(57)【要約】【課題】訓練者自身の動きから対象動作に対する習熟度を評価する。【解決手段】習熟度評価装置１００の分散算出部１０３は、訓練者が動作を複数回試行したときの当該訓練者の３次元姿勢を示す３次元姿勢データを、所定の部位の位置の変化に基づいて動作のフェイズに分割し、フェイズ毎に、複数回試行の３次元姿勢データにおけるフェイズの継続時間を正規化し、正規化された３次元姿勢データを所定間隔でリサンプリングする。分散算出部１０３は、複数回試行の３次元姿勢データにおけるフェイズ毎の継続時間の分散と、リサンプリングされた３次元姿勢データから得られる所定の部位のフェイズ毎の軌跡のばらつきと、フェイズ毎にリサンプリングされた３次元姿勢データをならべた姿勢行列から得られる姿勢のばらつきと、のうち１以上から複数試行間の動作の分散を定量的に表す値を計算する。習熟度算出部１０４は、動作の分散を表す値に基づいて習熟度を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
習熟度評価装置が実行する習熟度評価方法であって、
訓練者が動作を複数回試行したときの前記訓練者の３次元姿勢を示す３次元姿勢データに基づいて、複数試行間の前記動作の分散を定量的に表す値を算出する分散算出過程と、
動作の分散を表す値と習熟度との関係に基づいて、前記分散算出過程において算出された動作の分散を表す前記値に対応した習熟度を算出する習熟度算出過程と、
を有することを特徴とする習熟度評価方法。
【請求項２】
前記分散算出過程は、
各試行の前記３次元姿勢データを、当該３次元姿勢データから得られる所定の部位の位置の変化に基づいて動作のフェイズに分割するフェイズ分割過程と、
前記フェイズ毎に、複数回試行の前記３次元姿勢データにおける前記フェイズの継続時間を正規化する時間長正規化過程と、
前記フェイズ毎に、前記時間長正規化過程により正規化された前記３次元姿勢データを所定間隔でリサンプリングするリサンプリング過程と、
複数回試行の前記３次元姿勢データにおける前記フェイズ毎の継続時間の分散と、前記リサンプリング過程によりリサンプリングされた前記３次元姿勢データから得られる所定の部位のフェイズ毎の軌跡のばらつきと、フェイズ毎にリサンプリングされた前記３次元姿勢データをならべた姿勢行列から得られる姿勢のばらつきと、のうち１以上から複数試行間の動作の分散を定量的に表す値を計算する試行間分散計算過程とを有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の習熟度評価方法。
【請求項３】
コンピュータを、
訓練者が動作を複数回試行したときの前記訓練者の３次元姿勢を示す３次元姿勢データに基づいて、複数試行間の前記動作の分散を定量的に表す値を算出する分散算出部、
動作の分散を表す値と習熟度との関係に基づいて、前記分散算出部が算出した動作の分散を表す前記値に対応した習熟度を算出する習熟度算出部、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、習熟度評価方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータビジョン技術による運動習得の支援が盛んに行われている。運動習得は、学校体育やスポーツクラブ、ダンス教室、リハビリセンターなど多くのシーンで必要となる。例えば、スポーツを例にあげると、モーションキャプチャシステムを利用してバーチャルリアリティ空間で模範者と訓練者の動きを視覚的に比較するシステムや、熟練者と訓練者の動きの違いを数値として算出するシステムなどが提案されている（例えば、非特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Chua, P. T.、Crivella, R.、Daly, B.、Hu, N.，Schaaf、R.、Ventura, D.、Camill, T.、Hodgins,J. and Pausch, R.、"Training for Physical Tasks in Virtual Environments: Tai Chi"、Proceedings of the IEEE Virtual Reality 2003、２００３年、ｐ．８７−９４
【非特許文献２】Choi, W.、Mukaida, S.、Sekiguchi, H. and Hachimura, K.、"Quantitative Analysis of Iaido Proficiency by Using Motion Data"、ICPR 2008、、２００８年、ｐ．１−４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１、２のシステムを含め、運動習得を支援する従来技術は、主に熟練者と訓練者の動きの差異を比べることを目的としている。しかし、初級の訓練者がはじめから熟練者の動きを目標として訓練を行うことは、目標との乖離によるモチベーションの低下や無理な姿勢をすることによる怪我などにつながる恐れがある。また、熟練者との姿勢の差や数値の差を提示するだけでは、特に初心者には直感的にどこが悪いのかが分かりづらいという問題もある。
【０００５】
上記事情に鑑み、本発明は、訓練者自身の動きから対象動作に対する習熟度を評価する習熟度評価方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、習熟度評価装置が実行する習熟度評価方法であって、訓練者が動作を複数回試行したときの前記訓練者の３次元姿勢を示す３次元姿勢データに基づいて、複数試行間の前記動作の分散を定量的に表す値を算出する分散算出過程と、動作の分散を表す値と習熟度との関係に基づいて、前記分散算出過程において算出された動作の分散を表す前記値に対応した習熟度を算出する習熟度算出過程と、を有することを特徴とする習熟度評価方法である。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上述する習熟度評価方法であって、前記分散算出過程は、各試行の前記３次元姿勢データを、当該３次元姿勢データから得られる所定の部位の位置の変化に基づいて動作のフェイズに分割するフェイズ分割過程と、前記フェイズ毎に、複数回試行の前記３次元姿勢データにおける前記フェイズの継続時間を正規化する時間長正規化過程と、前記フェイズ毎に、前記時間長正規化過程により正規化された前記３次元姿勢データを所定間隔でリサンプリングするリサンプリング過程と、複数回試行の前記３次元姿勢データにおける前記フェイズ毎の継続時間の分散と、前記リサンプリング過程によりリサンプリングされた前記３次元姿勢データから得られる所定の部位のフェイズ毎の軌跡のばらつきと、フェイズ毎にリサンプリングされた前記３次元姿勢データをならべた姿勢行列から得られる姿勢のばらつきと、のうち１以上から複数試行間の動作の分散を定量的に表す値を計算する試行間分散計算過程とを有する、ことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様は、コンピュータを、訓練者が動作を複数回試行したときの前記訓練者の３次元姿勢を示す３次元姿勢データに基づいて、複数試行間の前記動作の分散を定量的に表す値を算出する分散算出部、動作の分散を表す値と習熟度との関係に基づいて、前記分散算出部が算出した動作の分散を表す前記値に対応した習熟度を算出する習熟度算出部、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、訓練者自身の動きから対象動作に対する習熟度を評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態による習熟度評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態による分散算出部の処理フローの一例である。
【図３】同実施形態によるフェイズ分割の概念図である。
【図４】同実施形態による時間正規化とリサンプリングの概念図である。
【図５】同実施形態による動作の分散から習熟度を算出する関数の例を示す図である。
【図６】同実施形態による動作の分散から習熟度を算出する関数の他の例を示す図である。
【図７】同実施形態による習得支援情報表示部が表示させる画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の一実施の形態を説明する。
一般に、動作の学習には、次の３つの段階があると言われている。試行錯誤の段階、意図的な調整の段階、自動化の段階である。試行錯誤の段階とは、動作について試行錯誤が行われているため、たまに良い結果がおきて偶然うまく行っているだけの段階である。意図的な調整の段階とは、どこに注意をしてどう修正すれば良いか分かっている段階である。そして、自動化の段階とは運動が洗練され意識することなく運動が可能な段階である。これは、例えば、文献「WIKIBOOKS、"Speech-Language Pathology/Stuttering/Fluency-Shaping Therapy/Motor Learning and Control"、インターネット<http://en.wikibooks.org/wiki/Speech-Language_Pathology/Stuttering/Fluency-Shaping_Therapy/Motor_Learning_and_Control>」に記載されている。
【００１２】
上記の試行錯誤の段階は、適切な動作を模索しながら動作を繰り返すため、動作のばらつきは大きくなることが推測される。また、意図的な調整の段階では、課題の意識と調整を行うため、試行錯誤段階よりは小さいものの、動作がある程度ばらつく。そして、動作が洗練され自動化されると動作のばらつきが小さくなる。この知見に基づき、本実施形態の習熟度評価装置は、同一動作を複数回試行した場合の試行間の分散に基づいて習熟度の評価を行う。つまり、本実施形態の習熟度評価装置は、カメラで撮影された画像データや距離データから取得した訓練者の３次元姿勢に基づいて動作の習熟度を推定し、推定した習熟度をフィードバック表示する。このとき、本実施形態の習熟度評価装置は、３次元姿勢で示される訓練者自身の動きから対象動作に対する習熟度の評価を点数として算出し、その点数をフィードバックすることで運動習得の支援を行う。
【００１３】
図１は、本実施形態の習熟度評価装置の構成を示すブロック図である。
同図に示すように、習熟度評価装置１００は、画像入力部１０１、３次元姿勢取得部１０２、分散算出部１０３、習熟度算出部１０４、習得支援情報記憶部１０５、アドバイス生成部１０６、及び習得支援情報表示部１０７を備えて構成される。
【００１４】
画像入力部１０１は、カメラなどの画像入力装置から人物の動作を撮影した画像である動作データを受け取る。画像入力部１０１は、一例として、市販のモーションキャプチャシステムや多視点カメラで構成することができる。また、一台のカメラや距離カメラを用いることも可能である。この動作データは、同一動作を複数回試行した画像を含む。３次元姿勢取得部１０２は、画像入力部１０１が取得した動作データから、複数回試行の３次元姿勢データを生成する。３次元姿勢データは、１以上の人体関節の３次元回転角行列として記述される。
【００１５】
分散算出部１０３は、３次元姿勢取得部１０２で取得した複数回試行の３次元姿勢データから、この複数回試行における動作の分散を計算する。分散算出部１０３は、この計算を、一般的な分散を用いることで行う。習熟度算出部１０４は、分散算出部１０３が計算した分散から訓練者の動作の習熟度を算出する。習熟度は、分散の上限及び下限とそれらの値の時の習熟度の値とに基づいて定義される任意の習熟度算出関数に、分散算出部１０３が計算した分散をパラメータとして代入することによって計算される。習得支援情報記憶部１０５は、分散算出部１０３が計算した分散や、習熟度算出部１０４が算出した習熟度を記憶する。
【００１６】
アドバイス生成部１０６は、習得支援情報記憶部１０５に記録された分散や習熟度を用いて訓練者へのアドバイスを示す支援メッセージを生成する。アドバイス生成部１０６は、テキストや画像に支援メッセージを付加することにより、訓練者へのアドバイスを行う。習得支援情報表示部１０７は、習得支援情報記憶部１０５に保存されている習得支援情報や、アドバイス生成部１０６が生成した支援メッセージを画像出力装置に出力する。画像出力装置は、例えば、画像を表示するディスプレイやプロジェクタであるが、画像を印刷するプリンタなどでもよい。
【００１７】
続いて、本実施形態の習熟度評価装置１００の動作を説明する。
まず、画像入力部１０１は、画像入力装置から、対象の人物（訓練者）が複数回試行した同一動作を撮影した動作データを受信する。試行回数をＭ（Ｍは２以上の整数）とする。３次元姿勢取得部１０２は、画像入力部１０１が受信した動作データから、３次元姿勢データを生成する。画像入力装置に一台のカメラのみを用いた場合でも、３次元姿勢取得部１０２は、従来技術によって、３次元姿勢データの予測が可能である。
【００１８】
図２は、分散算出部１０３の処理フローの一例である。
分散算出部１０３は、対象の人物の同一動作をＭ回試行した３次元姿勢データを、試行毎に分割する（ステップＳ２０１）。この分割は、手動によって行ってもよく、分散算出部１０３が、動作推定技術を用いて分割してもよい。
【００１９】
分散算出部１０３は、対象の人物の試行ｍ＝１，...，Ｍの３次元姿勢データをそれぞれ、Ｎ（Ｎは１以上の整数）個の動作のフェイズに分割する（ステップＳ２０２）。分散算出部１０３は、フェイズ分割を、３次元姿勢データの任意の関節の変位情報や速度情報に基づいて行う。一例として、ゴルフスイングは、一般的に、バックスイング、ダウンスイング、フォロースルーの３つのフェイズに分割可能である。この場合、分散算出部１０３は、手首の関節の位置の変位情報を利用して３次元姿勢データをフェイズに分割することができる。
【００２０】
図３は、分散算出部１０３によるフェイズ分割の概念図である。図３（ａ）は、試行１（Trial 1）の３次元姿勢データが示す人物の状態（State）を、フェイズ１（Phase 1）〜フェイズ３（Phase 3）にフェイズ分割したときの概念図を示す。また、図３（ｂ）は、試行２（Trial 2）の３次元姿勢データが示す人物の状態（State）を、フェイズ１（Phase 1）〜フェイズ３（Phase 3）にフェイズ分割したときの概念図を示す。なお、状態（State）は、フェイズ分割の際に用いる関節の座標位置であり、３次元姿勢データの値もしくはその値を用いて算出される。例えば、この座標位置には、手首や足の３次元座標位置やｙ座標位置など任意のものを利用することができる。上述したゴルフスイングの例の場合、分散算出部１０３は、座標位置が示す手首位置の変位の微分値の符号変化により、３次元姿勢データをバックスイング、ダウンスイング、フォロースルーの３つのフェイズに分割する。各フェイズｎ（ｎ＝１，...，Ｎ）はそれぞれ、時間長（継続時間）ｄｎをもつ。このように、１回ずつの試行をフェイズに分割することでより、詳細な分析が可能となる。分散算出部１０３は、フェイズ分割を試行ｍ＝１，...，Ｍの３次元姿勢データについて繰り返す。各フェイズに分割された３次元姿勢データを、フェイズ動作データを記載する。
【００２１】
図２の処理フローにおいて、分散算出部１０３は、分割したフェイズ１〜Ｎの中から、まだ処理対象として選択していない最も小さいフェイズを処理対象のフェイズである処理フェイズｎとして選択する（ステップＳ２０３）。
【００２２】
分散算出部１０３は、フェイズｎの試行ｍ＝１，...，Ｍの３次元姿勢データの時間長を正規化する（ステップＳ２０４）。
図４は、分散算出部１０３による時間正規化の概念図である。一般に、同一フェイズでも各試行により継続時間が異なる。処理フェイズｎの試行ｍ（Trial m）における時間長ｄｎをｄｍとする。図４（ａ）に示すように、処理フェイズｎがフェイズ１（Phase 1）である場合、試行１（Trial 1）の時間長ｄ１であるｄ１と、試行２（Trial 2）の時間長ｄ１であるｄ２とは異なっている。そこで、分散算出部１０３は、分散を計算する前に、試行ｍ＝１，...，Ｍの時間長ｄｍ（継続時間幅）をフェイズ毎に一定にそろえる。例えば、分散算出部１０３は、処理フェイズｎの試行ｍ＝１，...，Ｍの時間長ｄｎに基づいて、処理フェイズｎの正規化後の時間長を決定する。例として、分散算出部１０３は、処理フェイズｎの試行ｍ＝１，...，Ｍの時間長ｄｎのうち最も長いもの、最も短いもの、あるいは、平均など、任意に正規化後の時間を決める。分散算出部１０３は、処理フェイズｎの試行ｍ＝１，...，Ｍの時間長ｄｎが正規化後の時間長となるように、試行ｍ＝１，...，Ｍの３次元姿勢データの時間を変換する。
【００２３】
図２の処理フローにおいて、分散算出部１０３は、時間正規化されたフェイズｎの３次元姿勢データを、一定間隔ｓでリサンプリングし、リサンプリング姿勢データを得る（ステップＳ２０５）。
図４（ｂ）は、分散算出部１０３によるリサンプリングの概念図である。分散算出部１０３は、このリサンプリング姿勢データを線形内挿等の手法により計算する。リサンプリング姿勢データは、３次元姿勢データと同様に、人体関節の３次元回転角行列を示す。ｐｍ（同図においてはｍ＝１，２）は、試行ｍのフェイズの分割点、ｔｍは試行ｍのリサンプリングした結果からなる軌跡である。
【００２４】
図２の処理フローにおいて、分散算出部１０３は、処理フェイズｎの継続時間の分散Ｖｄ、軌跡のばらつきＶｔ、及び姿勢のばらつきＶｐの各分散を算出する（ステップＳ２０６）。まず、分散算出部１０３は、継続時間の分散Ｖｄ（ｎ）を、処理フェイズｎの試行ｍ＝１，...，Ｍそれぞれの３次元姿勢データにおける時間長ｄｎである継続時間ｄ１，...，ｄＭの分散により算出する。
【００２５】
次に、分散算出部１０３は、軌跡のばらつきＶｔ（ｎ）を、ステップＳ２０５において得られたリサンプリング姿勢データから算出する。ここで、軌跡とは、例えば、手首位置など任意に決めた所定の部位の３次元座標値を用いることが可能である。
分散算出部１０３は、処理フェイズｎの試行ｍ＝１，...，Ｍそれぞれのリサンプリング姿勢データから所定の部位の３次元座標値を読み出し、軌跡ｔ１（ｉ），...，ｔＭ（ｉ）を得る。ｉ（１＝１，...，Ｉ）は、同一の試行におけるリサンプリングのサンプル番号であり、ｔｍ（ｉ）は、試行ｍのサンプル番号ｉのリサンプリング姿勢データから得られた所定の部位の３次元座標値である。分散算出部１０３は、サンプル番号ｉ＝１，...，Ｉのそれぞれについて軌跡ｔ１（ｉ），...，ｔＭ（ｉ）の分散を算出し、それらの分散の和を軌跡のばらつきＶｔ（ｎ）とする。
【００２６】
なお、軌跡は各フェイズにおいて任意の箇所をＫ個選ぶことによりＫ個計算することも可能である。Ｋ個の箇所を選んで軌跡を得た場合、分散算出部１０３は、Ｋ個の場所それぞれについて軌跡のばらつきＶｔ（ｎ）を算出する。ｋ（ｋ＝１，...，Ｋ）個目の場所について算出した軌跡のばらつきＶｔ（ｎ）を、Ｖｔ（ｎ，ｋ）とする。
【００２７】
分散算出部１０３は、姿勢のばらつきＶｐ（ｎ）を、フェイズｎの分割点におけるリサンプリング後の３次元姿勢行列Ｙ１，...，ＹＭの分散を求めることで計算する。３次元姿勢行列Ｙｍ（ｍ＝１...，Ｍ）は、フェイズｎのサンプル番号ｉ＝１，...，Ｉまでのリサンプリング姿勢データと、ポーズｐｎのリサンプリング姿勢データを並べた行列である。
なお、分散算出部１０３は、処理フェイズｎが１である場合、Ｖｐ（Ｎ＋１）も算出する。Ｖｐ（Ｎ＋１）は、フェイズ１の開始時点の３次元姿勢行列Ｙ１，...，ＹＭの分散であり、各３次元姿勢行列Ｙｍ（ｍ＝１...，Ｍ）は、フェイズ１の開始時点におけるリサンプリング姿勢データである。
【００２８】
分散算出部１０３は、姿勢のばらつきＶｐ（ｎ）を計算する時には、３次元姿勢行列Ｙ１，...，ＹＭをそのまま利用することの他に、３次元姿勢行列Ｙ１，...，ＹＭに含まれる上半身や下半身の一部分のデータのみを利用して分散を計算してもよい。このように、一部分のデータのみを利用することで、上半身の分散や下半身の分散など部位ごとの分散を計算可能である。部位をＬ個使用する場合、各フェイズｎについてＶｐ（ｎ）はＬ個算出される。ｌ（ｌ＝１，...，Ｌ）個目の場所について算出した姿勢のばらつきＶｐ（ｎ）を、姿勢のばらつきＶｐ（ｎ，ｌ）とする。
分散算出部１０３は、算出した処理フェイズｎの継続時間の分散Ｖｄ（ｎ）、軌跡のばらつきＶｔ（ｎ）、及び姿勢のばらつきＶｐ（ｎ）を習得支援情報記憶部１０５に書き込む。
【００２９】
分散算出部１０３は、フェイズＮまでの全てを処理フェイズとして選択したかを判断する（ステップＳ２０７）。分散算出部１０３は、まだ選択していないフェイズがあると判断した場合（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、ステップＳ２０３からの処理を繰り返す。
分散算出部１０３は、フェイズＮまでの全てを処理フェイズとして選択したと判断した場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、複数回試行における動作の分散を算出する（ステップＳ２０８）。分散算出部１０３は、ｎ＝１，...，Ｎの継続時間の分散Ｖｄ（ｎ）、及び、軌跡のばらつきＶｔ（ｎ）、ならびに、ｎ＝１，...，（Ｎ＋１）の姿勢のばらつきＶｐ（ｎ）を習得支援情報記憶部１０５から読み出す。分散算出部１０３は、上記で算出した継続時間の分散Ｖｄ（ｎ）、軌跡のばらつきＶｔ（ｎ）、及び姿勢のばらつきＶｐ（ｎ）といった複数の分散の重み付け平均Ｖａｖｅの値を、以下の式（１）により計算する。平均Ｖａｖｅは、複数試行間の動作の分散を定量的に表す値である。
【００３０】
【数１】
2015150226.tif 000003
【００３１】
式（１）において、ｗｄ、ｗｔ、ｗｐは、継続時間の分散、軌跡のばらつき、姿勢のばらつきそれぞれの重みであり、任意に設定可能である。特別な場合を除きこの重みには１を用いることが可能である。分散算出部１０３は、算出した平均Ｖａｖｅを習得支援情報記憶部１０５に書き込む。なお、継続時間の分散Ｖｄ（ｎ）、軌跡のばらつきＶｔ（ｎ）、及び姿勢のばらつきＶｐ（ｎ）のうち一部を用いて、複数試行間の動作の分散を定量的に表す値を算出してもよい。
【００３２】
習熟度算出部１０４は、習得支援情報記憶部１０５から分散算出部１０３が算出した分散の平均Ｖａｖｅを読み出して関数ｆ（Ｖａｖｅ）に代入することにより、習熟度Ｐを０以上１００以下の値で計算する。
図５、及び図６は、動作の分散から習熟度を算出する関数ｆ（Ｖａｖｅ）の例を示す図である。同図に示すように、関数ｆ（Ｖａｖｅ）は、システム設計者が決定したＶａｖｅの最小値ｍｉｎ（Ｖａｖｅ）において１００、Ｖａｖｅの最大値ｍａｘ（Ｖａｖｅ）において０となる、傾きが０以下の関数である。このように、関数ｆ（Ｖａｖｅ）は、システム設計者が決定したｍｉｎ（Ｖａｖｅ）、ｍａｘ（Ｖａｖｅ）を通り、分散が小さいほど習熟度Ｐが大きくなるような任意の関数によって規定することが可能である。習熟度算出部１０４は、このように、動作の分散を表す値と習熟度との関係を表す関数を用いて算出した習熟度Ｐを習得支援情報記憶部１０５に書き込む。
【００３３】
アドバイス生成部１０６は、分散算出部１０３と習熟度算出部１０４が計算した値を習得支援情報記憶部１０５から読み出し、これらの値を元に練習のアドバイスを示す情報を生成する。例えば、習熟度Ｐの値によって、初級・中級・上級などのレベルを決定することが可能である。一例として、各レベルにおける習熟度Ｐの上限と下限をあらかじめ決めて習得支援情報記憶部１０５（あるいはアドバイス生成部１０６が備える図示しない記憶部）に記憶しておく。アドバイス生成部１０６は、習熟度算出部１０４が計算した習熟度Ｐに対応したレベルを習得支援情報記憶部１０５から読み出す。また、アドバイス生成部１０６は、分散算出部１０３が算出した分散Ｖｄ（ｎ）、Ｖｔ（ｎ）、Ｖｐ（ｎ）の中で最も大きくなる箇所を検出し、箇所に基づいて注意を促す支援メッセージを生成することが可能である。また、例えば、予め最も大きい分散の種類それぞれに対応付けてアドバイスを示す支援メッセージを習得支援情報記憶部１０５（あるいはアドバイス生成部１０６が備える図示しない記憶部）に記憶しておく。アドバイス生成部１０６は、分散算出部１０３が算出した分散Ｖｄ（ｎ）、Ｖｔ（ｎ）、Ｖｐ（ｎ）のうち最も大きい分散の種類に対応する支援メッセージを習得支援情報記憶部１０５から読み出す。
【００３４】
習得支援情報表示部１０７は、分散算出部１０３、習熟度算出部１０４、アドバイス生成部１０６により得られた結果を出力する。
図６は、習得支援情報表示部１０７が画像出力装置に表示させる画像の例を示す図である。同図に示すように、習得支援情報表示部１０７は、訓練者の３次元姿勢動画データ、習熟度のスコア、初級・中級・上級のレベルなどの習得支援情報と、支援メッセージをディスプレイに表示させる。訓練者の３次元姿勢動画データは、画像入力部１０１が画像入力装置から受けた３次元姿勢動画データである。また、習熟度のスコアは、習熟度算出部１０４が算出した習熟度Ｐの値である。レベルは、アドバイス生成部１０６が決定した初級・中級・上級のレベルであり、支援メッセージは、分散算出部１０３が算出した各種分散の値に基づいてアドバイス生成部１０６が生成した支援メッセージである。
【００３５】
本実施形態によれば、訓練者の複数回試行動作から習熟度を点数として計算し、訓練者に直感的なフィードバック表示をすることが可能となる。この効果を生み出す技術的なポイントは、同一動作の複数回試行から分散を用いて習熟度を算出する点である。
【００３６】
上述した実施形態における習熟度評価装置１００の機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００３７】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
運動習得を支援するために利用可能である。
【符号の説明】
【００３９】
１００…習熟度評価装置，  １０１…画像入力部，  １０２…３次元姿勢取得部，  １０３…分散算出部，  １０４…習熟度算出部，  １０５…習得支援情報記憶部，１０６…アドバイス生成部，  １０７…習得支援情報表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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