(57)【要約】      （修正有）【課題】簡単な構成でユーザの歩行を検出できるシステムを提供する。【解決手段】運動補助システム１０はスクリーン１２を含み、ユーザ１４はこのスクリーンに向かって、停止歩行（足踏み）運動を行う。ユーザの足首には色マーカ１６を装着しておき、ＵＳＢカメラ１８でこの色マーカを含む画像を撮影する。コンピュータカメラからの画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出し、その位置変化からユーザが歩行したかどうか判定する。ユーザが１歩歩行する都度、コンピュータは歩数をカウントし、さらには歩行距離、歩行速度、および消費カロリを計算し、スクリーンに表示する。スクリーンにはさらに動画映像を表示し、動画の再生速度をユーザの歩行速度に関連して制御する。【選択図】図１
2007144107.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの手または足が所定の動作を繰り返す、そのような運動を補助するための運動補助システムであって、
前記ユーザの少なくとも一方の手または足に装着するための色マーカ、
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記運動のストロークを検出するストローク検出手段を備える、運動補助システム。
【請求項２】
前記ストローク検出手段によって検出したストローク数をカウントするストローク数カウンタ、および
前記ストローク数カウンタによってカウントされたストローク数に基づいて平均速度を計算する平均速度計算手段をさらに備える、請求項１記載の運動補助システム。
【請求項３】
前記ストローク数に基づいて消費カロリを計算する消費カロリ計算手段をさらに備える、請求項２記載の運動補助システム。
【請求項４】
ユーザの少なくとも一方の足首に装着するための色マーカ、
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記ユーザの歩行を検出する歩行検出手段を備える、運動補助システム。
【請求項５】
前記歩行検出手段によって１歩に相当する足の上げ下げを検出したときインクリメントされる歩数カウンタ、および
前記歩数カウンタによってカウントされた歩数に基づいて平均歩行速度を計算する平均歩行速度計算手段をさらに備える、請求項４記載の運動補助システム。
【請求項６】
歩行運動するユーザが見えるように、移動速度で移動する動画映像を表示する動画映像表示手段をさらに備える、請求項５記載の運動補助システム。
【請求項７】
前記平均歩行速度に応じて前記動画映像の前記移動速度を制御する映像移動速度制御手段をさらに備える、請求項６記載の運動補助システム。
【請求項８】
前記動画映像の前記移動速度と前記平均歩行速度とを比較する速度比較手段、および
前記速度比較手段の比較結果に応じて前記ユーザにメッセージを当て得るメッセージ付与手段をさらに備える、請求項６または７記載の運動補助システム。
【請求項９】
前記位置検出手段で検出した前記色マーカの位置の変化に応じて消費カロリを計算する消費カロリ計算手段をさらに備える、請求項４ないし８のいずれかに記載の運動補助システム。
【請求項１０】
ユーザの少なくとも一方の手首に装着するための色マーカ、
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記ユーザの前屈動作を検出する前屈検出手段を備える、運動補助システム。
【請求項１１】
ユーザの少なくとも一方の足首に装着するための色マーカ、
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記ユーザの最大１歩幅を検出する最大１歩幅検出手段を備える、運動補助システム。
【請求項１２】
ユーザの一方の足首に装着するための色マーカ、
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、
前記位置に基づいて前記ユーザの片足上げ動作を検出する片足上げ検出手段、
前記片足上げ検出手段が前記片足上げ動作を検出し続けている時間をカウントする時間カウント手段を備える、運動補助システム。
【請求項１３】
ユーザの少なくとも一方の手首に装着するための色マーカ、
前記色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、
前記画像信号を処理して前記色マーカの位置を検出する位置検出手段、および
前記位置に基づいて前記ユーザの擬似水泳運動におけるストロークを検出するストローク検出手段を備える、運動補助システム。
【請求項１４】
１ストロークごとにインクリメントされるストローク数カウンタ、および
前記ストローク数カウンタによってカウントされたストローク数に基づいて平均水泳速度を計算する平均水泳速度計算手段をさらに備える、請求項１３記載の運動補助システム。
【請求項１５】
平均水泳速度で移動する動画映像を表示する動画映像表示手段をさらに備える、請求項１４記載の運動補助システム。
【請求項１６】
前記平均水泳速度に応じて前記動画映像の前記移動速度を制御する映像移動速度制御手段をさらに備える、請求項１５記載の運動補助システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は運動補助システムに関し、特にたとえば高齢者や障害者の歩行運動を補助するための運動補助システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、停止歩行（足踏み）運動のような運動を補助するためのシステムの一例が、特許文献１ないし４に開示されている。このような運動補助システムでは、ユーザの歩行を計測してその歩行速度や歩幅をユーザに提示することによって、運動の動機付けを与えるように工夫されている。
【０００３】
特許文献１および２では、動く走行路面の足の着地点をビデオカメラで観測して歩幅を計測する。特許文献３では、３軸加速度センサにより加速度変化から歩行時間（歩行距離算出）および加速度波形のピーク周波数から歩行速度を求める。さらに、特許文献４では、歩行時の人体の相対的に交差する部位で，磁気センサなどによる交差速度，交差間隔時間を計測し歩行速度，歩行距離を求める。
【特許文献１】特開２００４−２８６３５号〔G01C 22/00 A63B 22/06 A63B 23/04 A63B 69/00 G01B 11/02〕
【特許文献２】特開２００４−１６７００２号〔A61B 5/11 A63B 24/00 A63B 69/00 G01C 22/00 G06T 1/00〕
【特許文献３】特開２００５−４９２０２号〔G01C 22/00〕
【特許文献４】特開２００４-６９４６８号〔G01C 22/00〕
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この種の運動補助システムでは、ユーザの個性やその人のそのときの状態に応じて最適な運動をさせることが大切で、そのためには、たとえば停止歩行運動ではユーザの歩幅や歩行速度を計測し、それに合わせた運動プログラムを提示する必要がある。しかしながら、上記した従来技術では、歩幅や歩行速度を計測するために、いずれも高価なシステムを使用している。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、運動補助システムを提供することである。
【０００６】
この発明の他の目的は、安価にユーザの状態などを計測できる、運動補助システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の発明は、ユーザの手または足が所定の動作を繰り返す、そのような運動を補助するための運動補助システムであって、ユーザの少なくとも一方の手または足に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、および位置に基づいて運動のストロークを検出するストローク検出手段を備える、運動補助システムである。
【０００８】
請求項１の発明では、色マーカ（１６：実施例において相当する部分または要素を例示する参照符号。以下同じ。）をユーザの少なくとも一方の手または足に装着し、ユーザが停止歩行運動（足踏み運動）や水泳運動を行なう。カメラ（１８）がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。コンピュータ（２４）の１つの機能であってもよい、位置検出手段（Ｓ２，Ｓ４，Ｓ４０２）がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ（２４）の１機能であってよい、ストローク検出手段（Ｓ６，Ｓ８，Ｓ４０８）は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザがした運動における手や足のストロークを検出する。
【０００９】
つまり、請求項１の発明によれば、ユーザに色マーカを装着し、それの画像をカメラで撮影し、画像信号をたとえばコンピュータで処理するだけで、ユーザが歩行運動や水泳運動などを行っていることを検出することができる。
【００１０】
請求項２の発明は、ストローク検出手段によって検出したストローク数をカウントするストローク数カウンタ、およびストローク数カウンタによってカウントされたストローク数に基づいて平均速度を計算する平均速度計算手段をさらに備える、請求項１記載の運動補助システムである。
【００１１】
請求項２の発明では、ストローク数カウンタ（３２）は、ストローク検出手段によって検出した１ストローク毎にインクリメントされる（Ｓ１０）。そして、たとえばコンピュータ（２４）からなる平均速度計算手段（Ｓ１２，Ｓ４１２）は、たとえばストローク数カウンタに累積されている総ストローク数にたとえば平均歩幅や平均ストローク距離を乗算することによって、歩行距離や水泳距離を計算し、それらを総運動時間で除算すれば、平均速度（歩行速度や水泳速度）が求まる。したがって、この平均速度をユーザに見えるように表示すれば、ユーザが運動の効果を容易に確認できる。
【００１２】
請求項３の発明は、ストローク数に基づいて消費カロリを計算する消費カロリ計算手段をさらに備える、請求項２記載の運動補助システムである。
【００１３】
請求項３の発明では、コンピュータ２４がストローク数に基づいて消費カロリを演算する（Ｓ１２，Ｓ４１２）ので、ユーザに運動の効果をさらに確認させることができる。
【００１４】
請求項４の発明は、ユーザの少なくとも一方の足首に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、および位置に基づいてユーザの歩行を検出する歩行検出手段を備える、運動補助システムである。
【００１５】
請求項４の発明では、色マーカ（１６：実施例において相当する部分または要素を例示する参照符号。以下同じ。）をユーザの少なくとも一方の足首に装着し、ユーザが停止歩行運動（足踏み運動）を行なう。カメラ（１８）がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。コンピュータ（２４）の１つの機能であってもよい、位置検出手段（Ｓ２，Ｓ４）がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ（２４）の１機能であってよい、歩行検出手段（Ｓ６，Ｓ８）は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザの足が上げ下げされたかどうか判断する。
【００１６】
つまり、請求項４の発明によれば、ユーザに色マーカを装着し、それの画像をカメラで撮影し、画像信号をたとえばコンピュータで処理するだけで、ユーザが歩行運動を行っていることを検出することができる。
【００１７】
請求項５の発明は、歩行検出手段によって１歩に相当する足の上げ下げを検出したときインクリメントされる歩数カウンタ、および歩数カウンタによってカウントされた歩数に基づいて平均歩行速度を計算する平均歩行速度計算手段をさらに備える、請求項４記載の運動補助システムである。
【００１８】
請求項５の発明では、歩数カウンタ（３２）は、歩行検出手段によって１歩に相当する足の上げ下げを検出したときインクリメントされる（Ｓ１０）。そして、たとえばコンピュータ（２４）からなる平均歩行速度計算手段（Ｓ１２）は、たとえば歩数カウンタに累積されている総歩数にたとえば平均歩幅を乗算することによって、歩行距離を計算し、歩行距離を総運動時間で除算すれば、平均歩行速度が求まる。したがって、この平均歩行速度をユーザに見えるように表示すれば、ユーザが歩行運動の効果を容易に確認できる。
【００１９】
請求項６の発明は、歩行運動するユーザが見えるように、移動速度で移動する動画映像を表示する動画映像表示手段をさらに備える、請求項５記載の運動補助システムである。
【００２０】
請求項６の発明では、たとえば、スクリーン（１２）とプロジェクタ（２０）との組み合わせからなる映像表示装置、または他の種類の映像表示装置を用いて、動画映像表示手段（２４，２６）が、設定した移動速度で動画映像を再生表示する。したがって、装置の動画映像を変更すれば、ユーザに多様な景色を持つ仮想運動空間を提供することができる。
【００２１】
請求項７の発明は、平均歩行速度に応じて動画映像の移動速度を制御する映像移動速度制御手段をさらに備える、請求項６記載の運動補助システムである。
【００２２】
請求項７の発明では、たとえばコンピュータ（２４）で構成され得る映像移動速度設定手段（Ｓ１６）が、平均歩行速度に応じて動画映像の移動速度を制御する。たとえば、平均歩行速度に合わせてその移動速度を変化制御すれば、ユーザにゆったりした仮想運動環境を提示できる。
【００２３】
請求項８の発明は、動画映像の移動速度と平均歩行速度とを比較する速度比較手段、および速度比較手段の比較結果に応じてユーザにメッセージを当て得るメッセージ付与手段をさらに備える、請求項６または７記載の運動補助システムである。
【００２４】
請求項８の発明では、比較手段（Ｓ１５，Ｓ１８）が動画映像の移動速度と平均歩行速度とを比較し、その結果として、メッセージ付与手段（Ｓ１７，Ｓ１９）がユーザにメッセージを出力する。そのメッセージを例示すれば、後者が前者に比べて遅いときは、「もう少し速く歩いてください」というメッセージであり、後者が前者に比べて速いときは、「もう少しゆっくり歩いてください」というメッセージであり得る。この種のメッセージをユーザに与えることによって、ユーザに積極的なトレーニングを促すことができる。
【００２５】
請求項９の発明は、位置検出手段で検出した色マーカの位置の変化に応じて消費カロリを計算する消費カロリ計算手段をさらに備える、請求項４ないし８のいずれかに記載の運動補助システムである。
【００２６】
請求項９の発明では、消費カロリ計算手段はたとえばコンピュータ（２４）で構成され、位置検出手段で検出した色マーカの位置の変化に応じて、たとえば位置エネルギ、運動エネルギさらには歩行運動エネルギを計算し、それらの総和に基づいて消費カロリを計算する。したがって、この消費カロリをユーザに見えるように表示すれば、ユーザが歩行運動の効果を容易に確認できる。
【００２７】
請求項１０の発明は、ユーザの少なくとも一方の手首に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、および位置に基づいてユーザの前屈動作を検出する前屈検出手段を備える、運動補助システムである。
【００２８】
請求項１０の発明では、色マーカ（１６）をユーザの少なくとも一方の手首に装着し、ユーザが前屈動作を行なう。カメラ（１８）がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。たとえばコンピュータ（２４）であってもよい、位置検出手段（Ｓ１０２，Ｓ１０４）がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ（２４）であってよい、前屈検出手段（Ｓ１０６，Ｓ１０８）は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザが前屈動作をしたかどうか判断する。
【００２９】
請求項１０の発明によれば、色マーカの装着位置を手首にすることによって、前屈動作を検出して前屈柔軟度を評価することができる。
【００３０】
請求項１１の発明は、ユーザの少なくとも一方の足首に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、および位置に基づいてユーザの最大１歩幅を検出する最大１歩幅検出手段を備える、運動補助システムである。
【００３１】
請求項１１の発明では、色マーカ（１６）を少なくとも一方の足首に装着し、ユーザが足を大きく前に踏み出す。カメラ（１８）がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。たとえばコンピュータ（２４）からなる位置検出手段（Ｓ２０２，Ｓ２０４）がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくたとえばコンピュータ（２４）からなる最大１歩幅検出手段（Ｓ２０６，Ｓ２０８）は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザの両足が最大に開脚されたかどうか判断する。請求項１１によれば、少なくとも一方の足首に色マーカを装着することによって、最大１歩幅を検出して評価することができる。
【００３２】
請求項１２の発明は、ユーザの一方の足首に装着するための色マーカ、色マーカを含む画像信号を出力するカメラ、画像信号を処理して色マーカの位置を検出する位置検出手段、位置に基づいてユーザの片足上げ動作を検出する片足上げ検出手段、片足上げ検出手段が片足上げ動作を検出し続けている時間をカウントする時間カウント手段を備える、運動補助システムである。
【００３３】
請求項１２の発明では、色マーカ（１６）をユーザの一方の足首に装着し、ユーザが片足上げ動作を行なう。カメラ（１８）がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。コンピュータ（２４）すなわち位置検出手段（Ｓ３０２，Ｓ３０４）がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ（２４）である片足上げ検出手段（Ｓ３０６，Ｓ３０８）は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザが片足上げ動作をしたかどうか判断する。時間カウント手段（３２）は、片足上げ検出手段が片足上げ動作を検出している時間、つまり、ユーザが片足上げ動作を継続している時間をカウントする。したがって、請求項１２の発明によれば、片足上げ安定度を評価することができる。
【００３４】
請求項１３の発明では、色マーカ（１６）をユーザの少なくとも一方の手に装着し、ユーザが水泳運動を行なう。カメラ（１８）がその色マーカを含む範囲を撮影し、画像信号を出力する。コンピュータ（２４）の１つの機能であってもよい、位置検出手段（Ｓ４０２）がその画像信号を処理することによって、色マーカの位置を検出する。同じくコンピュータ（２４）の１機能であってよい、ストローク検出手段（Ｓ４０８）は、その色マーカの位置の変化を追跡することによって、ユーザがした運動における手のストロークを検出する。
【００３５】
つまり、請求項１３の発明によれば、ユーザの手に色マーカを装着し、それの画像をカメラで撮影し、画像信号をたとえばコンピュータで処理するだけで、ユーザが水泳運動を行っていることを検出することができる。
【００３６】
請求項１４の発明は、１ストロークごとにインクリメントされるストローク数カウンタ、およびストローク数カウンタによってカウントされたストローク数に基づいて平均水泳速度を計算する平均水泳速度計算手段をさらに備える、請求項１３記載の運動補助システムである。
【００３７】
請求項１４の発明では、ストローク数カウンタ（３２）は、ストローク検出手段によって検出した１ストローク毎にインクリメントされる（Ｓ１０）。そして、たとえばコンピュータ（２４）からなる平均水泳速度計算手段（Ｓ４１２）は、たとえばストローク数カウンタに累積されている総ストローク数にたとえば平均ストローク距離を乗算することによって、水泳距離を計算し、それらを総運動時間で除算すれば、平均水泳速度が求まる。したがって、この平均水泳速度をユーザに見えるように表示すれば、ユーザが運動の効果を容易に確認できる。
【００３８】
請求項１５の発明は、移動速度で移動する動画映像を表示する動画映像表示手段をさらに備える、請求項１４記載の運動補助システムである。
【００３９】
請求項１５の発明では、たとえば、スクリーン（１２）とプロジェクタ（２０）との組み合わせからなる映像表示装置、または他の種類の映像表示装置を用いて、動画映像表示手段（２４，２６）が、設定した移動速度で動画映像を再生表示する。したがって、装置の動画映像を変更すれば、ユーザに多様な景色を持つ仮想運動空間を提供することができる。
【００４０】
請求項１６の発明は、平均水泳速度に応じて動画映像の移動速度を制御する映像移動速度制御手段をさらに備える、請求項１５記載の運動補助システムである。
【００４１】
請求項１６の発明では、たとえばコンピュータ（２４）で構成され得る映像移動速度設定手段（Ｓ４１６）が、平均水泳速度に応じて動画映像の移動速度を制御する。たとえば、平均水泳速度に合わせてその移動速度を変化制御すれば、ユーザにゆったりした仮想運動環境を提示できる。
【発明の効果】
【００４２】
この発明によれば、ユーザに装着した色マーカを撮影した画像信号をたとえばコンピュータで処理するだけで、ユーザが歩行運動や水泳運動などを行っていることを検出することができるので、従来技術に比べて格段に安価な運動補助システムが構築できる。また、その色マーカの装着位置を適宜設定することにより、歩行運動や水泳運動だけでなく、多様な身体姿勢を検出することができる。
【００４３】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
図１に示すこの発明の実施例の運動補助システム１０は、スクリーン１２を含み、このスクリーン１２の前でユーザ１４が停止歩行運動または停止走行を行なう。なお、停止歩行運動または停止走行運動とは、位置を変えないで行なう歩行運動または走行運動で、足踏み運動である。歩行運動か走行運動かの違いは、その足の上げ下げの速さで区別できるが、この実施例のシステム１０では歩行運動か走行運動かを区別する必要がないので、特に違いを説明する必要がないときは、すべて歩行運動として記述する。
【００４５】
また、この実施例では、ユーザ１４の一方の足の足首には、たとえば青などの特定の色が付与された色マーカ１６が装着される。この色マーカ１６としては、たとえば着色された布を面ファスナー（「マジックテープ」（商品名））で着脱可能に装着するようにしたもの、あるいはある程度の幅がある平べったいゴムに着色を施したものなど、任意の形態のものが利用可能であるが、要は、ユーザ１４の歩行運動における足の上げ下げに追随して変位するように足に装着され、かつカメラで撮影できる着色物であればよい。
【００４６】
ユーザ１４の足に装着した上述のような色マーカ１６を撮影するためのカメラ１８が、たとえばスクリーン１２の下方に設置される。ただし、カメラ１８の設置場所はこの他、運動を行うユーザ１４や他の人の邪魔にならない場所であれば、スクリーン１２の下方に限るものではない。また、カメラ１８としては、ＵＳＢカメラを利用することができるが、ＵＳＢカメラとは、コンピュータのＵＳＢ（Universal Serial Bus：共通のコネクタでさまざまな周辺機器を接続することができるインタフェース規格）端子に接続されて、たとえば水平角度が５０度、画素数が２５−４５万画素程度でＷｅｂカメラとも呼ばれる比較的安価なカメラである。ただし、もっと画素数の大きい、精細度の高いカメラを用いてもよい。
【００４７】
また、この実施例の運動補助システム１０では、ユーザ１４の停止歩行運動に効果的な映像（たとえば、進行方向に画像が変化する動画）を、たとえばプロジェクタ２０によってスクリーン１２上に表示し、また、必要に応じてステレオスピーカ２２Ｌおよび２２ＲでＢＧＭ（Back Ground Music）や効果音、あるいは音声メッセージなどの音声を発音するようにしてもよい。
【００４８】
この実施例では、床面上の空きスペースを十分確保するために天吊り型のプロジェクタ２０を用いたが、床面据置型のプロジェクタが利用されてもよい。さらに、この実施例では、スクリーン１２とプロジェクタ２０との組み合わせからなる映像表示装置を用いるが、たとえば大画面テレビジョンなどの他の映像表示装置が利用されてもよい。
【００４９】
図１実施例の運動補助システム１０のブロック図が図２に示される。運動補助システム１０はコンピュータ２４を含み、このコンピュータ２４は、ＵＳＢカメラ１８からのカメラ信号を受ける。そして、ビデオプレイヤ２６によって上述のような映像を再生し、その再生映像信号をグラフィックボード２８からプロジェクタ２０に与える。この実施例では、たとえば、所定速度で移動するディジタルビデオカメラで撮影して映像ソースを作成し、その映像ソースをモーションＪＰＥＧ形式の動画ファイルに変換し、それをＤｉｒｅｃｔＳｈｏｗのようなビデオプレイヤ２６で再生する。また、サウンドボード３０からスピーカ２２Ｒおよび２２Ｌに、ＢＧＭおよび効果音などの音声信号を与える。
【００５０】
コンピュータ２４の内部メモリ３２には後述のフロー図で示すプログラムが記憶されているとともに、この内部メモリ３２の領域はワーキングメモリやバッファ、レジスタ、あるいはカウンタなどとしても利用される。特に、内部メモリ３２には、画像処理においてコンピュータ２４が抽出処理または獲得処理すべき色（図１に示すマーカ１６の色）を示す色相値（実施例では、青）を予め設定しておくための色相レジスタ（図示せず）が形成される。
【００５１】
さらに、この内部メモリ３２内には、日本人の平均歩幅を求めるためのテーブル（図示せず）が予め記憶されている。たとえば、ユーザの身長，体重，年齢，性別から、その平均歩幅テーブルを検索することによって、そのときのユーザの平均歩幅を求めることができる。
【００５２】
コンピュータ２４にはメモリインタフェース３４を介して外部メモリ３６が結合される。この外部メモリ３６は、上述のビデオプレイヤ２６で再生される動画映像を記録しているたとえばハードディスクまたはＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＷなどのディスクあるいは半導体メモリなど任意の記録媒体または記憶媒体であり、ここではそれらを便宜上「メモリ」と呼ぶことにする。
【００５３】
ここで、図３を参照して、この運動補助システム１０では、スクリーン１２上に、プロジェクタ２０によって、ユーザ１４の停止歩行運動を補助するために、上述のような、移動または進行する動画映像（進行映像）を映像表示領域１２ａに表示する。さらに、スクリーン１２上には歩行距離表示領域１２ｂ、歩行速度表示領域１２ｃ、歩数表示領域１２ｄおよび消費カロリ表示領域１２ｅがそれぞれ設けられる。歩行距離表示領域１２ｂにはその停止歩行運動によって、仮に移動したとすると何ｍ歩いたことになるかを表示し、歩行速度表示領域１２ｃにはそのときの歩行速度（時速：ｋｍ／ｈ）を表示し、歩数表示領域１２ｄには何歩歩いたか、つまり何回足を上げ下ろししたかの回数を表示し、そして消費カロリ表示領域１２ｅにはそのときの停止歩行運動で何ｋｃａｌ消費したことになるかを表示する。これらの数値は、基本的には以下に説明するように計算で求めた推定値である。
【００５４】
図４を参照して、この実施例の運動補助システム１０を使ってユーザ１４が停止歩行運動を行なうときのコンピュータ２４の動作を説明する。なお、この図４に示す処理動作やそれぞれに付随するサブルーチンなどは、基本的にはプロジェクタ２０による表示フレーム毎に実行される、ということに予め留意されたい。
【００５５】
なお、停止歩行運動の開始に先立って、後の計算に必要な個人データ、身長，体重，年齢，性別を図示しない入力手段（キーボードやマウスなど）を利用して入力するとともに、各レジスタ、バッファ、カウンタ、フラグなどを初期化する。
【００５６】
そして、ユーザ１４が図１に示すように、スクリーン１２の前方で停止歩行運動を実行する。そこで、コンピュータ２４は、ビデオプレイヤ２６を起動して、適宜の進行動画映像をプロジェクタ２０によってスクリーン１２の映像表示領域１２ａ（図３）に表示させる。それとともに、コンピュータ２４は、ステップＳ２において、ユーザ１４が足首に装着している色マーカ１６の実空間上の位置を検出する。
【００５７】
色マーカ１６を検出するために、図５に示すサブルーチンが実行される。すなわち、最初のステップＳ２１において、コンピュータ２４はスクリーン１２の下方に設置しているＵＳＢカメラ１８からの色マーカ１６を含む画像信号を取り込む。その画像信号にはプレイヤ１４の足色マーカ１６の画像以外にユーザ１４の背景の画像（ノイズ）も含まれる。そこで、次のステップＳ２２では、コンピュータ２４はそのようなノイズを除去するために、色マーカ１６が存在すると考えられる領域以外の領域にマスクをかけ、そのマスクした領域すなわち色マーカ存在領域以外の領域の画像信号を処理の対象から除外してコンピュータの負担軽減を図る。
【００５８】
続くステップＳ２３では、コンピュータ２４は、マスクから露出した領域すなわち色マーカ存在領域の画像のＲＧＢ信号から、内部メモリ３２内に形成されている色相レジスタ（図示せず）に設定されている色相値（０〜２５５のうちの適宜の値）によって示される特定の色（この実施例では色マーカ１６が青色であるため、青色）の領域（部分）を抽出する。
【００５９】
そして、ステップＳ２４において、ステップＳ２３で獲得した特定の色領域から色マーカと思われる色の領域を検出するために、２値化処理を行なう。続くステップＳ２５で、コンピュータ２４は膨張処理を実行する。
【００６０】
ステップＳ２６において、コンピュータ２４は面積フィルタ処理を行なう。つまり、このステップＳ２６では、コンピュータ２４は、ステップＳ２４によって２値化されかつステップＳ２５で膨張処理した後の、色マーカ１６（図１）と同じまたは類似の色相の領域のうち、面積の小さい領域をノイズと判定して除去し、所定の閾値以上の面積を持つ領域を検出する。そして、その閾値以上の面積の領域のうち最大面積の領域を色マーカ１６と判定する。
【００６１】
このステップＳ２６の面積フィルタ処理を施した後にステップＳ２７で、コンピュータ２４は、面積フィルタ処理後の画像信号から重心座標を計測する。ただし、「重心」とは、画素値を密度とみなすときの質量分布の中心をいう。コンピュータ２４は、ステップＳ２７で、そのような、画像上での重心座標（ｘ，ｙ，ｚ）を計測する。重心座標位置は画像上での位置であるが、画像上での座標位置と実空間内での位置と対応付けておけば、結局、重心座標位置を計測することによって、色マーカ１６の実空間内での位置を示すことになる。そして、このサブルーチンを抜けて、図４にリターンする。
【００６２】
ただし、計測する座標を、上記の重心座標に代えて、面積中心（平面座標）とし、それぞれを実空間での位置に対応させるようにしてもよい。
【００６３】
図４のステップＳ４では、コンピュータ２４は、ステップＳ２で得られた色マーカ１６の位置を、内部メモリ３２（図２）に設けられた位置バッファ（図示せず）に書き込む。
【００６４】
その後、コンピュータ２４は、ステップＳ６で歩行判定を行なう。このステップＳ６の歩行判定とは、ユーザ１４が１歩歩行したかどうかを判定するもので、一例として、次のようにして判定する。
【００６５】
ステップＳ４で各フレーム毎の色マーカ１６の位置が位置バッファに書き込まれるが、ユーザ１４の足首の高さにだけ着目して、その位置データの内のＺ軸の位置（ｚ値）を、毎フレーム、前回値と比較し、Ｚ軸でのピーク点（最も高い点）を検出する。たとえば、ｚ値が順次増加しているときは、ユーザ１４の足は順次上がってはいるが未だピークに達していないことを示している。ｚ値が、漸増した後、前回値に比べて小さくなったときには、足の位置は最も高いピーク点を過ぎたと判別できる。このようにして、ユーザの足のもっとも高い点（ピーク）を検出する。そして、色マーカ１６すなわちユーザ１４の足首の高さのピークを検出する都度、１歩の歩行があったと判定する。
【００６６】
あるいは、もっと簡単には、ｚ値が所定の閾値（足を上げたと推定できる程度の高さのｚ値）を超えたとき１歩の歩行があったと判定するようにしてもよい。
【００６７】
そして、次のステップＳ８において、コンピュータ２４は、ステップＳ６の歩行判定の結果、１歩を検出したかどうか判断する。このステップＳ８において“ＮＯ”の判断がなされるとき、そのときのフレームでは未だ１歩を検出していないので、そのまま終了する。
【００６８】
ステップＳ６において１歩を検出したとき、ステップＳ８で“ＹＥＳ”が判断され、コンピュータ２４は、続くステップＳ１０で、内部メモリ３２内の歩数カウンタ（図示せず）を＋１（インクリメント）する。したがって、このステップＳ１０の段階で、ユーザが行った停止歩行運度での総歩数が歩数カウンタに覚えられている。
【００６９】
次のステップＳ１２では、ステップＳ１０で求めた歩数に基づいて、歩行距離や消費カロリを計算するとともに、歩行速度を計算する。
【００７０】
まず、歩行距離は、歩数と歩幅とを乗算すれば求められ得る。ここで、歩幅は、先に説明した内部メモリ３２に予め設定している平均歩幅テーブルから、そのユーザの身長や年齢さらには性別などに基づいて、求めることができる。つまり、歩行距離は数１で計算できる。
［数１］
歩行距離＝歩数×平均歩幅  ［ｍ］
消費カロリは、標準的な歩行モデルから足の位置エネルギ（ＰＥ）および運動エネルギ（ＫＥ）、ならびに歩行移動による運動エネルギを求めることによって、計算できる。
【００７１】
まず、足の位置エネルギＰＥは数２で求められる。
［数２］
ＰＥ＝ｍｇｈ  ［Ｊ］
ただし、ｍは、片足の質量であり、一例として体重Ｍの１６．１％として計算できる。また、ｇは重力加速度であり、９．８１［ｍ／ｓ２］とする。また、ｈは上げた足の高さ（ピーク点）である。
【００７２】
一例として、ｍ＝６５［ｋｇ］×０．１６１＝１０．５［ｋｇ］とし、ｈ＝０．３［ｍ］とすると、ＰＥ＝３０．９［Ｊ］と計算できる。
【００７３】
また、その位置エネルギ（ＰＥ）に基づく運動エネルギＫＥは数３で求まる。
［数３］
ＫＥ＝（１／２）ｍＶ１２  ［Ｊ］
ただし、ｍは片足の質量で、Ｖ１は、足を上げる速度である。足を上げる速度は、具体的には、図４のステップＳ４で得られるマーカ位置のフレーム毎の変位量から計算できる。つまり、１フレームは１／３０秒であるので、その間に移動または変位した距離を求めれば、足を上げる速度を計算できる。
【００７４】
一例として、ｍ＝１０．５［ｋｇ］とし、Ｖ１＝２．０［ｍ／ｓ］とすると、ＫＥ＝１０．５［Ｊ］と計算できる。
【００７５】
さらに、歩行による運動エネルギＷＥＫは数４から求めることができる。
［数４］
ＷＥＫ＝（１／２）ＭＶ２２  ［Ｊ］
ただし、Ｍは体重、Ｖ２は歩行速度［ｋｍ／ｈ］である。
【００７６】
歩行速度Ｖ２は、平均歩行速度と考える。平均歩行速度は、数１で求めた歩行距離を合計運動時間で割れば計算できる。つまり、数５で得られる。
［数５］
平均歩行速度＝歩行距離／運動時間  ［ｋｍ／ｈ］
一例として、Ｍ＝６５［ｋｇ］とし、Ｖ２を４［ｋｍ／ｈ］＝１．１１［ｍ／ｓ］と仮定すると、ＷＫＥ＝３６．１［Ｊ］と計算できる。
【００７７】
消費カロリは数６に示すように、数２の位置エネルギＰＥ、数３の運動エネルギＫＥ、および数４の運動エネルギＷＫＥの総和である。
［数６］
消費カロリ＝ＰＥ＋ＫＥ＋ＷＥＫ  ［Ｊ］
上記具体例を当てはめると、ＰＥ＋ＫＥ＋ＷＫＥ＝（３０．９＋１０．５＋３６．１）［Ｊ］＝７７．５［Ｊ］＝×０．２３８９×１０−３＝１．８５×１０−２［ｋｃａｌ］となる。この値を１０，０００歩換算すると、１８５［ｋｃａｌ］である。
【００７８】
一方、発明者等は、比較または校正ないし補正のために、実際に１０，０００歩移動歩行したときの消費カロリを測定した。運動生理学では、運動の強度の測定には酸素需要量，心拍数，脈拍数などが用いられてきた。酸素需要量に基づく測定は正確ではあるが簡便ではないため、心拍数や脈拍数で代替されていた。しかしながら、最近、携帯型呼吸代謝装置が開発され、酸素需要量を簡単に測れるようになったので、発明者等は、実験ではこの携帯型呼吸代謝装置を用いて実際に１０，０００歩移動歩行したとき酸素需要量を計測した。
【００７９】
酸素需要量と運動との関係は、たとえば全米スポーツ医学会（ＡＣＳＭ）によれば、１分間の体重１ｋｇ当たりの酸素消費量Ｖｏ２［ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ］は数７のようになる。
［数７］
Ｖｏ２＝移動速度×０．１（歩行の場合の係数）  ［ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ］
安静時の酸素需要量である３．５［ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ］を１ＭＥＴ（Metabolic Equivalent）という単位にし、数７を１ＭＥＴで割れば、ＭＥＴＳとなり、ＭＥＴ単位の倍数である。ＭＥＴＳ数とエネルギ消費量［ｋｃａｌ／ｍｉｎ］とは同じ数字となる。たとえば、３ＭＥＴＳは３［ｋｃａｌ／ｍｉｎ］、７ＭＥＴＳは７［ｋｃａｌ／ｍｉｎ］である。数７では歩行の場合には係数として「０．１」を用いた。ただし、走行の場合は係数として「０．２」が用いられる。
【００８０】
このようにして、発明者等は、実際に１０，０００歩移動歩行した場合の酸素需要量から消費カロリを実測した。その結果は、３００〜４００［ｋｃａｌ］であった。
【００８１】
そこで、この実施例の運動補助システム１０では、２つの係数αおよびβを用いて数８に従って、計算値を補正した消費カロリとして算出することとした。ただし、発明者等は、数８では、α＝１．６〜２．２、β＝１の組み合わせか、もしくは、α＝１．１〜１．５、β＝２の組み合わせが利用可能であることを確認している。
［数８］
酸素需要量から求めた消費カロリ＝α｛ＰＥ＋ＫＥ＋β（ＷＥＫ）｝
なお、数９に示すように数６で計算した総エネルギに単純に係数γをかけることによって、消費カロリを計算するようにしてもよい。
［数９］
酸素需要量から求めた消費カロリ＝γ｛ＰＥ＋ＫＥ＋ＷＥＫ｝
このようにして、図４のステップＳ１２において、歩行距離、平均歩行速度、および消費カロリが計算できるので、次のステップＳ１４では、先のステップＳ１２で計算した値で表示データを更新する。つまり、ステップＳ１２で新たに計算した歩行距離，歩行速度，歩数および消費カロリを図３に示す各表示領域１２ｂ，１２ｃ，１２ｄおよび１２ｅに表示する。
【００８２】
ただし、平均歩行速度は一定時間（たとえば１５秒）毎に表示し、消費カロリも一定時間（たとえば３０秒）毎に累積数値を表示するようにしてもよい。また、走行（ランニング）の場合も同様に走行距離，走行速度および消費カロリを表示するが、歩数に相当するステップ数は一般性がないので表示しない。
【００８３】
そして、ステップＳ１６では、コンピュータ２４は、ビデオプレイヤ２６による映像再生速度を、ステップＳ１２で計算した平均歩行速度に適合するように、制御する。前述のように、車に搭載したディジタルビデオカメラで撮影し、そのときの車速度をｖ［ｋｍ／ｈ］とし、映像再生時の速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］とするとき、数１０に従って再生するようにすればよい。
［数１０］
Ｖ＝ｖ×Ｓ
ただし、Ｓは係数であり、ここでは平均歩行速度に応じた値が設定される。
【００８４】
このようにして、ビデオレンダ（Video Render）すなわちビデオプレイヤ２６での動画再生速度を制御することによって、その動画像の移動速度と、そのときのユーザ１４による推定平均移動速度とを適合させることができる。したがって、ユーザ１４の歩行が緩やかであれば進行映像の再生速度も緩やかとなり、歩行速度が速ければ再生速度も速くなる。つまり、この実施例では、動画再生速度をユーザの歩行速度に合わせるので、ユーザがリラックスした、ゆったりとした気分で歩行運動を実践することができる。このような歩行運動モードを「リラックストレーニングモード」と呼ぶ。
【００８５】
次に、図６を参照して、別の歩行運動モード「アクティブトレーニングモード」について説明する。このアクティブトレーニングモードとは、プロジェクタ２０すなわちビデオプレイヤ２６で再生する進行映像（移動動画）の再生速度を所定値に設定しておき、ユーザがその再生速度に合うような歩行速度で歩行運動することによって、ユーザに負荷をかけて積極的にトレーニングさせようとするモードである。
【００８６】
図６において、最初のステップＳ１では、コンピュータ２４は、ビデオプレイヤ２６による数１０に示す映像再生速度を設定する。つまり、このモードを設定するときには、ユニットや１４は、図示しないＧＵＩ（Graphical User Interface）画面を利用して、自分が希望する平均歩行速度（数５）、たとえば５ｋｍ／ｈを初期設定するが、コンピュータ２４は、その初期設定した平均歩行速度に合うように、ビデオプレイヤ２６の再生速度を設定する。
【００８７】
その後、ステップＳ２−Ｓ１４実行するが、これらの各ステップは先の図４で説明した対応する番号の各ステップと同様であるので、ここでは重複する説明は省略する。
【００８８】
そして、ステップＳ１４の後、ステップＳ１５において、コンピュータ２４は、ステップＳ１２で計算したそのときの実際の平均歩行速度が、最初にステップＳ１で設定した希望平均歩行速度に比べて、遅すぎないかどうか判断する。遅すぎるかどうかの判定では、希望速度より少しでも遅れていれば「遅すぎる」と判定することもできるが、この実施例では、希望速度より一定割合、たとえば１０％以上遅れているような場合に、「遅すぎる」と判定するようにしている。一例として、初期設定速度として５ｋｍ／ｈを設定し、実際には４．５ｋｍ／ｈ以下になっていれば、遅すぎるという判定を行なう。遅すぎるかどうかの判定に際してこのような許容範囲を設定するか、またその許容範囲をどの程度にするかなどは、対象者（ユーザ）の個性に応じて任意に設定できるものとする。したがって、上記の例で、歩行速度が５ｋｍ／ｈを少しでも下回ったときに遅すぎると判定することも可能である。
【００８９】
そして、ステップＳ１５で「遅すぎる」と判断した場合には、コンピュータ２４は、たとえば「もう少し速く歩いてください」というような、ユーザの奮起を促すようなメッセージをたとえば図７に示すスクリーン１２上のメッセージ表示領域１２ｆに表示する。
【００９０】
ステップＳ１５で“ＮＯ”が判断されたときには、コンピュータ２４は、次のステップＳ１７で、ステップＳ１２で計算したそのときの実際の平均歩行速度が、最初にステップＳ１で設定した希望平均歩行速度に比べて、速すぎないかどうか判断する。速すぎるかどうかの判定では、希望速度より少しでも速ければ「速すぎる」と判定することもできるし、希望速度より一定割合、たとえば１０％以上速いときだけ「速すぎる」と判定するようにすることもできる。一例として、初期設定速度として５ｋｍ／ｈを設定し、実際には５．５ｋｍ／ｈ以上になっていれば、速すぎるという判定を行なう。そして、速すぎるかどうかの判定にこのような許容範囲を設定するか、またその許容範囲をどの程度にするかなどは、対象者（ユーザ）の個性に応じて任意に設定できるものとする。したがって、上記の例で、歩行速度が５ｋｍ／ｈを少しでも上回ったときに速すぎると判定することも可能である。
【００９１】
ステップＳ１７で「速すぎる」と判断した場合には、コンピュータ２４は、たとえば「もう少しゆっくり歩いてください」というような、メッセージをたとえば図７に示すメッセージ表示領域１２ｆに表示する。
【００９２】
ステップＳ１５およびステップＳ１７でともに“ＮＯ”のときには、そのまま終了することになる。
【００９３】
この実施例のように、リラックスモードではリアルタイムで計測した歩行速度（走行速度）をフィードバックして映像の再生速度を調整するが、アクティブモードでは、前期相関を利用して、オープンループで出力パラメータを制御するので、歩行動作にバイオフィードバックがかかり効率のよいトレーニングができる。
【００９４】
日常の体験では歩行速度に応じて周囲の風景が変化し、変化の速度を任意に選ぶことはできない。これに対して、この実施例のような仮想環境では映像再生速度と歩行速度とは互いに任意に独立して選ぶことができる。しかし、全く自由に選べば日常体験との差異により違和感を覚えるため場合によっては気分が悪くなったりする。そこで、この実施例では、独立して選ぶのではなく、ユーザのトレーニング目的に応じた最適な選び方を見出し、トレーニング効果を高めるようにする。たとえば、マラソンのペースメーカーに引っ張られてスピードがあがるなどの例があるように、アクティブトレーニングモードでは、ユーザの意識・行動に外部からトリガを与えモチベーションを高めるようにしている。
【００９５】
なお、上述の実施例では、ユーザ１４の足に色マーカ１６を装着し、それをカメラ１８データ撮影した画像信号からその色マーカの位置を検出し、色マーカの位置変化に基づいて、ユーザの歩行（足踏み）を検出するようにしたので、従来技術のような高価なシステムは不要で、簡単でしかも安価な構成の運動補助システムが得られる。ただし、従来技術のトレッドミルなどとの併用を妨げるものではなく、たとえばユーザがトレッドミル上で歩行または走行しているときにも同じ方法で、歩数や歩行距離などを計算するようにしてもよい。しかしながら、トレッドミルまたはそれに類似する物を使用するときには、トレッドミルまたはそれの類似物側で、歩行距離などを計算することができるので、どちらか一方のデータだけを用いればよい。
【００９６】
また、実施例では、１つの色マーカを追跡することによって、片足の上げ下げだけでユーザが歩行したかどうか判断するようにした。しかしながら、ユーザの両足に異なる色（たとえば、青と黄色など）の色マーカを装着し、各色マーカを個別に追跡することによって、両足の上げ下げを検出して、ユーザが１歩歩行したかどうか判断するようにしてもよい。その場合も、図５のマーカ検出動作は各色マーカについて個別に処理されるだけで、基本的な原理や動作は変わらない。
【００９７】
さらに、上述の実施例では、色マーカを用いるようにしたが、この実施例を含む明細書に記述するすべての実施例において、赤外線反射部材で作った赤外線マーカを使用し、その赤外線マーカに、たとえばブラックライトのような赤外線投射手段から赤外線を投射し、他方、赤外線カメラを用いて赤外線マーカを撮影し、その画像から赤外線マーカの位置を検出することも可能である。赤外線システムを利用すれば、多少高価にはなるが、外乱を抑制できる利点がある。
【００９８】
さらにまた、上述の実施例はいずれも、マーカとしてパッシブタイプのマーカを用いた。しかしながら、アクティブタイプのマーカが用いられても同様の手法でマーカの位置検出を行うことができる。アクティブタイプのマーカとしては、発光ダイオードや赤外線ダイオードなど、可視光線や赤外線を出力するものが、利用可能である。
【００９９】
また、この実施例では、ユーザの身体の一部に色マーカや赤外線マーカを装着し、そのマーカの変位を追跡することによって、当該身体の一部の変位を検出することができるので、上述した停止歩行または走行運動の他に、たとえば、前屈柔軟性，最大１歩幅および片足起立時間など、数多くの身体機能を測定することができる。つまり、一定期間トレーニングした後、その効果を確認するためには身体機能を測定する必要があるが、身体の各種姿勢に対し、身体に付けたマーカの位置や動きをカメラで観測すれば、そのような身体機能の測定ができるのである。
【０１００】
図８に示すのは、前屈による脊柱柔軟性の測定の様子を示す図解図であり、脊椎柔軟性の測定のためには、ユーザ１４は、一方または両方の手の手首にマーカ（色マーカ、赤外線マーカなど）１６を装着し、その状態で、前屈する。このとき、床からのマーカの位置を観測すれば、腰を中心とした体幹の柔軟性（脊柱柔軟性）が測定できる。
【０１０１】
具体的には、コンピュータ２４は、各フレームで図９の各ステップを実行することによって、柔軟性を測定する。つまり、図９の最初のステップＳ１０２では、図４のステップＳ２と同様にして、図５のサブルーチンを実行して、手首に装着したマーカ１６の位置を検出する。そして、ステップＳ１０４では、コンピュータ２４は、そのようにして獲得したマーカ１６の位置データを図示しない位置バッファに書き込む。
【０１０２】
ついで、ステップＳ１０６では、コンピュータ２４は、ステップＳ１０４で得たマーカ１６の位置の変化に基づいてユーザ１４の前屈動作が完了したかどうか判定する。
【０１０３】
たとえば、ステップＳ１０４で各フレーム毎のマーカ１６の位置が位置バッファに書き込まれるが、ユーザ１４の手首の高さにだけ着目して、その位置データの内のＺ軸の位置（ｚ値）を、毎フレーム、前回値と比較し、Ｚ軸での最下点を検出する。たとえば、ｚ値が順次減少しているときは、ユーザ１４の手は下がってきてはいるが未だ下がりきった状態ではないこと、つまり、前屈動作の途中であることを示している。ｚ値が、最も小さくなったとき、ユーザ１４の前屈動作は完了したと判断することができる。したがって、このときステップＳ１０８で“ＹＥＳ”が判断される。
【０１０４】
ステップＳ１０８で“ＹＥＳ”となれば、コンピュータ２４は、そのときのマーカ１６の高さ位置（ｚ値）を図示しないバッファに保存し、ステップＳ１１０で、その高さ位置に従って、たとえば、柔軟度テーブルを検索して、ユーザの柔軟度を評価する。この柔軟度テーブルも、先の平均歩幅テーブルと同様に、性別、年齢などを基準にして手首の床からの高さ位置とそれによる柔軟度評価値を対応付けたもので、ステップＳ１１０で検出した前屈完了時の手首の高さ位置から、性別、年齢などを基準にして、評価値を検索すればよい。
【０１０５】
図１０に示すのは、前後開脚による最大１歩幅の測定の様子を示す図解図である。初期位置から一歩踏み出し、よろけずに姿勢を保てる最大の歩幅を最大１歩幅といい、この最大１歩幅を計測すれば、ユーザの足腰や股関節の可動域や柔軟性と筋力の複合した機能を測定できる。
【０１０６】
最大１歩幅の測定のためには、ユーザ１４は、図１０に示すように、両方の足の足首にマーカ（色マーカ、赤外線マーカなど）１６を装着し、その状態で、一方の足を思い切り前方へ踏み出す。このときの２つのマーカ１６間の間隔を観測すれば、最大１歩幅が測定できる。
【０１０７】
具体的には、コンピュータ２４は、各フレームで図１１の各ステップを実行することによって、開脚柔軟性を測定する。つまり、図１１の最初のステップＳ２０２では、図４のステップＳ２と同様にして、図５のサブルーチンを実行して、足首に装着した２つのマーカ１６のそれぞれの位置を検出する。そして、ステップＳ２０４では、コンピュータ２４は、そのようにして獲得した２つのマーカ１６の位置データを位置バッファに書き込む。
【０１０８】
ついで、ステップＳ２０６では、コンピュータ２４は、ステップＳ２０４で得たマーカ１６の位置の変化に基づいてユーザ１４の開脚（最大１歩幅）動作が完了したかどうか判定する。
【０１０９】
たとえば、ステップＳ２０４で各フレーム毎の２つのマーカ１６の位置が位置バッファに書き込まれるが、Ｙ軸方向の位置にだけ着目して、その位置データの内のＹ軸の位置（ｙ値）の離間幅（２のｙ値の間の差）を、毎フレーム、前回値と比較する。たとえば、ｙ値の離間幅が順次増大しているときは、ユーザ１４の両足の開脚動作は未だ完了していないことを示している。ｙ値の離間幅が、最も大きくなったとき、ユーザ１４の開脚動作は完了したと判断することができる。したがって、このときステップＳ２０８で“ＹＥＳ”が判断される。
【０１１０】
ステップＳ２０８で“ＹＥＳ”となれば、コンピュータ２４は、そのときの２つのマーカ１６のｙ値の離間幅に従って、たとえば、開脚柔軟度テーブルを検索して、ユーザの柔軟度を評価する。この柔軟度テーブルも、先の平均歩幅テーブルなどと同様に、性別、年齢などを基準にして両足の足首の間の幅とそれによる開脚柔軟度評価値を対応付けたもので、ステップＳ２１０で検出したｙ離間値から、性別、年齢などを基準にして、開脚柔軟度評価値を検索する。
【０１１１】
この最大１歩幅の検出プログラムにおいて、実施例では、両足首にマーカを装着して２つのマーカ間の距離を測定するようにした。しかしながら、前に踏み出すべき一方の足にのみマーカを装着し、基準位置（初期位置）からの変位を計測する。たとえば、最初に利用足を揃えて直立し、その状態で基準位置の位置情報を取得し、その後、マーカを装着したほうの足を前方に大きく踏み出し、そのときのマーカの位置情報を取得し、２つ位置データの差から最大１歩幅を計測するようにしてもよい。
【０１１２】
図１２に示すのは、片足起立時間の測定動作である。たとえば、片足が閾値以上の高さまで持ち上げられたら測定を開始し、片足が閾値以下になるまでの時間を計測すれば、バランス機能，筋力および膝や足首の関節の柔軟性の複合した機能を測定できる。
【０１１３】
片足起立時間の測定のためには、ユーザ１４は、図１２に示すように、片方の足の足首にマーカ１６を装着し、その状態で、その足を持ち上げる。そして、その状態を持続している時間を観測すれば、片足起立時間が測定できる。
【０１１４】
具体的には、コンピュータ２４は、各フレームで図１３の各ステップを実行することによって、片足起立時間を測定する。つまり、図１３の最初のステップＳ３０２では、図４のステップＳ２と同様にして、図５のサブルーチンを実行して、片方の足首に装着したマーカ１６の位置を検出する。そして、ステップＳ３０４では、コンピュータ２４は、そのようにして獲得したマーカ１６の位置データを位置バッファに書き込む。
【０１１５】
ついで、ステップＳ３０６では、コンピュータ２４は、ステップＳ３０４で得たマーカ１６の位置の変化に基づいてユーザ１４の片足上げ動作が完了したかどうか判定する。
【０１１６】
たとえば、ステップＳ３０４で各フレーム毎のマーカ１６の位置が位置バッファに書き込まれるが、ステップＳ３０６で、ユーザ１４の足首の高さにだけ着目して、その座標位置データの内のＺ軸の位置（ｚ値）を、毎フレーム、前回値と比較し、Ｚ軸の値が所定の閾値以上になったかどうか検出する。ｚ値が閾値以上になれば、ユーザはその足を一定以上高く持ち上げたことを示し、片足上げ動作に入ったことを示している。その段階でステップＳ３０８で“ＹＥＳ”が検出される。
【０１１７】
片足上げ動作に入ったとき、コンピュータ２４は、内部メモリ３２（図２）内の所定領域に割り付けられた時間カウンタ（図示せず）による時間カウント動作を進める。そして、ステップＳ３１２で、マーカ１６のｚ値が所定の閾値以下になったことを検出するまで、つまり、片足上げ動作が終わるまで、時間カウントを続行する。つまり、ステップＳ３１０およびＳ３１２で、コンピュータ２４は、片足上げ起立時間を計測する。そして、ステップＳ３１２で“ＮＯ”が判断されると、続くステップＳ３１４で、コンピュータ２４は、そのときの時間カウンタによるカウント時間に従って、たとえば、片足起立時間評価テーブルを検索して、片足起立時間を評価する。このテーブルも、他のテーブルと同様に、性別、年齢などを基準にして、片足起立時間とそれによる評価値を対応付けたもので、ステップＳ３１０で検出した時間カウント値から、ユーザの片足起立時間を評価する。
【０１１８】
なお、上の例では、関節可動域に関連した柔軟性を測定するために、脊柱柔軟度や最大１歩幅を測定した。しかしながら、実施例のようなマーカ１６を用いその一編かを追跡することによって、たとえば膝や肩などのあらゆる関節の可動域の柔軟性を計測することができる。
【０１１９】
図１４に示すこの発明の他の実施例の運動補助システム１０は、スクリーン１２の前でユーザ１４が水泳（スイミング）運動を行なうためのもので、全体の構成は図１実施例と同様であるため、ここでは重複する説明は省略する。ただし、ユーザ１４は、たとえば椅子に腰掛けた状態で上肢（手）だけを動かすことによって、擬似的に水泳運動を行なう。したがって、この実施例では、ユーザ１４の手の動きを検出する必要がある。そのため、図１実施例とは異なり、ユーザ１４の片手の手首に色マーカ１６を装着する。そして、この色マーカ１６がスクリーン1２の下方のカメラ１８で撮影され、その撮影画像をコンピュータ２４（図２）で処理することによって、コンピュータ２４は、ユーザ１４の水泳動作におけるストロークを検出することができる。
【０１２０】
この実施例では、擬似水泳運動におけるストローク数等を検出することによってユーザ１４の運動量などを計算して表示したり記録したりするものであるため、コンピュータ２４の内部メモリ３２（図２）には、後述の図１７のフロー図で示すプログラムの他、たとえば、１ストロークで進むことができる距離（ストローク距離）が、異なる泳法、たとえばクロール，バタフライ，平泳ぎおよび背泳のそれぞれ毎に、設定されているテーブル（図示せず）が設けられる。したがって、そのストローク距離テーブルを参照することによって、総ストローク数から水泳距離を求め、さらにはストローク時間から水泳速度を計算することができる。ただし、そのストロークテーブルでは、さらに、身長，体重，年齢，性別かなどを基準として細分化したストローク距離を設定しておくことも可能である。
【０１２１】
ここで、図１５を参照して、この運動補助システム１０では、スクリーン１２上に、プロジェクタ２０によって、ユーザ１４の水泳運動を補助するために、たとえばプールの水面上を水泳で移動しているかのような動画映像（進行映像）を映像表示領域１２ａに表示する。さらに、スクリーン１２上には水泳距離表示領域１２ｂ、水泳速度表示領域１２ｃ、ストローク数表示領域１２ｄおよび消費カロリ表示領域１２ｅがそれぞれ設けられる。水泳距離表示領域１２ｂにはその水泳運動によって、仮に移動したとすると何ｍ泳いだことになるかを表示し、水泳速度表示領域１２ｃにはそのときの水泳速度（時速：ｋｍ／ｈ）を表示し、ストローク数表示領域１２ｄには何ストロークの運動を行ったかの回数を表示し、そして消費カロリ表示領域１２ｅにはそのときの水泳運動で何ｋｃａｌ消費したことになるかを表示する。ただし、これらの数値は、先の実施例と同様に、基本的には計算で求めた推定値である。
【０１２２】
図１６を参照して、この図１６には、ユーザ１４がクロールの泳法で擬似的に水泳運動を行なうときの上肢の状態変化の一例が図解されている。
【０１２３】
よく知られているように、上肢だけに注目すると、クロールの場合、まず、図１６（Ａ）に示すように、両手を前方で揃え、その状態から一方の手（図示の例では右手）で水を掻くため、その手が図１６（Ｂ）に示すように水中で後方に旋回される。そして、その手（右手）は水面上に出され、図１６（Ｃ）に示すように前方へ旋回される。その後は再び図１６（Ａ）の状態に戻る。したがって、図１６（Ａ）の状態がいわゆるホームポジションまたは基準状態であり、この実施例では、一方の手がホームポジションから始動して再びホームポジションに戻るまでを「ストローク」と呼ぶ。
【０１２４】
図１７に示すバタフライの場合も同様であるが、バタフライの場合には左右両手は同期して同じ動きとなる。すなわち、両手は、まず、図１７（Ａ）に示すホームポジションに揃えられ、園ホームポジションから、後方へ旋回されかつ水面上に上げられて図１７（Ｂ）に示す状態となり、その後、水中での掻き動作の後、図１７（Ｃ）に示す状態となる。図１７（Ｃ）の後には再び図１７（Ａ）に示すホームポジションの状態に戻る。したがって、バタフライの場合でも、少なくとも一方の手がホームポジションから始動して再びホームポジションに戻るまでを「ストローク」と呼ぶことができる。
【０１２５】
なお、上述のように、検出すべき手や足がホームポジションから始動して再びホームポジションに戻るまでを「ストローク」と呼ぶなら、図１実施例の場合の停止歩行運動（ウォーキングまたはランニング）の場合の「１歩」も、同様に「１ストローク」としてカウントすることができる。したがって、停止歩行の場合も、ストロークという用語を用いる場合がある、ということに留意されたい。
【０１２６】
図１８を参照して、この実施例の運動補助システム１０を使ってユーザ１４が水泳運動を行なうときのコンピュータ２４の動作を説明する。なお、この図１８に示す処理動作やそれぞれに付随するサブルーチンなどは、先の実施例と同様に、基本的にはプロジェクタ２０による表示フレーム毎に実行される。
【０１２７】
なお、水泳運動の開始に先立って、後の計算に必要な個人データ、身長，体重，年齢，性別や、泳法（クロールなど）を図示しない入力手段（キーボードやマウスなど）を利用して入力するとともに、各レジスタ、バッファ、カウンタ、フラグなどを初期化する。ただし、細分化したテーブルを持っていないときには、泳法と性別だけを指定するようにしてもよい。
【０１２８】
そして、ユーザ１４が図１４お図１６または図１７に示すように、スクリーン１２の前方で水泳運動を実行する。そこで、コンピュータ２４は、ビデオプレイヤ２６を起動して、図１５に示すような進行動画映像（たとえば、プールの水面画像）をプロジェクタ２０によってスクリーン１２の映像表示領域１２ａ（図１５）に表示させる。それとともに、コンピュータ２４は、ステップＳ４０２において、ユーザ１４が一方の手の手首に装着している色マーカ１６の実空間上の位置を検出する。ただし、この色マーカ１６の検出は、先の図５に示すサブルーチンに従って実行される。なお、色マーカ１６の座標としては、重心座標または平面座標のいずれが用いられてもよい。
【０１２９】
図１８のステップＳ４０４では、コンピュータ２４は、ステップＳ４０２で得られた色マーカ１６の位置を、内部メモリ３２（図２）に設けられた位置バッファ（図示せず）に書き込む。
【０１３０】
その後、コンピュータ２４は、ステップＳ４０６でストローク判定を行なう。このステップＳ４０６のストローク判定とは、ユーザ１４が１ストロークの運動をしたかどうかを判定するもので、一例として、次のようにして判定する。
【０１３１】
ステップＳ４０４で各フレーム毎の色マーカ１６の位置が位置バッファに書き込まれるが、ユーザ１４の手首の高さにだけ着目して、その位置データの内のＺ軸の位置（ｚ値）を、毎フレーム、前回値と比較し、Ｚ軸でのピーク点（最も高い点）を検出する。たとえば、ｚ値が順次増加しているときは、ユーザ１４の手は順次上がってはいるが未だピークに達していないことを示している。ｚ値が、漸増した後、前回値に比べて小さくなったときには、手の位置は最も高いピーク点を過ぎたと判別できる。このようにして、ユーザの手のもっとも高い点（ピーク）を検出する。具体的には、図１６のクロール場合には、図１６（Ｃ）の状態、図１７のバタフライの場合は、図１７（Ｂ）の状態を検出し、色マーカ１６すなわちユーザ１４の手首の高さのピークを検出する都度、１ストロークの上肢の運動があったと判定する。
【０１３２】
もっと簡単には、ｚ値が所定の閾値（手を上げたと推定できる程度の高さのｚ値）を超えたとき１ストロークの運動があったと判定するようにしてもよい。
【０１３３】
そして、次のステップＳ４０８において、コンピュータ２４は、ステップＳ４０６のストローク判定の結果、１ストロークを検出したかどうか判断する。このステップＳ４０８において“ＮＯ”の判断がなされるとき、そのときのフレームでは未だ１ストロークを検出していないので、そのまま終了する。
【０１３４】
ステップＳ４０６において１ストロークを検出したとき、ステップＳ４０８で“ＹＥＳ”が判断され、コンピュータ２４は、続くステップＳ４１０で、内部メモリ３２内のストローク数カウンタ（図示せず）を＋１（インクリメント）する。したがって、このステップＳ４１０の段階で、ユーザが行った水泳運度での総ストローク数がストローク数カウンタに覚えられている。
【０１３５】
次のステップＳ４１２では、ステップＳ４１０で求めたストローク数に基づいて、水泳距離や消費カロリを計算するとともに、水泳速度を計算する。
【０１３６】
まず、水泳距離は、ストローク数とストローク距離とを乗算すれば求められ得る。ここで、ストローク距離は、先に説明した内部メモリ３２に予め設定しているテーブルから、泳法やユーザの身長や性別などに基づいて、求めることができる。つまり、水泳距離は数１１で計算できる。
［数１１］
水泳距離＝ストローク数×ストローク距離  ［ｍ］
消費カロリは、先の実施例で説明したと同様にして、標準的な水泳モデルから手の位置エネルギおよび運動エネルギ、ならびに水泳移動による運動エネルギを求めることによって、計算できる。つまり、前述の数２−数６に具体的な数値を当てはめることによって、消費カロリの計算ができる。ただし、数２‐数６は足の運動の場合の計算式であったので、手の運動であるこの実施例では当然、数１２−数１６に代入すべき具体的数値は変更する必要がある。
【０１３７】
まず、手の位置エネルギＰＥ’は数１２で求められる。
［数１２］
ＰＥ’＝ｍ’ｇｈ’  ［Ｊ］
ただし、ｍ’は、片手の質量であり、一例として体重Ｍの７．７％として計算できる。また、ｇは重力加速度であり、９．８１［ｍ／ｓ２］とする。また、ｈ’は上げた手の高さ（ピーク点）である。
【０１３８】
一例として、ｍ’＝６５［ｋｇ］×０．０７７＝５．０［ｋｇ］とし、ｈ’＝０．２［ｍ］とすると、ＰＥ’＝９．８１［Ｊ］と計算できる。
【０１３９】
また、その位置エネルギ（ＰＥ’）に基づく運動エネルギＫＥ’は数３で求まる。
［数１３］
ＫＥ’＝（１／２）ｍ’Ｖ３２  ［Ｊ］
ただし、ｍ’は片手の質量で、Ｖ３は、手を上げる速度である。手を上げる速度Ｖ３は、具体的には、図１８のステップＳ４０４で得られるマーカ位置のフレーム毎の変位量から計算できる。つまり、１フレームは１／３０秒であるので、その間に移動または変位した距離を求めれば、手を上げる速度を計算できる。
【０１４０】
一例として、ｍ’＝５．０［ｋｇ］とし、Ｖ３＝２．０［ｍ／ｓ］とすると、ＫＥ’＝１０．０［Ｊ］と計算できる。
【０１４１】
さらに、水泳による運動エネルギＳＥＫは数１４から求めることができる。
［数１４］
ＳＥＫ＝（１／２）ＭＶ４２  ［Ｊ］
ただし、Ｍは体重、Ｖ４は水泳速度［ｋｍ／ｈ］である。
【０１４２】
水泳速度Ｖ４は、平均水泳速度と考える。平均水泳速度は、数１１で求めた水泳距離を合計運動時間で割れば計算できる。つまり、数１５で得られる。
［数１５］
平均水泳速度＝水泳距離／運動時間  ［ｋｍ／ｈ］
一例として、Ｍ＝６５［ｋｇ］とし、Ｖ４を２［ｋｍ／ｈ］＝０．５５５［ｍ／ｓ］と仮定すると、ＳＫＥ＝０．５×６５［ｋｇ］×０．３０８＝１０．０１［Ｊ］と計算できる。
【０１４３】
消費カロリは数１６に示すように、数１２の位置エネルギＰＥ’、数１３の運動エネルギＫＥ’、および数１４の運動エネルギＷＫＥ’の総和である。
［数１６］
消費カロリ＝ＰＥ’＋ＫＥ’＋ＳＥＫ  ［Ｊ］
上記具体例を当てはめると、ＰＥ’＋ＫＥ’＋ＳＫＥ≒（９．８１＋１０＋１０）［Ｊ］＝２９．８１［Ｊ］となり、(×０．２３８９×１０−３＝０．７１１×１０−２［ｋｃａｌ］となる。この値を１０，０００ストローク換算すると、７１.１［ｋｃａｌ］である。
【０１４４】
ただし、詳細には説明しないが、先の実施例と同様、このような計算による消費カロリを、実測値に基づいて決定した補正係数を用いて補正するようにしてもよい。
【０１４５】
このようにして、図１８のステップＳ４１２において、水泳距離、平均水泳速度、および消費カロリが計算できるので、次のステップＳ４１４では、先のステップＳ４１２で計算した値で表示データを更新する。つまり、ステップＳ４１２で新たに計算した水泳距離，水泳速度，ストローク数および消費カロリを図１５に示す各表示領域１２ｂ，１２ｃ，１２ｄおよび１２ｅに表示する。
【０１４６】
ただし、平均水泳速度は一定時間（たとえば１５秒）毎に表示し、消費カロリも一定時間（たとえば３０秒）毎に累積数値を表示するようにしてもよい。
【０１４７】
そして、ステップＳ４１６では、コンピュータ２４は、ビデオプレイヤ２６による映像再生速度を、ステップＳ４１２で計算した平均水泳速度に適合するように、制御する。たとえば、プールの水面上を移動するディジタルビデオカメラで撮影し、そのときの移動速度をｖ［ｋｍ／ｈ］とし、映像再生時の速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］とするとき、数１７に従って再生するようにすればよい。
［数１７］
Ｖ＝ｖ×Ｓ
ただし、Ｓは係数であり、ここでは平均水泳速度に応じた値が設定される。
【０１４８】
なお、図１８の動作例は、図１実施例における「リラックストレーニングモード」に相当するが、図１４実施例においても、図１実施例における「アクティブトレーニングモード」と同様に、プロジェクタ２６による動画映像の再生速度に合うような水泳速度でユーザが擬似水泳運動することによって、ユーザに負荷をかけて積極的にトレーニングさせることも可能である。
【０１４９】
ただし、この水泳運動も、後述のボート漕ぎ運動と同様に、運動としての消費カロリより筋活動を主眼におくため、必ずしも歩行運動のような厳密な計算式によって消費カロリを求める必要はない。たとえば、数人の被験者のピッチを変えて酸素摂取量を求め、その平均からストローク毎の消費カロリを計算するようにしてもよい。
【０１５０】
また、図１９に示すその他の実施例の運動補助システム1０では、ユーザ１４に図２０に示すようなボート漕ぎ運動を行なわせる。すなわち、この実施例においても、ユーザ１４の右手の手首に色マーカ１６を装着し、その状態で、図２０に示すように上肢だけでボート漕ぎ（ボーティング）運動を行なわせる。
【０１５１】
ボーティングでは、容易に理解できるように、初期位置またはホームポジションは、図２０（Ａ）に示すようにオール（図示せず）を把持する両手を前方に突き出した状態となり、その位置からやや前傾して図２０（Ｂ）の状態となり、それからオールを把持する両手を自分の体の方へ引き寄せて図２０（Ｃ）の状態をとり、その後、図２０（Ｄ）の状態を経て、再び図２０（Ａ）の初期位置に戻る。このような１ストロークのうちのどれかの状態、たとえば図２０（Ａ）の状態を、色マーカ１６によって検出するようにすればよい。
【０１５２】
また、このようなボート運動では、スクリーン１２には、たとえば図１９に示すような、川や湖あるいは池もしくは海など、実際にボートを漕げる水域を移動する移動映像を表示する。
【０１５３】
図１９実施例のボート運動でも、必要に応じて、消費カロリ等を計算して表示することもできる。
【０１５４】
なお、上で示した具体的数字は単なる例示であり、これらに限定されるものではなく、適宜変更され得るものと理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【０１５５】
【図１】図１はこの発明の一実施例の運動補助システムを示す図解図である。
【図２】図２は図１実施例の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は図１実施例のスクリーン上の各表示領域を示す図解図である。
【図４】図４は図１実施例におけるリラックストレーニングモードでの動作を示すフロー図である。
【図５】図５は色マーカの座標位置検出のためのサブルーチンを示すフロー図である。
【図６】図６は図１実施例におけるアクティブトレーニングモードでの動作を示すフロー図である。
【図７】図７は図６実施例におけるスクリーンのメッセージ表示領域を示す図解図である。
【図８】図８は図１実施例で前屈柔軟度を計測するときの動作を示す図解図である。
【図９】図９は図１実施例において前屈柔軟度を計測するときの動作を示すフロー図である。
【図１０】図１０は図１実施例で最大１歩幅を計測するときの動作を示す図解図である。
【図１１】図１１は図１実施例において最大１歩幅を計測するときの動作を示すフロー図である。
【図１２】図１２は図１実施例で片足起立時間を計測するときの動作を示す図解図である。
【図１３】図１３は図１実施例において片足起立時間を計測するときの動作を示すフロー図である。
【図１４】図１４はこの発明の他の実施例の運動補助システムを示す図解図である。
【図１５】図１５は図１４実施例のスクリーン上の各表示領域を示す図解図である。
【図１６】図１６は図１４実施例でストロークを計測するときの動作の一例を示す図解図である。
【図１７】図１７は図１４実施例でストロークを計測するときの動作の他の例を示す図解図である。
【図１８】図１８は図１４実施例におけるトレーニングモードでの動作を示すフロー図である。
【図１９】図１９はこの発明のその他の実施例の運動補助システムを示す図解図である。
【図２０】図２０は図１９実施例でストロークを計測するときの動作の一例を示す図解図である。
【符号の説明】
【０１５６】
１０  …運動補助システム
１２  …スクリーン
１４  …ユーザ
１６  …色マーカ
１８  …カメラ
２０  …プロジェクタ
２４  …コンピュータ
２６  …ビデオプレイヤ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2007144107.tif 000018
【図１７】
2007144107.tif 000019
【図１８】
2007144107.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
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