姿勢Ｆ２に対する教師データＴＤ２のそれぞれと比較する。例えば、図１０（Ｂ）に示すように、比較部１４は、姿勢データＦＤ１と教師データＴＤ１とを比較する。また、比較部１４は、姿勢データＦＤ１と教師データＴＤ２とを比較する。例えば、図１０（Ｃ）に示すように、比較部１４は、姿勢データＦＤｊと教師データＴＤ１とを比較する。また、比較部１４は、姿勢データＦＤｊと教師データＴＤ２とを比較する。
【００９３】
比較部１４は、例えば、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊのそれぞれと、教師データＴＤ１との類似度を算出する。比較部１４は、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊのうち教師データＴＤ１との類似度が相対的に高い姿勢データを用いて、比較画像を生成する。例えば、姿勢データＦＤ１は、姿勢データＦＤｊよりも教師データＴＤ１との類似度が高い。この場合、比較部１４は、姿勢データＦＤ１と教師データＴＤ１との比較を示す比較画像を生成する。
【００９４】
また、比較部１４は、例えば、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊのそれぞれと、教師データＴＤ２との類似度を算出する。比較部１４は、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊのうち教師データＴＤ２との類似度が相対的に高い姿勢データを用いて、比較画像を生成する。例えば、姿勢データＦＤｊは、姿勢データＦＤ１よりも教師データＴＤ２との類似度が高い。この場合、比較部１４は、姿勢データＦＤｊと教師データＴＤ２との比較を示す比較画像を生成する。
【００９５】
［第５実施形態］
第５実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１１は、本実施形態に係る検出装置を示す図である。本実施形態において、検出装置１は、人体ＨＭの呼吸のタイミングに基づいて、ユーザＵに姿勢変化のタイミングを報知する。検出装置１は、タイミング検出部２２、スケジュール設定部２３、及び報知部２４を備える。
【００９６】
タイミング検出部２２は、検出部２の検出結果に基づいて、人体ＨＭの呼吸のタイミングを検出する。検出部２は、例えば、ヨガを行う前にあるいはヨガの最初の姿勢において、呼吸を行うユーザＵを繰り返し検出する。処理部１３は、検出部２の検出結果に基づいて、呼吸を行うユーザＵの姿勢データを生成する。処理部１３は、生成した姿勢データを記憶部１６に記憶させる。記憶部１６には、図８および図９に示したように、検出部２が人体ＨＭを繰り返し検出して得られる姿勢データＦＤ（例、図８の複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｊ）が記憶される。
【００９７】
タイミング検出部２２は、記憶部１６から、呼吸を行うユーザＵの姿勢データＦＤを読み出す。タイミング検出部２２は、例えば、姿勢データＦＤの時間変化を算出する。例えば、タイミング検出部２２は、ユーザＵの呼吸に伴う人体ＨＭの部位（例、胸部）の移動を検出する。タイミング検出部２２は、例えば、ユーザＵの呼吸に伴う人体ＨＭの部位（例、胸部、腹部）の移動周期に基づいて、ユーザＵの呼吸の周期を推定する。タイミング検出部２２は、推定した呼吸の周期を記憶部１６に記憶させる。
【００９８】
スケジュール設定部２３は、タイミング検出部２２が推定した呼吸の周期に基づいて、人体ＨＭの姿勢変化のタイミングデータＬＤを生成する。例えば、スケジュール設定部２３は、例えば、図１０に示した第１の姿勢Ｆ１をとる時間を、呼吸の周期に基づいて決定する。上記の第１の姿勢Ｆ１を取る時間は、例えば、１つのポーズを維持する時間、第１の姿勢Ｆ１をとることが推奨される時間などである。スケジュール設定部２３は、例えば、第１の姿勢Ｆ１をとる時間を、呼吸の周期の整数倍に決定する。
【００９９】
スケジュール設定部２３は、例えば、決定した各姿勢の時間、及び予定された姿勢の順番に基づいて、タイミングデータＬＤを生成する。タイミングデータＬＤは、例えば、予定されたヨガの複数の姿勢のそれぞれについて、各姿勢をとるタイミングを表す情報である。例えば、タイミングデータＬＤは、第１の姿勢Ｆ１をとる期間の開始タイミングおよび終了タイミングを、ヨガの開始からの時間で表す情報を含む。スケジュール設定部２３は、生成したタイミングデータＬＤを記憶部１６に記憶させる。
【０１００】
なお、タイミング検出部２２は、呼吸の周期を少なくとも１回、記憶部１６に記憶させる。以降の処理において、スケジュール設定部２３は、タイミング検出部２２が呼吸の周期を検出しない場合、記憶部１６に記憶された呼吸の周期を読み出して、タイミングデータＬＤを生成する。
【０１０１】
報知部２４は、タイミング検出部２２の検出結果に基づいて、人体ＨＭの姿勢変化のタイミングを報知する。例えば、報知部２４は、タイミング検出部２２の検出結果に基づいてスケジュール設定部２３が生成したタイミングデータＬＤに基づいて、人体ＨＭの姿勢変化のタイミングを報知する。例えば、処理装置３は、タイミングデータＬＤに基づいて、報知信号を報知部２４に供給する。報知部２４は、例えば、人体の姿勢変化のタイミングを音声で報知する。報知部２４は、例えば、音声再生デバイス、アンプ、スピーカなどを含む。上記の報知信号は、例えば「次の姿勢をとってください」などの音声ガイド、音楽、チャイムなどの音を表す音声データである。報知部２４は、処理装置３から供給された報知信号が表す音を再生することで、報知を行う。
【０１０２】
なお、検出装置１は、タイミング検出部２２を備えなくてもよい。例えば、ユーザＵは、自身の呼吸のタイミングを入力部５によって処理装置３に入力してもよい。スケジュール設定部２３は、ユーザＵから入力された呼吸タイミングに基づいて、タイミングデータＬＤを生成してもよい。また、検出装置１は、スケジュール設定部２３を備えなくてもよい。例えば、ユーザＵは、入力部５を操作して複数の姿勢を行うタイミングを設定してもよい。
【０１０３】
なお、報知部２４は、例えば、ユーザＵが設定、編集したタイミングデータＬＤに基づいて、姿勢変化のタイミングを報知してもよい。また、報知部２４は、音声以外によって、報知を行ってもよい。例えば、報知部２４は、光（ライトの点灯）、振動などで報知を行ってもよい。また、表示部４は、報知部２４を兼ねてもよく、画像を表示することで報知を行ってもよい。また、検出装置１は、報知部２４を備えなくてもよい。また、検出システムＳＹＳは、検出装置１の外部に報知部２４を備えてもよい。
【０１０４】
［第６実施形態］
第６実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１２は、本実施形態に係る検出装置を示す図である。検出装置１は、例えばユーザＵの更新指令を受けなくとも、判定部２５の判定によって教師データを自動で更新可能である。
【０１０５】
本実施形態において、検出装置１は、判定部２５を備える。判定部２５は、比較部１４の比較結果に基づいて、教師データＴＤを更新するか否かを判定する（判定処理を実行する）。比較部１４は、例えば、姿勢データＦＤと教師データＴＤとの類似度に基づいて、判定処理を実行する。例えば、判定部２５は、姿勢データＦＤと教師データＴＤとの類似度と閾値とを比較する。判定部２５は、類似度が閾値以上である場合に、教師データＴＤを更新すると判定する。判定部２５は、教師データＴＤを更新すると判定した場合に、更新指令（例、設定信号）を更新部１５に供給する。更新部１５は、判定部２５から更新指令（設定指令）を受けた場合に、姿勢データＦＤを用いて教師データＴＤを更新（例、自動更新）する。
【０１０６】
［第７実施形態］
第７実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１３は、本実施形態に係る検出装置を示す図である。検出装置１は、例えば教師データＴＤおよび姿勢データＦＤを外部装置（例、処理装置３０）に出力し、外部装置（例、処理装置３０）から供給される更新指令に基づいて教師データＴＤを更新する。
【０１０７】
本実施形態において、検出装置１は、通信部２６を備える。通信部２６は、記憶部１６に記憶された情報（例、教師データＴＤ、姿勢データＦＤ、比較画像のデータ）の少なくとも一部を検出装置１の外部（例、処理装置３０）へ送信する。通信部２６は、例えばインターネット回線を介して、処理装置３０に接続される。
【０１０８】
処理装置３０は、例えばクラウドコンピュータである。処理装置３０は、姿勢の良否判定を行ってもよい。処理装置３０は、検出装置１（例、通信部２６）から受信した姿勢データＦＤに基づいて、教師データＴＤを更新するか否かを判定してもよい。処理装置３０は、教師データＴＤを更新するか否かの判定結果に基づいて、検出装置１（例、通信部２６）に更新指令を送信してもよい。更新部１５は、処理装置３０からの更新指令に基づいて、教師データＴＤを更新してもよい。
【０１０９】
また、処理装置３０は、インストラクターなどのオペレータが操作可能なコンピュータでもよい。処理装置３０は、例えば検出装置１から比較画像のデータを受信し、表示部に比較画像を表示してもよい。インストラクターは、表示部に表示された比較画像に基づいて、教師データＴＤを更新するか否か、あるいは教師データＴＤを更新することを推奨するか否かを判定してもよい。処理装置３０は、インストラクターの指令によって更新指令を検出装置１に送信してもよい。更新部１５は、処理装置３０からの更新指令に基づいて、教師データＴＤを更新してもよい。
【０１１０】
上述のように、更新部１５は、更新指令を検出装置１の外部の装置から供給されて、教師データＴＤを更新してもよい。この場合、検出装置１は、図１２に示した判定部２５を備えなくてもよい。また、検出装置１は、通信部２６を介してソーシャルネットワーク（ＳＮＳ）等に接続可能でもよい。検出装置１は、ユーザＵの指令に基づいて、記憶部１６に記憶された情報の少なくとも一部をソーシャルネットワーク上に投稿、公開してもよい。また、検出装置１は、通信部２６を介して、図１の初期データＳＤと図５の基準データとの一方または双方を受信してもよい。検出装置１は、例えば、記憶部１６に記憶されていない目標の姿勢に関する情報（例、新たな姿勢に関する初期データＳＤ、基準データＲＤ）を、通信部２６を介して取得してもよい。
【０１１１】
［第８実施形態］
第８実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１４は、本実施形態に係る検出装置を示す図である。本実施形態において、検出装置１は、教師データとして用いる姿勢データを指定する。検出装置１は、教師データを姿勢データで上書きする代わりに、教師データとして用いる姿勢データの指定を変更することによって、教師データを更新する。
【０１１２】
本実施形態において、記憶部１６は、ユーザＵの姿勢データＦＤ、およびユーザＵの教師データとして用いる姿勢データＦＤを指定する設定データＶＤを記憶する。姿勢データＦＤは、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｎを含む。複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｎは、それぞれ、識別情報（例、ＩＤ）が付されている。ここでは、識別情報がｎの姿勢データＦＤｎが最新の姿勢データであるものとする。本実施形態において、検出装置１は、姿勢データＦＤｎよりも前に取得された複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｎ−１から選択される姿勢データを教師データに用いる。
【０１１３】
設定データＶＤは、複数の姿勢データＦＤ１〜ＦＤｎのうち、教師データとして用いる姿勢データを指定する設定値を含む。例えば、図１４において、教師データに用いる姿勢データの識別情報（ＩＤ）は「ｍ」であると定められている。比較部１４は、記憶部１６に記憶された設定データを読み出し、教師データを指定する識別情報（ＩＤ＝ｍ）を取得する。比較部１４は、教師データとして用いる姿勢データＦＤｍと、比較対象の姿勢データＦＤｎとを記憶部１６から読み出す。比較部１４は、姿勢データＦＤｎと姿勢データＦＤｍ（教師データ）を比較する。
【０１１４】
また、比較部１４は、比較対象の姿勢データＦＤの識別情報（ＩＤ＝ｎ）を更新部１５に供給する。更新部１５は、入力部５から更新指令を受けた場合に、比較部１４から供給された識別情報を用いて、設定データを更新する。更新部１５は、例えば、教師データを指定する機器別情報をｍからｎへ書き換えることで、教師データを姿勢データＦＤｍから姿勢データＦＤｎへ更新する。このように、更新部１５は、教師データを更新する際に、記憶部１６に記憶された教師データＴＤを姿勢データＦＤで書き換える代わりに、教師データを指定する情報（例、設定データＶＤ、識別情報）を更新してもよい。
【０１１５】
［第９実施形態］
第９実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１５は、実施形態に係る検出システムを示す図である。検出システムＳＹＳは、検出装置１、及び制御装置３２を備える。本実施形態において、検出装置１は、処理装置３、及び複数の検出部２を備える。複数の検出部２は、ユーザＵを互いに異なる方向（例、ユーザＵを基準にして互いに異なる方向）から検出可能なように、ユーザＵを囲うように配置される。処理装置３は、複数の検出部２のそれぞれから出力される検出結果を処理する。
【０１１６】
制御装置３２は、検出システムＳＹＳの各部（例、検出部２、処理装置３）を制御する。制御装置３２は、複数の検出部２のそれぞれに対して制御信号を供給する。制御装置３２は、制御信号によって検出部２に検出を実行させる。制御装置３２は、例えば、複数の検出部２のそれぞれが検出を実行するタイミングを制御する。また、制御装置３２は、処理装置３に制御信号を供給する。制御装置３２は、制御信号によって、処理装置３に処理を実行させる。制御装置３２は、例えば、検出部２が検出するタイミングに対して、処理装置３が処理を実行するタイミングを制御する。例えば、制御装置３２は、検出部２が予定された検出を終了した後に、処理装置３に検出部２の検出結果を処理させる。制御装置３２は、処理装置３に処理結果（例、図１の比較画像のデータ、姿勢データＦＤ、教師データＴＤ）の少なくとも一部の出力を実行させる。
【０１１７】
なお、検出装置１が備える検出部２の数は、１つでもよいし、２以上でもよい。また、検出システムＳＹＳが備える検出装置１の数は、１つでもよいし、２以上でもよい。また、制御装置３２は、処理装置３と同じ装置（例、コンピュータ）に設けられてもよい。また、検出システムＳＹＳは、制御装置３２を含まなくてもよい。検出システムＳＹＳは、検出装置１のみで構成されてもよいし、検出装置１および制御装置３２と別の装置を備えてもよい
【０１１８】
上述の実施形態において、処理装置３は、例えばコンピュータシステムを含む。処理装置３は、記憶部１６に記憶されている検出プログラムを読み出し、この検出プログラムに従って各種の処理を実行する。この検出プログラムは、例えば、コンピュータに、ユーザの人体を検出した検出結果から得られる人体の姿勢データと、過去に取得されたユーザの教師データとを比較することと、姿勢データおよび比較に基づいて、姿勢データを用いて教師データを更新することと、を実行させる。この検出プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。上記の検出プログラムは、例えばゲームなどのアプリケーションソフトを含んでもよい。例えば、上記の検出プログラムは、サーバなどに格納されており、コンピュータシステム（例、スマートフォン）にダウロードされることで提供されてもよい。また、処理装置３は、検出装置１の少なくとも一部（例、検出部２）と別に提供されてもよい。
【０１１９】
なお、本発明の技術範囲は、上述の実施形態などで説明した態様に限定されるものではない。上述の実施形態などで説明した要件の１つ以上は、省略されることがある。また、上述の実施形態などで説明した要件は、適宜組み合わせることができる。また、法令で許容される限りにおいて、上述の実施形態などで引用した全ての文献の開示を援用して本文の記載の一部とする。
【符号の説明】
【０１２０】
１・・・検出装置、２・・・検出部、３・・・処理装置、４・・・表示部、５・・・入力部、１３・・・処理部、１４・・・比較部、１５・・・更新部、１６・・・記憶部、２１・・・選択部、２２・・・タイミング検出部、２４・・・報知部、２５・・・判定部、
３１・・・検出システム、ＦＤ・・・姿勢データ、ＨＭ・・・人体、ＴＤ・・・教師データ
【図１】
2019024550.tif 000003
【図２】
2019024550.tif 000004
【図３】
2019024550.tif 000005
【図４】
2019024550.tif 000006
【図５】
2019024550.tif 000007
【図６】
2019024550.tif 000008
【図７】
2019024550.tif 000009
【図８】
2019024550.tif 000010
【図９】
2019024550.tif 000011
【図１０】
2019024550.tif 000012
【図１１】
2019024550.tif 000013
【図１２】
2019024550.tif 000014
【図１３】
2019024550.tif 000015
【図１４】
2019024550.tif 000016
【図１５】
2019024550.tif 000017