(57)【要約】  本出願は、メディアを管理することに概ね関する。幾つかの実施形態では、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータが、ＭＳＵ対応衣服のような、複数のモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られる。ＭＳＵから得られるデータは、特定の所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別するために処理される。これは実行され且つ取り込まれた特定のスキルの存在に応答したビデオデータの自動化された分類及び／又は識別を可能にする。
2018522361.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
メディアデータを管理するためのコンピュータで実行される方法であって、
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータを受信するステップであって、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスは、複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの特定の１つの身体的モーションベーススキルの身体的パフォーマンスを表し、前記スキルパフォーマンスイベントデータは、複数のモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義され、前記エンドユーザハードウェアは、前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づく複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの少なくとも特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別するように前記エンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンデータを含むデータをダウンロードするように前もって作動させられる、ステップと、
１つ又はそれよりも多くのビデオソースにアクセスするステップであって、該１つ又はそれよりも多くのビデオソースは、前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータと関連付けられる、ステップと、
時間コード相関に基づき前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することにより、
前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータのそれぞれの特定のインスタンスに対応するビデオデータの部分の識別を可能にするステップとを含む、
方法。
【請求項２】
前記エンドユーザハードウェアのユーザは、（ｉ）実行されるべきアクティビティを選択すること、及び（ｉｉ）前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づき、前記選択されたアクティビティと関連付けられる複数の所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別するように前記エンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンの前記エンドユーザハードウェアへのダウンロードを引き起こすことが可能にされる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータは、（ｉ）実行される前記定義されたモーションベーススキルについての名前識別子、及び（ｉｉ）実行される前記スキルの１つ又はそれよりも多くの徴候を含む、パフォーマンス属性を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ又はそれよりも多くの徴候は、パフォーマンスに影響を与える要因と関連付けられるモーション属性を表す徴候を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くに基づきスキルパフォーマンスイベントの検索を可能にすることにより、共通のパフォーマンス属性と関連付けられるビデオデータの多数の部分の場所特定を可能にすることを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
パフォーマンス属性に基づく検索を可能にすることは、特定された徴候を有する特定のスキルのインスタンスの識別を可能にすることを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記徴候のうちの１つ又はそれよりも多くは、定義された最適なパフォーマンスに対する前記スキルのパフォーマンス、及び前記スキルの前記パフォーマンスにおいて観察される１つ又はそれよりも多くのモーションベース属性の、一方又は両方に基づき定義される、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づく複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの少なくとも前記特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別することは、１つ又はそれよりも多くの人体関節の反対側でＭＳＵからのＭＳＤを使用して身体モーションを表すデータを分析することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
時間コード相関に基づく前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することは、メタデータを前記ビデオデータと関連付けることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
時間コード相関に基づく前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することは、前記ビデオデータからサブクリップを抽出することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの各インスタンスは、パフォーマンス場所情報と関連付けられ、前記ビデオソースは、ビデオ場所データと関連付けられ、当該方法は、（ｉ）時間コード相関及び（ｉｉ）前記パフォーマンス場所情報と前記ビデオ場所データとの間の場所情報相関に基づき、前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記場所情報は、ＧＰＳから得られる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記場所情報は、場所特徴の読取りから得られる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
ローカルインタラクションイベントを表すデータを維持することを含み、各ローカルインタラクションイベントは、（ｉ）時間及び（ｉｉ）ユーザと関連付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの各インスタンスは、（ｉ）タイミング情報及び（ｉｉ）ユーザと関連付けられ、当該方法は、スキルパフォーマンスイベント時間とローカルインタラクションイベント及びユーザデータを備えるユーザデータとの間の相関を識別するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ビデオデータのユーザ所望部分へのアクセスを提供する方法であって、
ビデオデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記ビデオデータのレポジトリは、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータと関連付けられるように構成される、ステップと、
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスは、複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルの身体的パフォーマンスを表し、前記スキルパフォーマンスイベントデータは、複数のモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義され、前記エンドユーザハードウェアは、前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づき複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの少なくとも前記特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別するように前記エンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンデータを含むデータをダウンロードするように予め作動させられる、ステップと、
ユーザがユーザクエリを定義して提出するのを可能にするように構成されるクエリインターフェースを提供するステップであって、前記ユーザクエリは、１つ又はそれよりも多くのスキルパフォーマンスイベントデータ属性値に基づき定義される、ステップと、
ユーザクエリを受信することに応答して、（ｉ）前記クエリを満足するスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのインスタンスを識別し、（ｉｉ）スキルパフォーマンスイベントデータの前記識別されたインスタンスと関連付けられる前記ビデオデータの部分を識別するステップと、
前記クエリに応答して、前記ビデオデータの前記識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されたデータを配信するステップとを含む、
方法。
【請求項１７】
前記エンドユーザハードウェアのユーザは、（ｉ）実行されることが予定されるアクティビティを選択すること、及び（ｉｉ）前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づき、前記選択されるアクティビティと関連付けられる複数の所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別するように前記エンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンデータの前記エンドユーザハードウェアへのダウンロードを引き起こすことを可能にされる、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータは、（ｉ）実行される前記定義されたモーションベーススキルについての名前識別子、及び（ｉｉ）実行される前記スキルの１つ又はそれよりも多くの徴候を含む、パフォーマンス属性を表す、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記１つ又はそれよりも多くの徴候は、パフォーマンスに影響を与える要因と関連付けられるモーション属性を現す徴候をを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くに基づくスキルパフォーマンスイベントの検索を可能にすることにより、共通のパフォーマンス属性と関連付けられるビデオデータの多数の部分の場所特定を可能にすることを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
パフォーマンス属性に基づく検索を可能にすることは、特定された徴候を有する特定のスキルのインスタンスの識別を可能にすることを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記徴候のうちの１つ又はそれよりも多くは、定義される最適のパフォーマンスに対する前記スキルのパフォーマンス、及び前記スキルの前記パフォーマンスにおいて観察される１つ又はそれよりも多くのモーションベース属性の、一方又は両方に基づき定義される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づく複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの少なくとも前記特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別することは、１つ又はそれよりも多くの人体関節の反対側でＭＳＵからのＭＳＤを使用して身体モーションを表すデータを分析することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
時間コード相関に基づく前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することは、メタデータを前記ビデオデータと関連付けることを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２５】
時間コード相関に基づく前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することは、前記ビデオデータからサブクリップを抽出することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２６】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの各インスタンスは、パフォーマンス場所情報と関連付けられ、ビデオソースが、ビデオ場所データと関連付けられ、当該方法は、（ｉ）時間コード相関及び（ｉｉ）前記パフォーマンス場所情報と前記ビデオ場所データとの間の場所情報相関に基づき、前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別するステップを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２７】
前記場所情報は、ＧＰＳから得られる、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記場所情報は、場所特徴の読取りから得られる、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
ローカルインタラクションイベントを表すデータを維持することを含み、各ローカルインタラクションイベントは、（ｉ）時間及び（ｉｉ）ユーザと関連付けられる、請求項１６に記載の方法。
【請求項３０】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの各インスタンスは、（ｉ）タイミング情報及び（ｉｉ）ユーザと関連付けられ、当該方法は、スキルパフォーマンスイベント時間とローカルインタラクションイベント及びユーザデータを備えるユーザデータとの間の相関を識別するステップを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
ビデオデータのユーザ所望部分へのアクセスを提供する方法であって、
ビデオデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記ビデオデータは、定義された取込み時間中に定義された取込みゾーン内で取り込まれるビデオを表す、ステップと、
１つ又はそれよりも多くの識別されるＭＳＵ対応衣服ユーザと関連付けられる時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記１つ又はそれよりも多くのＭＳＵ対応衣服ユーザは、前記定義された取込み時間中に前記定義された取込みゾーン内に存在しているものとして識別される、ステップと、
ユーザがユーザクエリを定義して提出するのを可能にするように構成されるクエリインターフェースを提供するステップであって、前記ユーザクエリは、１つ又はそれよりも多くのスキルパフォーマンスイベントデータ属性値に基づき定義される、ステップと、
ユーザクエリを受信することに応答して、（ｉ）前記クエリを満足するスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのインスタンスを識別し、且つ（ｉｉ）スキルパフォーマンスイベントデータの前記識別されたインスタンスと関連付けられる前記ビデオデータの部分を識別するステップと、
前記クエリに応答して、前記ビデオデータの前記識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されるデータを配信するステップとを含む、
方法。
【請求項３２】
前記ビデオデータは、スポーツイベントを表し、前記クエリに応答して、前記ビデオデータの前記識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されるデータを配信するステップは、スキルパフォーマンスイベントデータの前記識別されたインスタンスと関連付けられる前記ビデオデータの別個の部分へのアクセスを提供することにより、前記ユーザクエリに基づく前記スポーツイベントの要約された視聴を可能にすることを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの各所与のインスタンスは、複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルの身体的パフォーマンスを表し、前記スキルパフォーマンスイベントデータは、複数のモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義される、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記エンドユーザハードウェアは、前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づき複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの少なくとも前記特定の１つを表すパフォーマンスイベントを識別するように前記エンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンデータを含むデータをダウンロードするように予め操作される、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記エンドユーザハードウェアのユーザは、（ｉ）実行されることが予定されるアクティビティを選択すること、及び（ｉｉ）前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づき、前記選択されるアクティビティと関連付けられる複数の所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別するように前記エンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンの前記エンドユーザハードウェアへのダウンロードを引き起こすことが可能にされる、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータは、（ｉ）実行される前記定義されたモーションベーススキルについての名前識別子、及び（ｉｉ）実行される前記スキルの１つ又はそれよりも多くの徴候を含む、パフォーマンス属性を表す、請求項３３に記載の方法。
【請求項３７】
前記１つ又はそれよりも多くの徴候は、パフォーマンスに影響を与える要因と関連付けられるモーション属性を表す徴候を含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くに基づきスキルパフォーマンスイベントの検索を可能にすることにより、共通のパフォーマンス属性と関連付けられるビデオデータの多数の部分の場所特定を可能にすることを含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】
パフォーマンス属性に基づく検索を可能にすることは、特定された徴候を有する特定のスキルのインスタンスの識別を可能にすることを含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項４０】
前記徴候のうちの１つ又はそれよりも多くは、定義された最適なパフォーマンスに対する前記スキルのパフォーマンス、及び前記スキルのパフォーマンスにおいて観察される１つ又はそれよりも多くのモーションベース属性の、一方又は両方に基づき定義される、請求項３６に記載の方法。
【請求項４１】
前記複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づく複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの少なくとも前記特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別することは、１つ又はそれよりも多くの人体関節の反対側でＭＳＵからのＭＳＤを使用して身体モーションを表すデータを分析することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４２】
時間コード相関に基づく前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することは、メタデータを前記ビデオデータと関連付けることを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４３】
時間コード相関に基づく前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することは、前記ビデオデータからサブクリップを抽出することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４４】
メディアデータを管理するためにコンピュータで実行される方法であって、
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータを受信するステップであって、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスは、複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルの身体的パフォーマンスを表し、前記スキルパフォーマンスイベントデータは、少なくとも１つのパフォーマンスセンサユニット（ＰＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義される、ステップと、
１つ又はそれよりも多くのビデオソースにアクセスするステップであって、該１つ又はそれよりも多くのビデオソースは、前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータと関連付けられる、ステップと、
時間コード相関に基づき前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することにより、
前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータのインスタンスに対応するビデオデータの前記それぞれの部分の識別を可能にするステップとを含む、
方法。
【請求項４５】
メディアデータを管理するためにコンピュータで実行される方法であって、
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータを受信するステップであって、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスは、複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルの身体的パフォーマンスを表し、前記スキルパフォーマンスイベントデータは、少なくとも１つのパフォーマンスセンサユニット（ＰＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義される、ステップと、
１つ又はそれよりも多くのビデオソースにアクセスするステップであって、該１つ又はそれよりも多くのビデオソースは、前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータと関連付けられる、ステップと、
時間コード相関に基づき前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する前記１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することにより、
前記時間コード化されたスキルパフォーマンスデータの前記対応するインスタンスから得られるグラフィカルデータでビデオデータの前記それぞれの部分を同時にレンダリングすることを可能にするステップとを含む、
方法。
【請求項４６】
各スキルパフォーマンスイベントは、１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性を含み、当該方法は、１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性に基づき前記レポジトリの問い合わせを可能にすることにより、共通のパフォーマンス属性と関連付けられるビデオデータの多数の部分の場所特定を可能にすることを含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
ビデオデータを整える方法であって、
１つ又はそれよりも多くの取込みデバイスから得られるビデオデータのレポジトリへのアクセスを維持するステップと、
スキルパフォーマンスイベントを表すデータを受信するステップであって、所与のスキルパフォーマンスイベントが、装着されたモーションセンサユニットのセットを介して収集されるデータの分析を含む処理によって定義される、ステップと、
処理を実行することにより、１つ又はそれよりも多くのスキルパフォーマンスイベントを前記レポジトリ内のビデオデータのそれぞれの部分と関連付けるステップとを含む、
方法。
【請求項４８】
各スキルパフォーマンスイベントは、１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性を含み、当該方法は、１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性に基づく前記レポジトリの問い合わせを可能にすることにより、共通のパフォーマンス属性と関連付けられるビデオデータの多数の部分の場所特定を可能にするステップを含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記パフォーマンス属性は、スキル名を含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記パフォーマンス属性のうちの１つ又はそれよりも多くは、定義される最適なパフォーマンスに対する前記スキルのパフォーマンス、及び前記スキルの前記パフォーマンスにおいて観察される１つ又はそれよりも多くのモーションベース属性の、一方又は両方に基づき定義される、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
各スキルパフォーマンスイベントは、タイミング情報と関連付けられる、請求項４７に記載の方法。
【請求項５２】
各パフォーマンスイベントは、場所情報と関連付けられる、請求項４７に記載の方法。
【請求項５３】
前記場所情報は、ＧＰＳから得られる、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記場所情報は、場所特徴の読取りから得られる、請求項５２に記載の方法。
【請求項５５】
ローカルインタラクションイベントを表すデータを維持するステップを含み、各ローカルインタラクションイベントは、（ｉ）時間及び（ｉｉ）ユーザと関連付けられる、請求項４７に記載の方法。
【請求項５６】
各スキルパフォーマンスイベントは、（ｉ）タイミング情報及び（ｉｉ）ユーザと関連付けられ、当該方法は、スキルパフォーマンスイベント時間とローカルインタラクションイベント時間及びユーザデータを備えるユーザデータとのアイ団お相関を識別するステップを含む、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
ビデオデータのユーザ所望部分へのアクセスを提供する方法であって、
ビデオデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記ビデオデータのレポジトリは、パフォーマンスイベントのセットと関連付けられるように構成される、ステップと、
パフォーマンス属性データの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記パフォーマンス属性データは、複数のユーザの装着されたモーションセンサユニットのそれぞれのセットから得られ、前記パフォーマンス属性データは、前記パフォーマンスイベントのセットと関連付けられるようにも構成される、ステップと、
ユーザがユーザクエリを定義して提出するのを可能にするように構成されたクエリインターフェースを提供するステップであって、前記ユーザクエリは、１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性値に基づいて定義される、ステップと、
ユーザクエリを受信することに応答して、（ｉ）前記クエリを満足する前記パフォーマンス属性データにおける１つ又はそれよりも多くのパフォーマンスイベントを識別し、（ｉｉ）前記識別されるパフォーマンスイベントと関連付けられる前記ビデオデータの部分を識別するステップと、
前記クエリに応答して、前記ビデオデータの前記識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されるデータを配信するステップとを含む、
方法。
【請求項５８】
ビデオデータのユーザ所望部分へのアクセスを提供する方法であって、
ビデオデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記ビデオデータは、定義された取込み時間中に定義された取込みゾーン内に取り込まれるビデオを表す、ステップと、
１つ又はそれよりも多くの識別されるＭＳＵ対応衣服ユーザと関連付けられる時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記１つ又はそれよりも多くのＭＳＵ対応衣服ユーザは、前記定義された取込み時間中に前記定義された取込みゾーン内に存在しているものとして識別される、ステップと、
実行されるスキルに関する情報がそのスキルのパフォーマンスを表すビデオデータと共に示されるように、
（ｉ）スキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスを表すグラフィカルデータ及び（ｉｉ）前記ビデオデータの同時のレンダリングを引き起こすステップとを含む、
方法。
【請求項５９】
請求項１乃至５８のうちのいずれか１項に記載の方法の実行を可能にするように構成される１つ又はそれよりも多くのＭＳＵから得られるデータを提供するように構成されるエンドユーザ機器。
【請求項６０】
請求項１乃至５９のうちのいずれか１項に記載の方法を実行するように構成される、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モーションベースのパフォーマンス及び／又はオーディオベースのパフォーマンスをモニタリング（監視）するように構成されたパフォーマンスセンサユニットのような、１つ又は複数のパフォーマンスセンサユニットから得られるデータに基づくコンテンツの管理に関する。本発明の実施形態は、そのようなコンテンツの生成(generation)、配布(distribution)、及び実行(execution)と関連付けられる、ソフトウェア及びハードウェア並びに関連する方法論を含む。本明細書に記載する方法論の具体的な焦点は、パフォーマンスセンサユニットから得られるユーザパフォーマンス属性に基づく自動化された分類(categorisation)及び／又は検索(searching)である。
【背景技術】
【０００２】
本明細書を通じての背景技術のあらゆる議論は、そのような技術が広く知られているか或いは当該分野における普通の一般知識の一部を形成することの認容と決して考えられてならない。
【０００３】
（スポーツ活動のような）アクティビティのビデオデータを取り込むことに関する利用可能性及び容易さの進歩は、メディアデバイスの大衆性及び利用における有意な急増をもたらした。（例えば、ソーシャルメディア消費のためにオンラインで配布されるメディアの脈絡における）映像(footage)と関連付けられる実質的な娯楽価値があるのみならず、そのようなアクティビティのビデオ分析を実行することから得ることができる多くの知識と価値がある。例えば、スポーツチームが過去のパフォーマンスを示すビデオデータのレビューに参加するマッチレビューセッションを行うことが一般的である。
【０００４】
生成されるビデオデータの量は、実際に実用的に関心のあるビデオデータの量を大きく上回る。例えば、映像の１０分間に、所与のシナリオにおいて実際に関心があるのは１０秒に過ぎないことがある。しばしば、ログデータをビデオデータに関連付けることにより、鍵となる瞬間を識別し、（コーチ、プレイヤー、又は他の関心のある視聴者のような）視聴者(viewer)が特定のアーチファクトを示す映像を識別するのを助けるステップが取られる。これは従来的に手作業のプロセスである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
少なくとも幾つかの実施形態において、先行技術の不利点の少なくとも１つを克服又は改善し或いは有用な代替を提供することが、本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下の発明を実施するための形態に開示する一揃いの技術的特徴に基づき潜在的な請求項を予示するために、以下の要約的な実施形態のセットが提供される。これらは、追求されることのある請求項の範囲を如何様にも限定することを意図しない。
【０００７】
１つの実施形態は、メディアデータを管理するためのコンピュータで実行される方法を提供し、当該方法は、以下のステップを含む。
【０００８】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータを受信するステップであって、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスは、複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの特定の１つの身体的モーションベーススキルの身体的パフォーマンスを表し、スキルパフォーマンスイベントデータは、複数のモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義され、エンドユーザハードウェアは、複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づく複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの少なくとも特定の身体的モーションベーススキルを表すパフォーマンスイベントを識別するようにエンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンデータを含むデータをダウンロードするように前もって作動させられる、ステップ
【０００９】
１つ又はそれよりも多くのビデオソースにアクセスするステップであって、１つ又はそれよりも多くのビデオソースは、時間コード化されたスキルパフォーマンスデータと関連付けられる、ステップ。
【００１０】
時間コード相関に基づき時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する１つ又はそれよりも多くのビデオソースのうちの各々からビデオデータのそれぞれの部分を識別することにより、
【００１１】
時間コード化されたスキルパフォーマンスデータのそれぞれの特定のインスタンスに対応するビデオデータの部分の識別を可能にするステップ。
【００１２】
１つの実施形態は、ビデオデータのユーザ所望部分へのアクセスを提供する方法を提供し、当該方法は、以下のステップを含む。
【００１３】
ビデオデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、ビデオデータのレポジトリは、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータと関連付けられるように構成される、ステップ。
【００１４】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスが、複数の所定の身体的なモーションベーススキルのうちの特定の１つの身体的パフォーマンスを表し、スキルパフォーマンスイベントデータは、複数のモーションセンサユニット（ＭＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義され、エンドユーザハードウェアは、複数のＭＳＵから得られるモーションセンサデータ（ＭＳＤ）に基づき複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの少なくとも特定の１つを表すパフォーマンスイベントを識別するようにエンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンデータを含むデータをダウンロードするように予め操作される、ステップ。
【００１５】
ユーザがユーザクエリを定義し且つ提出するのを可能にするように構成されるクエリインターフェースを提供するステップであって、ユーザクエリは、１つ又はそれよりも多くのスキルパフォーマンスイベントデータ属性値に基づき定義される、ステップ。
【００１６】
ユーザクエリを受信することに応答して、（ｉ）クエリを満足するスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのインスタンスを識別し、（ｉｉ）スキルパフォーマンスイベントデータの識別されたインスタンスと関連付けられるビデオデータの部分を識別するステップ。
【００１７】
クエリに応答して、ビデオデータの識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されるデータを配信するステップ。
【００１８】
１つの実施形態は、ビデオデータのユーザ所望部分へのアクセスを提供する方法を提供し、当該方法は、以下のステップを含む。
【００１９】
ビデオデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、ビデオデータは、定義された取込み時間中に定義された取込みゾーン内で取り込まれるビデオを表す、ステップ。
【００２０】
１つ又はそれよりも多くの識別されるＭＳＵ対応衣服ユーザと関連付けられる時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、１つ又はそれよりも多くのＭＳＵ対応衣服ユーザは、定義された取込み時間中に定義された取込みゾーン内に存在しているものとして識別される、ステップ。
【００２１】
ユーザがユーザクエリを定義して提出するのを可能にするように構成されるクエリインターフェースを提供するステップであって、ユーザクエリは、１つ又はそれよりも多くのスキルパフォーマンスイベントデータ属性値に基づき定義される、ステップ。
【００２２】
ユーザクエリを受信することに応答して、（ｉ）クエリを満足するスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのインスタンスを識別し、（ｉｉ）スキルパフォーマンスイベントデータの識別されたインスタンスと関連付けられるビデオデータの部分を識別するステップ。
【００２３】
クエリに応答して、ビデオデータの識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されるデータを配信するステップ。
【００２４】
１つの実施形態は、メディアデータを管理するためにコンピュータで実行される方法を提供し、当該方法は、以下のステップを含む。
【００２５】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータを受信するステップであって、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスは、複数の所定の身体的モーションベーススキルの特定の１つの身体的モーションベーススキルの身体的パフォーマンスを表し、スキルパフォーマンスイベントデータは、少なくとも１つのパフォーマンスセンサユニット（ＰＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義される、ステップ。
【００２６】
１つ又はそれよりも多くのビデオソースにアクセスするステップであって、１つ又はそれよりも多くのビデオソースは、時間コード化されたスキルパフォーマンスデータと関連付けられる、ステップ。
【００２７】
時間コード相関に基づき時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することにより、
【００２８】
時間コード化されたスキルパフォーマンスデータのインスタンスに対応するビデオデータの前記それぞれの部分の識別を可能にするステップ。
【００２９】
１つの実施形態は、メディアデータを管理するためにコンピュータで実行される方法を提供し、当該方法は、以下のステップを含む。
【００３０】
時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータを受信するステップであって、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスは、複数の所定の身体的モーションベーススキルのうちの特定の１つの所定の身体的モーションベーススキルの身体的パフォーマンスを表し、スキルパフォーマンスイベントデータは、少なくとも１つのパフォーマンスセンサユニット（ＰＳＵ）を含むエンドユーザハードウェアから得られるデータの処理に基づき定義される、ステップ。
【００３１】
１つ又はそれよりも多くのビデオソースにアクセスするステップであって、１つ又はそれよりも多くのビデオソースは、時間コード化されたスキルパフォーマンスデータと関連付けられる、ステップ。
【００３２】
時間コード相関に基づき時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応する１つ又はそれよりも多くのビデオソースの各々からのビデオデータのそれぞれの部分を識別することにより、
【００３３】
時間コード化されたスキルパフォーマンスデータの対応するインスタンスから得られるグラフィカルデータでビデオデータのそれぞれの部分を同時にレンダリングすることを可能にするステップ。
【００３４】
１つの実施形態は、ビデオデータのユーザ所望部分へのアクセスを提供する方法を提供し、当該方法は、以下のステップを含む。
【００３５】
ビデオデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、ビデオデータのレポジトリは、パフォーマンスイベントのセットと関連付けられるように構成される、ステップ。
【００３６】
パフォーマンス属性データの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、パフォーマンス属性データは、複数のユーザの装着されたモーションセンサユニットのそれぞれのセットから得られ、前記パフォーマンス属性データは、パフォーマンスイベントのセットとも関連付けられる、ステップ。
【００３７】
ユーザがユーザクエリを定義して提出するのを可能にするように構成されたクエリインターフェースを提供するステップであって、前記ユーザクエリは、１つ又はそれよりも多くのパフォーマンス属性値に基づいて定義される、ステップ。
【００３８】
ユーザクエリを受信することに応答して、（ｉ）クエリを満足するパフォーマンス属性データにおける１つ又はそれよりも多くのパフォーマンスイベントを識別し、（ｉｉ）識別されるパフォーマンスイベントと関連付けられる前記ビデオデータの部分を識別するステップ。
【００３９】
クエリに応答して、前記ビデオデータの前記識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されるデータを配信するステップ。
【００４０】
１つの実施形態は、ビデオデータのユーザ所望部分へのアクセスを提供する方法を提供し、当該方法は、以下のステップを含む。
【００４１】
ビデオデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記ビデオデータは、定義される取込み時間中に定義される取込みゾーン内に取り込まれるビデオを表す、ステップ
【００４２】
１つ又はそれよりも多くの識別されるＭＳＵ対応衣服ユーザと関連付けられる時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの１つ又はそれよりも多くのレポジトリへのアクセスを維持するステップであって、前記１つ又はそれよりも多くのＭＳＵ対応衣服ユーザは、前記定義される取込み時間中に前記定義される取込みゾーン内に存在しているものとして識別される、ステップ
【００４３】
実行されるスキルに関する情報がそのスキルのパフォーマンスを表すビデオデータと共に示されるように、
【００４４】
（ｉ）スキルパフォーマンスイベントデータの所与のインスタンスを表すグラフィカルデータ及び（ｉｉ）ビデオデータの同時のレンダリングを引き起こすステップ。
【００４５】
１つの実施形態は、本明細書で記載する方法を実行するためのコンピュータプログラム製品（コンピュータプログラム）を提供する。
【００４６】
１つの実施形態は、プロセッサ上で実行されるときに、プロセッサに本明細書に記載するような方法を実行させる、コンピュータ実行可能なコードを担持する(carrying)非一時的なキャリア媒体(carrier  medium)を提供する。
【００４７】
１つの実施形態は、本明細書で記載するような方法を実行するように構成されたシステムを提供する。
【００４８】
本明細書を通じる「１つの実施形態（一実施形態）」、「幾つかの実施形態」又は「実施形態」への言及は、その実施形態に関連して記載する特定の構成、構造又は特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。よって、この明細書を通じる様々な箇所における「一実施形態（において）」、「幾つかの実施形態（において）」又は「実施形態（において）」という成句の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指さないが、同じ実施態様を指すことがある。更に、特定の個性、構造又は特性は、１つ又は複数の実施形態において、この開示から当業者に明らかであるように、任意の適切な方法で組み合わせられてよい。
【００４９】
本明細書で使用されるとき、他に特定されない限り、共通の物体（オブジェクト）を記載するための序数を表す形容詞「第１」、「第２」、「第３」等の使用は、同等の物体の異なる場合が言及されていることを単に示しており、そのように記載される物体が、時間的又は空間的に、所与の順序で、順位付けで、或いは任意の他の方法で与えられなければならないことを暗示することは意図されていない。
【００５０】
以下の請求項及び本明細書の記載において、含む(comprising)、含む(comprised  of)、又は含む(which  comprises)という用語のうちのいずれか１つは、少なくとも以下の要素／構成を含むが、他のものを排除しないことを意味する、開放用語（オープン用語）である。よって、請求項において使用される場合、含むという用語は、その後に記載される手段又は要素又はステップに限定されるものと解釈されてならない。例えば、ＡとＢとを含むデバイスという表現の範囲は、要素Ａ及びＢのみからなるデバイスに限定されてならない。本明細書で使用される「含む」(including)、「含む」(which  includes)、又は「含む」(that  includes)のような用語のいずれか１つも、その用語に続く少なくともその要素／構成を含むが、他の要素／構成を除外しないことを同様に意味する、開放用語（オープン用語）である。よって、含む(including)は、含む(comprising)と同義語であり、含む(comprising)を意味する。
【００５１】
本明細書で使用される場合、「例示的」という用語は、品質を示すこととは対照的に、実施例を提供する意味で使用される。すなわち、「例示的な実施形態」は、必ず例示的な品質の実施形態であるのとは対照的に、一例として提供される実施形態である。
【００５２】
ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０の全文を本明細書中に参照として援用する。
【００５３】
次に、添付の図面を参照して、ほんの一例として、本発明の実施形態を記載する。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１Ａ】１つの実施態様に従ったコンテンツの生成及び配信を可能にするように構成されたフレームワークを図式的に例示している。
【００５５】
【図１Ｂ】更なる実施態様に従ったコンテンツの生成及び配信を可能にするように構成されたフレームワークを図式的に例示している。
【００５６】
【図２Ａ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００５７】
【図２Ｂ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００５８】
【図２Ｃ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００５９】
【図２Ｄ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００６０】
【図２Ｅ】１つの実施態様に従ったスキル分析方法を例示している。
【００６１】
【図３】１つの実施態様に従ったユーザインタフェースについてのユーザインターフェースディスプレイ図を例示している。
【００６２】
【図４Ａ】１つの実施態様に従ったメディア管理方法を例示している。
【００６３】
【図４Ｂ】１つの実施態様に従ったメディア管理方法を例示している。
【００６４】
【図５】１つの実施態様に従ったＳＩＭ分析方法を例示している。
【００６５】
【図６】１つの実施態様に従ったＳＩＭ分析方法を例示している。
【００６６】
【図７】１つの実施態様に従ったＯＤＣバリエーションを例示している。
【００６７】
【図８】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む例示的なフレームワークを例示している。
【００６８】
【図９Ａ】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む例示的なフレームワークを例示している。
【００６９】
【図９Ｂ】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む更なる例示的なフレームワークを例示している。
【００７０】
【図９Ｃ】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む更なる例示的なフレームワークを例示している。
【００７１】
【図９Ｄ】サーバ側コンポーネント及びクライアント側コンポーネントを含む更なる例示的なフレームワークを例示している。
【００７２】
【図１０Ａ】例示的なフレームワークの動作を例示している。
【００７３】
【図１０Ｂ】例示的なフレームワークの動作を例示している。
【００７４】
【図１０Ｃ】例示的なフレームワークの動作を例示している。
【００７５】
【図１１】例示的な動作方法である。
【００７６】
【図１２Ａ】１つの実施態様に従ったパフォーマンス分析機器を例示している。
【００７７】
【図１２Ｂ】１つの実施態様に従ったパフォーマンス分析機器を例示している。
【００７８】
【図１２Ｃ】１つの実施態様に従ったパフォーマンス分析機器を例示している。
【００７９】
【図１２Ｄ】１つの実施態様に従ったパフォーマンス分析機器を例示している。
【００８０】
【図１２Ｅ】１つの実施態様に従ったＭＳＵ対応衣服を例示している。
【００８１】
【図１２Ｆ】例示的な接続された機器を備える、１つの実施態様に従ったＭＳＵ対応衣服を例示している。
【００８２】
【図１２Ｇ】例示的な接続された機器を備える、１つの実施態様に従ったＭＳＵ対応衣服を例示している。
【００８３】
【図１２Ｈ】１つの実施態様に従ったＭＳＵを例示している。
【００８４】
【図１２Ｉ】１つの実施態様に従ったＭＳＵ及びハウジングを例示している。
【発明を実施するための形態】
【００８５】
本明細書に記載する実施態様は、パフォーマンスセンサユニット(Performance  Sensor  Units)(ＰＳＵ)を使用してユーザスキルパフォーマンス(user  skill  performance)をモニタリングするような技術的フレームワーク(technological  frameworks)に関し、それらのＰＳＵから得られるデータを処理することにより、ユーザスキルパフォーマンスの属性を決定する。例えば、パフォーマンスの属性の識別を使用して、本明細書に記載するプロセスのようなコンピュータプロセスを駆動させる。
【００８６】
本明細書に記載する技術は、その全文が参照として援用され且つサポートする技術的側面に関する有用な内容及び追加的な詳細を提供する、ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０に記載されている技術に関する。より具体的には、本明細書に記載する技術的枠組は、パフォーマンス属性を表すデータを収集して、下流の処理目的のためにそのデータを利用するために、ＰＳＵを利用する。これらの目的は、（ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０に詳細に記載される）スキル訓練目的及び他の目的を含んでよい。本明細書で特に考察される目的は、メディアビデオデータ、特に、ビデオデータの管理である。それに関して、本明細書に記載されるメディア管理機能性は、スキル訓練と共に提供されてよく、或いは、スキル訓練と別個に提供されてよい。
【００８７】
スキルパフォーマンスの性質は、実施態様の間で異なるが、本明細書で検討される実施例の目的のために、以下の２つの一般的なカテゴリが使用される。
●  人間のモーションベースのスキルパフォーマンス。これらは、人間のモーション属性がスキルの決定的な特性を表すパフォーマンスである。例えば、モーションベースのパフォーマンスは、パフォーマンスを行う者の身体の動きを包含する実質的にあらゆる物理的なスキルを含む。モーションベースのパフォーマンスの有意な種類(class)は、スポーツアクティビティで使用されるスキルのパフォーマンスである。
●  オーディオベースのスキルパフォーマンス。これらは、音響的に知覚可能な属性が、スキルの決定的な特性を表すパフォーマンスである。例えば、オーディオベースのスキルパフォーマンスは、音楽的及び／又は言語的パフォーマンスを含む。オーディオベースのパフォーマンスの有意な種類は、楽器を演奏することに関連するスキルのパフォーマンスである。
【００８８】
以下で提供する実施例は、主として、モーションベースのスキルパフォーマンスの比較的技術的に困難な場合に焦点を当てているが、モーションベースのスキルに関して適用される原理は、他の状況に容易に適用されることが理解されるであろう。例えば、ＰＳＵから受信したデータにおいて観察（観測）可能なデータ条件(Observable  Data  Conditions)（ＯＤＣ）を使用するという概念は、モーション、オーディオ、及び他の形態のパフォーマンスに均しく適用可能である。
【００８９】
用語
以下に記載する実施態様の目的のために、以下の用語が使用される。
●  パフォーマンスセンサユニット（ＰＳＵ）。パフォーマンスセンサユニットは、物理的パフォーマンスの監視に応答してデータを生成するように構成されるハードウェアデバイスである。モーションデータ及びオーディオデータを処理するように構成されるセンサユニットの実施例が本明細書で主に考慮されるが、それらは決して限定的な実施例でないことが理解さるであろう。
●  パフォーマンスセンサデータ（ＰＳＤ）。ＰＵＳによって配信されるデータをパフォーマンスセンサデータと呼ぶ。このデータは、ＰＳＵからの完全な生データ、又は（例えば、圧縮、低減されたモニタリング、サンプリング速度（サンプリングレート）等に基づく）そのデータのサブセットを含んでよい。
●  オーディオセンサユニット（ＡＳＵ）。オーディオセンサユニットは、音のモニタリングに応答してデータを生成し且つ送信するように構成されたハードウェアデバイスである、ＰＳＵのカテゴリである。幾つかの実施態様において、ＡＳＵは、音及び／又は振動の影響をモニタリングし、それらをデジタル信号（例えば、ＭＩＤＩ信号）に変換するように構成される。１つの例は、弦楽器の機械的振動をキャプチャ（捕捉）して電気信号に変換するように構成されるトランスデューサ（変換器）を含むピックアップデバイスである。
●  オーディオセンサデータ（ＡＳＤ）。これは１つ又は複数のＡＳＵによって配信されるデータである。
●  モーションセンサユニット（ＭＳＵ）。モーションセンサユニットは、モーションに応答してデータを生成し且つ送信するように構成されたハードウェアデバイスである、ＰＳＵのカテゴリである。このデータは、殆どの場合、局所的な基準フレームに対して定義される。所与のＭＳＵは、１つ又は複数の加速度計、１つ又は複数の磁力計から得られるデータ、及び１つ又は複数のジャイロスコープから得られたデータを含むことがある。好ましい実施態様は、１つ又は複数の３軸加速度計、１つの３軸磁力計、及び１つの３軸ジャイロスコープを利用する。モーションセンサユニットは、「着用」されてよく或いは「着用可能」であってよく、それは、モーションセンサユニットが、（例えば、衣服を介して）固定位置にある人間の身体に取り付けられるように構成されることを意味する。
●  モーションセンサデータ（ＭＳＤ）。ＭＳＵによって配信されるデータをモーションセンサデータ（ＭＳＤ）と呼ぶ。このデータは、ＭＳＵからの完全な生データ、又は（例えば、圧縮、低減されたモニタリング、サンプリング速度等に基づく）そのデータのサブセットを含んでよい。
●  ＭＳＵ対応衣服。ＭＳＵ対応衣服は、複数のＭＳＵを運ぶように構成された（シャツ又はパンツのような）衣服である。幾つかの実施態様において、ＭＳＵは、衣服に形成された所定の山間ゾーンにおいて（好ましくは、個々のＭＳＵが取り外され且つ交換されるのが可能であるよう、取り外し可能な方法において）取り付けられ、通信線に連結される。
●  ＰＯＤデバイス。ＰＯＤデバイスは、ＰＳＤ（例えば、ＭＳＵからのＭＳＤ）を受信する処理デバイスである。幾つかの実施態様において、それはＭＳＵ対応衣服によって運ばれ、他の実施態様では、それは別個の装置である（例えば、１つの実施態様において、ＰＯＤデバイスは、スマートフォンに連結する処理デバイス、幾つかの実施態様において、ＰＯＤデバイス機能性は、スマートフォン又はモバイルデバイスによって提供される）。幾つかの場合には、ＭＳＤは、有線接続を介して受信され、幾つかの場合には、無線接続を介して受信され、幾つかの場合には、無線接続及び有線接続を介して受信される。本明細書で記載するように、ＰＯＤデバイスは、ＭＳＤを処理して、それにより、ＭＳＤ内のデータ条件を識別する（例えば、１つ又は複数の徴候(symptom)の存在の識別を可能にする）責任がある。幾つかの実施態様において、ＰＯＤデバイスの役割は、スマートフォンのような多目的エンドユーザハードウェアデバイスによって全体的又は部分的に実行される。幾つかの実施態様において、ＰＳＤ処理の少なくとも一部は、クラウドベースのサービスによって実行される。
●  モーションキャプチャデータ（ＭＣＤ）。モーションキャプチャデータ（ＭＣＤ）は、あらゆる利用可能なモーションキャプチャ技術を使用することに由来するデータである。これに関して、「モーションキャプチャ」は、例えば、キャプチャデバイスが、既知の場所で被験者に取り付けられた視覚マーカを使用して、モーションを表すデータをキャプチャするために用いられる、技術を指す。１つの例は、Viconによって提供されるモーションキャプチャ技術である（しかしながら、発明者／出願人とViconとの間の提携が推測されるべきでない）。以下に更に議論するように、ＭＣＤは、好ましくは、視覚的観察とＭＳＤ観察との間のリンクを提供するために使用される。
●  スキル(skill)。モーションベースアクティビティのコンテキストにおいて、スキルは、例えば、コーチングのコンテキストにおいて（視覚的に及び／又はＭＳＤを介して）観察される個々のモーション（又はリンクされたモーションのセット）である。スキルは、例えば、ローイングモーション（漕ぎ運動）、サッカーキックの特定のカテゴリ、ゴルフスイングの特定のカテゴリ、特定のアクロバット操作等であってもよい。「サブスキル」も言及される。これは、主に、トレーニングされるスキルとそのスキルの一部を構成するより重要でないスキルとを区別することであり、或いは、そのスキルの基礎的要素（ビルディングブロック）である。例えば、ジャグリングというスキルの文脈において、サブスキルは、ボールを投げて同じ手でキャッチするスキルである。
●  徴候。徴候は、（例えば、初期スキル分析のコンテキストにおいて視覚的に観察され、エンドユーザ環境のコンテキストにおいてＭＳＤの処理を介して観察される）観察可能なスキルの属性である。実際的な用語において、徴候は、意味と関連付けられる、スキルの観察可能なモーション属性である。例えば、徴候の識別は、自動化されたコーチングプロセスの提供においてアクション（行為）を引き起こすことがある。徴候は、（伝統的なコーチングのコンテキストに関連して）視覚的に観察される、或いは、（本明細書で議論するような自動適応スキルトレーニングの提供のコンテキストにおいて関連して）ＰＳＤを介して観察されることがある。
●  原因(cause)。徴候は、少なくとも幾つかの場合において、１つの原因に関連する（例えば、所与の徴候は、１つ又は複数の原因と関連することがある）。原因は、幾つかの場合において、ＭＳＤにおいて観察可能でもあるが、それは必ずしも本質的でない。コーチングの観点から、１つのアプローチは、先ず、徴候を識別し、次に、その徴候の原因を決定／予測することである（例えば、決定は、ＭＳＤの分析によってよく、予測は、ＭＳＤの分析以外の手段によってよい）。次に、決定された／予測された原因をコーチングフィードバックによって対処し、続いて、パフォーマンス評価を行い、それにより、コーチングフィードバックが徴候に対処することに成功したか否かを決定してよい。
●  観察可能なデータ条件（ＯＤＣ）。観察可能なデータ条件という用語は、（典型的には、ＯＤＣ又は予期されるＯＤＣのセットの存在のモニタリングに基づく）ＭＳＤのような、ＰＳＤにおいて観察可能である条件を記述し、それにより、下流の機能性を誘発する(trigger)ために使用される。例えば、ＯＤＣは、所与の徴候（又は原因）について定義されてよい。そのＯＤＣが所与のパフォーマンスについてＭＳＤのようなにおいて識別されるならば、関連する徴候（又は原因）がそのパフォーマンスに存在するという決定が行われる。次に、これはトレーニングプログラム内のイベントを誘発する。
●  トレーニングプログラム。「トレーニングプログラム」という用語は、ソフトウェア命令の実行を介して提供されるインタラクティブプロセスを記述するために使用され、それは、エンドユーザにどのように実行するかの命令を提供し、それらのパフォーマンスをどのように修正し、改善し、或いは他の方法で調整するかに関するフィードバックを提供する。以下に記載する少なくとも幾つかの実施態様において、トレーニングプログラムは、関連するエンドユーザの分析（例えば、それらのパフォーマンスの分析及び／又は精神的及び／又は身体的な属性のような個人的な属性の分析）に基づいて適応するよう、プロセスの順序付け、フィードバックの選択、及び／又はトレーニングの他の属性を可能にする規則（ルール）／論理（ロジック）に基づいて実行するトレーニングプログラムである、「適応トレーニングプログラム」である。
【００９０】
以下により詳細に記載するように、エンドユーザ製品の観点から、幾つかの実施態様は、ＰＯＤデバイスが、所与のパフォーマンスに関してユーザの（ＭＳＤのような）ＰＳＤを分析し、それにより、実行される特定のスキルを識別し、幾つかの場合には、特定のスキルのそのパフォーマンスと関連付けられる徴候も識別する。
【００９１】
例示的なエンドツーエンドフレームワーク
図１Ａは、本明細書で記載するある範囲の実施態様によって活用されるエンドツーエンドフレームワークの高レベルフレームワークを提供している。図１Ａのコンテキストにおいて、例示的なスキル分析環境１０１を利用し、それにより、１つ又は複数のスキルを分析し、それらのスキルに関してエンドユーザコンテンツの生成を可能にするデータを提供する。例えば、これは、幾つかの実施態様では、スキルを分析し、それにより、ＰＳＵによって識別され得るＯＤＣ（好ましくは、特定のスキル、スキル徴候、及び同等のものと関連付けられたＯＤＣ）を決定することを含む。これらのＯＤＣは、（トレーニングプログラムのような）例示的なコンテンツ生成プラットフォーム１０２によって実施されるコンテンツ生成論理内で利用されてよい。その点に関して、コンテンツを生成することは、好ましくは、所定のアクションが特定のＯＤＣの識別に応答して取られるプロトコルを定義することを含む。以下に記載する実施態様では、コンテンツ生成プラットフォーム１０２を用いて、１以上（１つ又はそれよりも多く）のコンピュータプログラムのためのルールを生成し、それにより、それらのプログラムが、その特定のスキルがＰＳＤ（及び幾つかの場合にはそれらのスキルパフォーマンスと関連付けられる徴候）に基づき実行されたことを識別するのを可能にする。
【００９２】
１以上のスキル分析環境及びコンテンツ生成プラットフォームを利用し、それにより、例示的なコンテンツ管理及び配信プラットフォーム１０３にコンテンツを提供するのが好ましい。このプラットフォームは、幾つかの実施態様において、複数のネットワーク化されたサーバデバイスによって定義される。本質的には、プラットフォーム１０３の目的は、コンテンツ生成プラットフォームによって生成されるコンテンツをエンドユーザに利用可能にすることである。図１Ａのコンテキストにおいて、それは例示的なエンドユーザ機器１０４へのコンテンツのダウンロードを可能にすることを含む。ダウンロードすることは、幾つかの実施態様において、コンテンツの初期ダウンロードを含み、その後、追加的な所要のコンテンツの更なるダウンロードを含む。幾つかの場合において、更なるダウンロードの性質は、（例えば、スキルトレーニングプログラムのコンポーネント間の適応的進行及び／又はユーザ選択に基づく）ユーザインタラクション(user  interactions)によって影響される。本明細書で考察されるダウンロードコンテンツの具体的な例は、その特定のスキルがＰＳＤ（及び幾つかの場合にはそれらのスキルパフォーマンスと関連付けられる徴候）に基づき実行されたことを識別するように構成される。
【００９３】
例示的な機器１０４は、（スマートフォン、ヘッドセット、ＨＵＤアイウェア、網膜投影デバイス等のような）ユーザインタフェースデバイスと共に、複数のＭＳＵ及びＰＯＤデバイスを保持する(carries)ＭＳＵ対応衣服の形態において例示されている。
【００９４】
図１Ａの例において、ユーザは、プラットフォーム１０３からコンテンツをダウンロードし、機器１０４を介してそのコンテンツを実行させる。例えば、これは、ＰＳＤに基づく特定のスキル（例えば、スノーボーディングのような、特定の形態の身体的アクティビティに関連するスキル）のパフォーマンスをモニタリングするのを可能にするコンテンツを含んでよい。幾つかの実施形態において、これは図１Ａの例と共に提供され、機器１０４は、メディア管理プラットフォーム１０５を含む１以上のコンテンツ対話プラットフォームと対話するように構成される。これは、幾つかの実施態様において、メディアコンテンツの管理に関する追加的な機能性を提供する、具体的には、ハードウェア１０４の１上のインスタンス(instances)を介して生成されるＰＳＤを介して識別されるスキルパフォーマンスとのメディアデータ（例えば、ビデオデータ）の相関に関する機能性を提供する、外部（ウェブベース及び／又はローカルコンピューティングハードウェアを介して提供される）プラットフォームである。
【００９５】
図１Ａは、（エンドユーザハードウェアを介して識別され且つ徴候測定されるべきスキルを分析するために実施される）スキル分析フェーズ(skill  analysis  phase)と、（スキル分析フェーズからのデータ処理技術をエンドユーザによる経験のためのソフトウェア製品及びコンテンツに埋め込む）コンテンツ生成(generation)及び配布(distribution)と、（エンドユーザハードウェアを操作して身体的パフォーマンスの分析を可能にすることによりスキル及び徴候を識別する）エンドユーザ配信フェーズ(delivery  phase)とを含む、技術の多数のフェーズを描写している。メディア管理機能性は、エンドユーザ配信フェーズの部分として主に生じる。
【００９６】
メディア管理の概要
上述のように、メディア管理プラットフォーム１０５は、メディアコンテンツの管理に関連する機能性を提供する。概要において、ＰＳＤは、ビデオファイルのような、メディアコンテンツのタグ付け(tagging)及び／又は分類(categorisation)を可能にするための基礎として使用される。より具体的には、エンドユーザ配信フェーズにおける実世界の身体的パフォーマンスにおける特定のスキル及び／又は徴候の識別を可能にする技術と組み合わせにおいて、本明細書に記載するＰＳＵを使用することによって、時間コード化された(time-coded)スキルイベントデータが定義される。これは実際の身体的パフォーマンスイベントに対応する。ビデオデータにも取り込まれるそれらのイベントは、本明細書に記載する技術によってビデオデータ内で自動的に識別される。例えば、時間相関（及び幾つかの場合には位置相関）方法は、パフォーマンスイベントを示す映像を含むビデオデータの部分の自動化された識別を可能にするために使用される。
【００９７】
実施態様は、メディアデータを管理するコンピュータ実装方法を含む。そのような方法は、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータを受信することを含む。時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの各所与のインスタンスは、複数の所定の身体的動作ベースのスキルのうちの特定の１つの身体的パフォーマンスを表す。スキルパフォーマンスイベントデータは、１以上のＭＳＵを含むエンドユーザハードウェアから得られたデータの処理に基づいて定義される。以下に記載する実施態様の目的のために、複数のＭＳＵが使用され、これらはＭＳＵ対応衣服を介して提供される。
【００９８】
時間コード化(time-coding)の性質は、実施形態の間で異なる。例えば、時間コード化は、アクティビティの開始、開始及び終了タイムスタンプ、持続時間情報、及び／又は他のタイミング情報を表すタイムスタンプを含んでよい。タイミング情報は、利用可能なクロックデバイス、例えば、ＰＯＤデバイスクロック、スマートフォンクロック等に関連して定義されてよい。幾つかの実施態様では、スマートフォン又は他のネットワークデバイスが、時間コード化に使用されるクロックとオンライン場所で利用可能な基準クロックとの間の関係を定期的に確認するように構成される。
【００９９】
幾つかの実施形態において、エンドユーザハードウェアは、スキル又はアクティビティに特有のデータをダウンロードするために、事前に操作される（即ち、スキル／アクティビティを実行するに先立ちユーザによって操作される）。このデータは、（以下でより詳細に議論される）状態エンジンデータ及び／又はセンサ構成データを含む。概観すると、状態エンジンデータは、（複数のＭＳＵから得られる運動センサデータ（ＭＳＤ）に基づいて）予め定められた身体的動作ベースのスキルの特定のセットを表すパフォーマンスイベントを識別するように、エンドユーザハードウェアを構成する。例えば、ユーザは、特定のアクティビティ（例えば、テニス、スケートボード、スノーボード、又は同等のもののような、スポーツ）に関連するコンテンツをダウンロードしてアクティブ化させ、そのコンテンツは、そのアクティビティと関連付けられるスキルのセットの識別に関連するＭＳＵデータの処理を可能にするように構成された状態エンジンデータを含む（識別は、エンドユーザハードウェアで又はエンドユーザハードウェアによる処理及びサーバ側の処理の組み合わせ介して行なわれてよい）。幾つかの場合において、ユーザは、モニタリングされるべき特定のスキルを選択する（例えば、ユーザは、彼／彼女が特定のスノーボード操縦を試みることを決定し、その特定の操縦の目的のためにＭＳＤをモニタリングするように構成された状態エンジンデータをアクティブ化する。
【０１００】
任意的に、状態エンジンデータは、ＭＳＵが特定のスキル又はスキルのセットに関連するデータを配信するように構成されるように、関連するセンサ構成データを有する（これはサンプリングレート、センサ感度設定等を含んでよい）。エンドユーザハードウェアのユーザは、好ましくは、（ｉ）実行される予定のアクティビティを選択すること、及び（ｉｉ）複数のＭＳＵから得られた運動センサデータ（ＭＳＤ）に基づき、選択されたアクティビティと関連付けられる複数の所定の身体的動作ベースのスキルを表すパフォーマンスイベントを識別するようにエンドユーザハードウェアを構成する状態エンジンデータ（及びセンサ構成データ）のエンドユーザハードウェアへのダウンロードを引き起こすことが可能にされる。
【０１０１】
幾つかの実施形態は、スキル特有のＭＳＤ分析の少なくとも部分が、特定のセットのスキルのために調整されたダウンロードされた状態エンジンデータ及び／又はセンサ構成データに基づいてエンドユーザデータで実行される、実行されるアプローチを参照して記載されるが、更なる実施態様では、未処理の及び／又は概ね処理されたＭＳＤが、サーバ側処理のためにスキル不明確ベース(skill-neutral  basis)でサーバに送信される。
【０１０２】
方法は、１以上のビデオソースにアクセスすることも含み、１以上のビデオソースは、時間コード化されたスキルパフォーマンスデータと関連付けられる。即ち、ビデオデータは、（例えば、既知の又は計算された時間変換を使用して）タイムコードと相関させられることができるタイムラインを有する。１以上のビデオソースのそれぞれからのビデオデータのそれぞれの部分は、（タイムコード相関に基づいて）時間コード化されたスキルパフォーマンスデータに対応することに基づいて識別される。これは、時間コード化されたスキルパフォーマンスデータのインスタンスに対応するビデオデータのそれぞれの部分の識別を可能にする。
【０１０３】
幾つかの実施形態において、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータは、（ｉ）遂行される定義されたモーションベースのスキルについての名前識別子、及び（ｉｉ）遂行されるスキルの１以上の徴候を含む、パフォーマンス属性の代表である。これらの徴候は、好ましくは、パフォーマンスに影響を与える要因と関連付けられるモーション属性を表す徴候を含む（パフォーマンス分析の脈絡におけるパフォーマンスに影響を与える要因の役割は、以下に更に詳細に議論される）。徴候は、振幅、速度、パワー、正確性等のような、パフォーマンス結果も表すことがある。従って、１以上の徴候は、定義された最適なパフォーマンスに対するスキルのパフォーマンス、及びスキルのパフォーマンスにおいて観察される１以上のモーションベースの属性の一方又は両方に基づき定義される。
【０１０４】
識別されたスキルの徴候を決定することによって、本方法は、特定の症状を有する特定のスキルのインスタンスの識別を可能にすることを含む、スキルパフォーマンスイベントの検索を可能にする。例えば、実際的な例において、ユーザは、徴候Ｙを表示する（しかしながら、徴候Ｚを表示しない）スキルＸの全てのインスタンスを検索してよい。
【０１０５】
問い合わせすること(querying)に関して、幾つかの実施形態における方法は、ユーザが、１以上のスキルパフォーマンスイベントデータ属性値に基づいて定義されるユーザクエリ(user  query)を定義し且つ提出するのを可能にするように構成されたクエリインターフェースを提供すること、ユーザクエリを受信することに応答して、（ｉ）クエリを満足するスキルパフォーマンスイベントデータの１以上のインスタンスを識別し、（ｉｉ）スキルパフォーマンスイベントデータの識別されたインスタンスと関連付けられるビデオデータの部分を識別すること、及び、クエリに応答して、ビデオデータの識別された部分を見るためのユーザアクセスを可能にするように構成されたデータを配信することを含む。
【０１０６】
これに関して、以下に記載する実施形態は、取り込まれた映像中に存在すると予想されるユーザ実行スキルを参照してビデオデータのコンテンツに基づいてビデオデータの自動分類を可能にすることを含む、メディア管理を可能にするように構成される技術に関する。技術の鍵となる要素は以下を含む。
●  ＭＳＵ対応衣服で支持されるＭＳＵのような、ＰＳＵから得られるデータに基づいてスキル（及びその属性／徴候）の識別を可能にするデータ分析技法の定義を可能にする技術。例えば、これは、ＭＳＤにおいて観察可能なＯＤＣを定義することにより、（ｉ）特定のスキルが実行されたこと、及び（ｉｉ）そのスキルのそのパフォーマンスの徴候／属性を決定することを含む。「徴候」(symptom)及び「属性」(attribute)という用語は、本明細書において概ね同義に使用されている。その点において、徴候は、パフォーマンスに影響を与える要因、及び／又は定性的なパフォーマンス結果（例えば、速度、パワー、振幅及び／又は精度値）を示す動きの態様を含んでよい。
●  エンドユーザ機器から得られる（ＭＳＤのような）ＰＳＤの処理を可能にすることにより、実行されるスキル及び任意的にその徴候を識別することを可能にする技術。幾つかの実施形態では、その処理の少なくとも部分は、エンドユーザハードウェアで行われる。例えば、状態エンジンデータがエンドユーザハードウェアにダウンロードされることにより、特定のアクティビティと関連付けられる特定のスキルのセットをモニタリングするのを容易にするようにハードウェアを構成する（例えば、別個のダウンロード可能なコンテンツパッケージが、スノーボード、スケートボード、ラグビー、ゴールド等のために利用可能にされる）。幾つかの場合には、処理の一部又は全部は、クラウドでホストされた場所で行われる。例えば、未処理の又は部分的に処理されたＰＳＤがアップロードされ、それにより、集中処理を可能にすることにより、スキルパフォーマンスイベントを識別するのを可能にする（これはダウンロードされた状態エンジンデータに基づくローカル処理の代替として又はそれとの組み合わせにおいて行われてよい。
●  ＰＳＤを収集し、提供し、（全体的に又は部分的に）処理することにより、スキル及び徴候の識別を可能にするように構成されたエンドユーザハードウェア技術。
●  エンドユーザハードウェアを介して提供されるデータに基づくメディアコンテンツの管理を可能にして、パフォーマンスイベントがエンドユーザハードウェアのＰＳＵから得られるタイムコード化されたパフォーマンスイベントデータに基づいてビデオデータ内で自動的に識別されるのを可能にする技術。
【０１０７】
これらの技術のうちの各々の技術の例は、ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０で提供される追加的な例及び詳細を用いて以下に更に提供される。
【０１０８】
図１Ｂは、１つの実施形態に従った例示的な構成を例示している。
【０１０９】
複数の参加者がＭＳＵ対応衣服（及び関連するＩＴ基礎構造）１００を利用する。それらの衣服の利用から得られるデータは、スキルパフォーマンスデータ１２０のレポジトリ(repository)にロードされる。これは（任意的に新しい形式へのデータの処理を実行する）１以上の中間コンピュータデバイス／システムを介して行われる。幾つかの実施形態において、データ１２０は、ローカルエンドユーザハードウェア内に（全体的又は部分的に）維持される。
【０１１０】
同様に、（再び任意的に新しい形式へのデータの処理を実行することがある１以上の中間コンピュータデバイス／システムを介して）、取込みデバイス１１０のうちの１以上に由来するデータが、取り込まれたビデオデータ１３０内にロードされる。
【０１１１】
相関エンジン１４０は、（例えば、時間及び／又は位置データを含む情報に基づいて）取り込まれたビデオデータの部分とのスキルパフォーマンスデータ中の定義されたスキルパフォーマンスイベントのマッチングを可能にするように構成される。クエリ取扱いエンジン１５０は、１以上のクライアント端末１６０のユーザがクエリを提出し、それにより、スキルパフォーマンスデータの所望の属性に基づいて取り込まれたビデオデータへのアクセスを得るのを可能にする。
【０１１２】
以下のセクションは、メディア管理機能性に関連する分類及びクエリ取扱い機能性の追加的な開示の前に、図１Ａの実施形態のような実施形態をサポートするために、幾つかの実施形態において使用される技術（例えば、スキル分析、コンテンツ配信、及びエンドユーザハードウェア）へのコンテキストを提供する。
【０１１３】
スキル分析フェーズ−概要
前述のように、スキル分析フェーズを実施し、それにより、エンドユーザ配信フェーズにおいて識別され且つ分析されるべきスキルを分析する。即ち、スキルを検査することにより、（ＭＳＤのような）ＰＳＤを介してスキルをどのように自動的に識別し且つ分析すべきかを決定する、準備フェースがある。このフェーズの結果は、エンドユーザハードウェア（例えば、ＭＳＵ対応衣服及び関連する処理基礎構造）及び／又はエンドユーザハードウェアＭＳＵから得られる生の及び／又は部分的処理されたデータを受け取るように構成されサーバ側処理基礎構造の設定を可能にするために用いられる。
【０１１４】
幾つかの実施態様において、スキル分析フェーズは、好ましくは、（ｉ）スキルの属性、例えば、（エンドユーザ機能性がスキル識別を含む場合に特に関連する）実行されるスキルを表す属性、及び（エンドユーザの機能性が、例えば、スキルトレーニングの配信のコンテキストにおける、スキルトレーニング分析を含む場合に特に関連する）徴候及び原因のような、スキルが実行される方法を表す属性を決定する分析、並びに、（ｉｉ）エンドユーザのハードウェア（ＭＳＵのようなＰＳＵ）を自動化されたスキルパフォーマンス分析のために構成することができるよう、（実行されるスキル、及び徴候及び／又は原因のようなそのスキルのパフォーマンスの属性）のような、スキル属性の自動的な識別を可能にする、ＯＤＣを定義する分析を含む。
【０１１５】
スキル分析フェーズの性質は、（例えば、モーションベースのスキルとオーディオベースのスキルのカテゴリの間の）所与のスキルの性質に依存して、有意に異なる。次に、例示のために、モーションベースのスキルのコンテキストにおけるスキル分析フェーズに関して例示的な実施態様を記載する。すなわち、身体的アクティビティを分析し、それにより、身体装着式ＭＳＵからのデータをモニタリングするＰＯＤデバイスを構成するために使用されるＯＤＣを決定することを参照して、実施態様を記載する。この実施例は、様々な新規且つ進歩的な技術的アプローチが、モーションベースのスキルのための効果的なＯＤＣを生成するタスクを容易にするために開発されている、比較的困難で複雑なコンテキストにおいて段階化されたスキル分析を代表するものとして選択される。本明細書で記載する方法論の全ての特徴が全ての実施態様に存在するわけではなく、或いは、全てのアクティビティのコンテキストにおいて使用されるわけではないことが理解されるであろう。この技術は、（例えば、パフォーマンス、コーチング、及びモニタリングに関して）異なるレベルの複雑さを伴う、広範な身体的アクティビティに適用可能である。しかしながら、本明細書で記載する方法論は、広範なアクティビティ、例えば、個人及びチームスポーツのコンテキストにおいて実行されるスキルに亘って適用可能である。
【０１１６】
以下に詳述する方法論及び技術は、特定の身体的アクティビティ、即ち、ローイング(rowing)に関する具体的な実施例を参照して説明される。そのスキルは、標準的なローイングストロークである。ローイングは、主として便宜的なテキストの説明の目的のために一例として選択されており、その特定のアクティビティを参照して記述する技法が、他のアクティビティ（例えば、サッカーボールの特定の形態のキック、ゴルフクラブのスイングを行うこと、スノーボード上でアクロバットな操縦を行うこと等）にどのように容易に適用されるかは、容易に理解されるであろう。
【０１１７】
一般的に言えば、所与の身体的アクティビティについてＯＤＣを決定する広範なアプローチがある。これらは、以下を含むが、これらに限定されない。
●  二次的技術を利用して、それにより、ＭＳＤの理解を合理化すること。例えば、以下に提供する実施例は、ＭＣＤとＭＳＤとの組み合わせを利用するアプローチを議論する。ＭＣＤは、主に（例えば、強力な高速カメラを使用する）モーションキャプチャ技術の確立された性質の故に使用される。他方、モーションセンサ技術は、現在、有効性が絶えず進歩している。十分に確立されたＭＣＤ分析技術の使用は、ＭＳＤ及びＭＳＤに関して行われる観察の理解及び／又は検証を支援する。
●  ＭＣＤ支援のないＭＳＤの直接的な利用。例えば、ＭＳＤは、ＭＣＤと同様に、データをキャプチャして、それにより、ＭＣＤから従来から生成されたものと類似する（例えば、骨格関節を有する身体アバターに基づく）三次元身体モデルを生成するという意味で利用される。これはＭＣＤの精度(accuracy)及び信頼度(reliability)の閾値を仮定することが理解されるであろう。しかしながら、幾つかの実施態様において、これは達成可能であり、故に、ＭＣＤ支援を不要にする。
●  例えば、ＭＳＤ及び／又はＭＣＤが、客観的に定義されたパフォーマンス結果データ（例えば、ローイングの場合には、パワー出力、そして、ゴルフの場合には、ボールの方向及び軌跡）と共に、複数のサンプルパフォーマンスのために収集される、機械学習法。機械学習方法を実施して、それにより、ＯＤＣとスキルパフォーマンスに対する影響との間の関係の自動的な定義付けを可能にする。そのようなアプローチは、十分なサンプルサイズで実施されるとき、ＯＤＣのコンピュータ識別を可能にして、スキルパフォーマンス結果の予測を推進する。例えば、ＭＳＤ（又は、幾つかの実施態様では、ＭＣＤ）のサンプルパフォーマンス収集を使用するゴルフスイングモーションの機械学習に基づき、客観的に定義された結果の分析を使用してスイングパフォーマンスに影響を及ぼすＯＤＣを自動的に識別し、それにより、エンドユーザのハードウェア（例えば、ＭＳＵ対応衣服）を使用したエンドユーザのスイングに関する結果の信頼性のある自動化された予測を可能にする。
●  エンドユーザからの分析データの遠隔収集。例えば、エンドユーザデバイスは、「記録」機能を備え、「記録」機能は、（任意的に、ユーザ自身によって識別される徴候等に関する情報と共に）エンドユーザによってそれぞれ行われる特定のスキルを表すＭＳＤの記録を可能にする。記録されるデータは、複数のユーザのための所与のスキル（又は特定の徴候を有する特定のスキル）についてＭＳＤを比較し、故に、スキル（及び／又は徴候）についてＯＤＣを識別するよう、中央処理場所に送信される。例えば、これはデータの共通点を識別することによって達成される。
【０１１８】
非ＭＳＤデータを活用してＭＳＤデータを検証及び／又は他の方法で支援する他のアプローチを含み、サンプルユーザグループを定義及び分析するための異なる技術を実施する他のアプローチも含む、他のアプローチが使用されてもよい。
【０１１９】
スキルトレーニングプログラムのコンテキストにおいて使用し得る徴候及び／又は原因のためのＯＤＣの開発に寄与する主観的エキスパートコーチング知識を可能にすることに向けられた特定の例示的な実施態様を参照して、上の第１の実施例を以下により詳細に検討する。
【０１２０】
スキル分析フェーズ−サンプル分析実施例
幾つかの例示的な実施態様では、トレーニングされる各スキルについて、１つ又は複数のサンプルスキルパフォーマーを使用して、そのスキルに含まれるモーションの初期分析を実行し、それにより、最適なパフォーマンスと準最適なパフォーマンスとの間の差の決定を可能にする（故に、最適なパフォーマンスに向かう指導を可能にする）必要がある。一般的に言えば、これは視覚的分析で始まり、次に、視覚的分析は（１つ又は複数の中間プロセスを介して）モーションセンサデータの分析（観察可能なデータ条件(Observable  Data  Conditions)又はＯＤＣについてのモニタリングと呼ぶ）に変換される。
【０１２１】
本明細書で記載する例示的な技法は、複数のサンプル被験者による（所与のスキルについての）身体的スキルパフォーマンスを表すデータを取得することを含む。各身体的スキルパフォーマンスについて、データは、好ましくは、以下を含む。
（ｉ）１つ又は複数のキャプチャ角から１つ又は複数のキャプチャデバイスによってキャプチャされるビデオデータ。例えば、ローイングのコンテキストにおいて、これは、側方キャプチャ角及び後方キャプチャ角を含んでよい。
（ｉｉ）あらゆる利用可能なモーションキャプチャ技法を使用したモーションキャプチャデータ（ＭＣＤ）。これに関して、「モーションキャプチャ」は、例えば、既知の場所にいる被験者に取り付けられた視覚マーカを使用して、モーションを表すデータをキャプチャするために、キャプチャデバイスを使用する、技術を指す。一例は、Vicon によって提供されるモーションキャプチャ技術である（しかしながら、発明者／出願人とViconとの間の提携は推測されるべきでない）。
（ｉｉｉ）１つ又は複数の身体装着式モーションセンサを使用するモーションセンサデータ（ＭＳＤ）。
【０１２２】
いずれの場合においても、好適なアプローチは、（ｉ）生データ及び（ｉｉ）ある程度の処理を受けたデータの両方を格納することである。これは特にモーションセンサデータに当て嵌まる。より新しい/より良い処理アルゴリズムが利用可能になるに応じて、時間の経過に伴って生データを再処理し、それにより、エンドユーザ機能性を向上させてよい。
【０１２３】
概観すると、一般的な概念は、（現実のコーチにとって最も有用である）ビデオデータと（ＭＳＵ対応衣服から得られるデータの分析を介したコーチングを含む最終的なエンドユーザ機能性に必要とされる）ＭＳＤとの間の足掛かり(stepping  stone)としてＭＣＤを使用することである。ＭＣＤは（ｉ）十分に開発された信頼性の高い技術であり且つ（ｉｉ）身体部分の精密な相対的モーションをモニタリングするのに適しているので、ＭＣＤは、この点に関して有用な足掛かりを提示する。
【０１２４】
全体的な技法は、以下のフェーズ、すなわち、（ｉ）選択的な被験者によるサンプルパフォーマンスを表すデータの収集、（ｉｉ）ビデオデータを使用する１人又はそれよりも多くのコーチによるサンプルパフォーマンスの視覚分析、（ｉｉｉ）１人又はそれよりも多くのコーチによって行われる視覚的観察のＭＣＤ空間への変換、及び（ｉｖ）ＭＣＤ観察に基づきＭＳＤを分析し、それにより、実際の意味で１人又はそれよりも多くのコーチの観察を表すＭＳＤ空間内のＯＤＣを識別することを含む。これらのフェーズの各々を以下に更に詳細に議論する。これはブロック２０１乃至２０４を介して図２Ａに例示されている。
【０１２５】
代替的な方法が、（ビデオデータの収集を省略し、代わりに、ＭＣＤを使用して生成したデジタルモデルを介して視覚的分析を行う）図２Ｂ、（ＭＳＤのみを使用し、ＭＳＤに基づくコンピュータ生成モデルを使用して視覚的分析を達成する）図２Ｃ、（視覚的分析がなく、サンプル間の類似性及び相違を識別するＭＣＤのデータ分析のみがある）図２Ｄ、及びＭＳＤを介した機械学習を利用する図２Ｅに例示されている（ＭＳＤはサンプルパフォーマンスのために収集され、データ分析は結果データに基づいて行われ、それはサンプルパフォーマンスの１つ又は複数の結果パラメータが客観的に測定し、ＯＤＣは機械学習に基づき定義されて、ＯＤＣに基づく結果の予測を可能にする）。
【０１２６】
「１人又はそれよりも多くの」コーチを使用することに関して、幾つかの場合には、多数のコーチを使用し、それにより、所与のスキルの分析及びコーチングに関して合意位置を定義し、幾つかの場合には、代替的／追加的に多数のコーチを使用して、コーチに固有のコンテンツを定義する。後者は、エンドユーザがより広いコーチング合意に基づくコーチングと特定のコーチの特定の視点に基づくコーチングとの間で選択することを可能にする。実用的なレベルでは、商業的実施のコンテキストにおいて、後者は、（任意的により高い価格帯での）プレミアムコンテンツ提供のための基礎として提供されてよい。「コーチ」という用語は、コーチとして資格を有する者、又は（運動選手（アスリート）又は他のエキスパート（専門家）のような）本目的のためにコーチング能力において仕事をする者を記述するために使用されることがある。
【０１２７】
スキル分析フェーズ−被験者選択実施例
被験者選択は、所与のスキルを代表する被験者のグループを選択することを含む。幾つかの例示的な実施態様において、サンプル選択は、以下のパラメータのうちの１つ又は複数に亘る標準化(normalisation)を可能にするために実行される。
（ｉ）能力レベル。好ましくは、能力レベルの範囲に亘る十分な代表があるように、複数の被験者が選択される。これは、既知の能力レベルのセットを最初に決定して、各レベルについて十分な被験者数を確保すること、第１のサンプルグループを分析し、その分析に基づきそのグループ内からの能力レベル代表を識別し、任意的に、能力レベルを代表するに至らないサンプルグループに拡大すること、又は他のアプローチを含む。本明細書で記載する実施態様において、ユーザ能力レベルは、多数のレベルでの自動的なコーチングプロセスの中心である。例えば、以下に更に議論するように、ユーザ能力レベルの初期評価は、例えば、ＰＯＤデバイスがモニタリングするＯＤＣに関して、ＰＯＤデバイスがどのように構成されかを決定するために使用される。コンテキストとして、初心者が行うミスはエキスパートが行うミスと異なる。その上、例えば、最初にトレーニングを提供し、それにより、初心者レベルで最適な（又は最適に近い）パフォーマンスを達成し、引き続きトレーニングを提供し、それにより、より進んだレベルで最適な（又は最適に近い）パフォーマンスを達成することによって、ユーザの実際の能力レベルに向けられたコーチングを提供することは有利である。
（ｉｉ）身体サイズ及び／又は形状。幾つかの実施態様において、又は幾つかのスキルについて、身体サイズ及び／又は形状は、（例えば、徴候の観察可能な特性を参照することによって）スキルのモーション属性に直接的な影響を有することがある。任意的なアプローチは、サンプルが、理想的には各能力レベルで、複数の身体サイズ／形状の各々を代表するように、サンプルを拡大することである。以下に更に議論するように、身体サイズ／形状の標準化は、幾つかの実施態様において、以下に更に議論するように、データ駆動型サンプル拡張方法を介して代替的に達成される。手短に言えば、これは、収集されたデータに所定の変換のセットを適用し、それにより、そのデータを異なる身体サイズ及び／又は形状の範囲に亘って変換することによって、複数のＭＣＤ／ＭＳＤデータセットが各サンプルユーザパフォーマンスについて定義されるのを可能にする。
（ｉｉｉ）スタイル。ユーザはパフォーマンスに重大な影響を与えない独自のスタイルを有することがある。サンプルは、好ましくは、徴候の観察特性がスタイルに依存しないように、スタイルに亘る標準化を可能にする十分な代表を含む。これは、個々のスタイルの特徴とは無関係に、パフォーマンスに基づく方法におけるコーチングを可能にする。しかしながら、幾つかの実施態様では、少なくとも徴候の選択が、スタイル固有の方法において定義される。例えば、これはコーチングが特定のスタイルを採用することを可能にする（例えば、特定の運動選手のスタイルに向けたコーチングを可能にする）。
【０１２８】
単純性のために、以下の記述は、多数の能力レベルについての標準化に焦点を当てる。例示的な実施態様では、「ｍ」能力レベル（ＡＬ１乃至Ａｌｍ）があり、各能力レベルで「ｎ」被験者（ＳＵＢ１乃至ＳＵＢｎ）がいる。すなわち、全体としてｍ＊ｎの被験者がいる。各個々の能力レベルでの被験者の数は必ずしも等しくなくてよい（例えば、幾つかの実施態様では、所与の能力レベルで追加的な被験者が観察され、それにより、より信頼性の高いデータが得られる）。
【０１２９】
前述のように、幾つかの実施態様では、例えば、追加的なデータポイントが好ましいという識別に基づき、サンプルは時間の経過に伴い拡張される。
【０１３０】
スキル分析フェーズ−パフォーマンスレジーム定義実施例
幾つかの例示的な実施態様において、各テスト被験者(test subject)(
ＡＬ１乃至ＡＬｎの各々でのＳＵＢ１乃至ＳＵＢｎ)は、所定のパフォーマンスレジーム(performance  regime)を実施する。幾つかの実施態様において、パフォーマンスレジームは、複数の能力レベルに亘って一定である。他の実施態様では、特定のパフォーマンスレジームが各能力レベルについて定義される。コンテキストとして、幾つかの場合には、パフォーマンスレジームは、様々な強度レベルでのパフォーマンスを含み、特定の強度レベルは、閾値能力レベル未満では不適切なことがある。
【０１３１】
幾つかの実施態様は、所与のスキルについて分析パフォーマンスレジームを定義することを含むプロセスを提供する。このレジームは、サンプルデータ収集の目的のために各被験者によって実行されるべき複数の身体的スキルを定義する。好ましくは、分析パフォーマンスレジームは、所定の数のセットを実行する命令によって定義され、各セットは、所定のセットパラメータを有する。セットパラメータは、好ましくは、以下を含む。
（ｉ）各セットについての反復数。例えば、セットは、ｎ反復（ここで、ｎ≧１）を含んでよく、被験者は、所定のパラメータでスキルを反復的に試みる。
（ｉｉ）反復命令。例えば、反復の間にどれくらい休むか。
（ｉｉｉ）強度パラメータ。例えば、セットは一定の強度（同じ強度Ｉｃでの各反復ＲＥＦ１乃至ＲＥＰｎ）で実行されてよく、強度を増加させる（強度Ｉ１で反復Ｒ１を実行し、次に、強度Ｉ２でＲＥＰ２を実行する、ここで、Ｉ１＞Ｉ２等）、或いは強度を減少させる（強度Ｉ１で反復ＲＥＰ１を実行し、次に、強度Ｉ２でＲ２を実行する、ここで、Ｉ１＜Ｉ２等）、或いは、より複雑な強度プロファイルを実行する。強度が定義される方法は、アクティビティに依存する。例えば、速さ（スピード）、電力、周波数等のような、強度パラメータが使用されてよい。そのような測定値は、幾つかの場合に、客観的な測定及びフィードバックを可能にする。代替的に、最大強度の百分率（例えば、“最大値の５０％”）は主観的であるが、しばしば効果的である。
【０１３２】
一例として、エルグ機械（室内ローイング機器の一形態）上のローイングモーションの形態におけるスキルを分析する所与の分析パフォーマンスレジームは、以下のように定義されてよい。
●  ６つのセット（ＳＥＴ１乃至ＳＥＴ６）を実行し、セット間に５分の休憩を取る。
●  各セットについて、８回の連続的な反復を実行する（ＲＥＰ１乃至ＲＥＰ８）。
●  強度パラメータは、強度＝１００ＷでのＳＥＴ１、強度＝２５０ＷでのＳＥＴ２、強度＝４００ＷでのＳＥＴ３、強度＝５５０ＷでのＳＥＴ４、強度＝７００ＷでのＳＥＴ５、及び強度＝８５０ＷでのＳＥＴ６である。
【０１３３】
ローイングの実施例への言及は、以下に更に続く。しかしながら、これは例示のために提供される代表的なスキルに過ぎないこと、及び基礎を成す原理は広範なスキルに適用可能であることが理解されなければならない。
【０１３４】
スキル分析フェーズ−例示的なデータ収集プロトコル
パフォーマンスレジーム(performance  regime)の各ユーザの完了に関して、データが収集され且つ格納される。上述のように、この実施例について、本明細書で考慮する主要な実施例において、データは、以下を含む。
（ｉ）１つ又は複数のキャプチャ角から１つ又は複数のキャプチャデバイスによってキャプチャされるビデオデータ。例えば、正面、背面、側面、反対面、上面、及び他のカメラ角のうちの１つ又は複数が使用されてよい。
（ｉｉ）あらゆる利用可能なモーションキャプチャ技術を使用するモーションキャプチャデータ（ＭＣＤ）。
（ｉｉｉ）１つ又は複数の身体装着式モーションセンサを使用するモーションセンサデータ（ＭＳＤ）。
【０１３５】
データ収集を実行する条件を制御し、それにより、サンプル間の高度の整合性(consistency)及び比較可能性(comparability)を達成することが好ましい。例えば、これは、マーカ等を使用して一貫したカメラ配置を保証して、被験者の位置決め、被験者上のＭＳＵの正確な位置決め等を支援することのような、技術を含んでよい。
【０１３６】
収集されるデータは、１つ又は複数のデータベースに編成され且つ格納される。メタデータも好ましくは収集され且つ格納され、それにより、追加的な文脈を提供する。更に、幾つかの場合には、データを処理して、キーイベント（鍵となる事象）を識別する。具体的には、事象は、モーションベースのイベントについてデータ内に自動的に及び／又は手動でタグ付けされてよい。例えば、所与のスキルの反復は、開始、終了、及び１つ又は複数の中間イベントのような、複数のモーションイベントを含んでよい。イベントは、ステップのようなもの、ボールに触れられる瞬間、ローイングモーション中のキーポイント（鍵となる地点）等を含んでよい。これらのイベントは、各データセット内で、又はビデオデータ、ＭＣＤ及びＭＳＤに亘って同期させられ得るタイムライン上で定義されてよい。
【０１３７】
スキル分析フェーズ−例示的なデータ同期
データの各形態は、好ましくは、同期させられるように構成される。例えば、以下の通りである。
●  ビデオデータ及びＭＣＤは、好ましくは、同期させられ、それにより、比較検討を可能にするように構成される。これは、例えば、（特に異なる視認角からキャプチャされたビデオ／ＭＣＤの比較分析に特に有用な）並列ビデオ検査(side-by-side  video  review)や、（特に共通角についてキャプチャされたビデオ／ＭＣＤに有用な）部分的な透明性を用いたオーバーレイ検査(overlaid  review)を含む。
●  ＭＳＤは、好ましくは、多数のＭＳＵからのデータが共通の時間基準に対して変換／格納されるよう、同期させられるように構成される。これは、幾つかの実施態様では、それ自体のローカルクロック(local  clock)に対する時間基準及び／又は観察可能な地球時間クロック(global  time  clock)に対する時間基準を表すデータをＰＯＤデバイスに提供する各ＭＳＵによって達成される。分散ノードによって供給されるデータの時間同期のための様々な有用な同期技法は、例えば、メディアデータ同期を含む、他の情報技術環境から知られている。
【０１３８】
同期は、好ましくは、（データが共通の時間基準に対して標準化されるように構成される）時間ベースの同期を含むが、時間ベースの同期に限定されない。幾つかの実施態様において、イベントベースの同期は、時間ベースの同期に加えて又は時間ベースの同期の代わりとして（又は時間ベースの同期を支援する手段として）使用される。
【０１３９】
イベントベースの同期は、ＭＣＤ又はＭＳＤのようなデータがイベントを表すデータを含むような、プロセスを指す。イベントは、典型的には、データについてのローカルタイムラインに対して定義される。例えば、ＭＣＤは、０：００：００に開始時点を有するビデオファイルを含んでよく、イベントは、その開始時点に対する時間で定義される。イベントは、（例えば、所定の観察可能な信号のようなソフトウェアプロセスによって識別され得るイベントを参照することによって）自動的に定義されてよく、且つ／或いは（例えば、そのデータの手作業の視覚的検査中にビデオデータをマーキングし、特定のイベントが発生した時間を識別して）手作業で定義されてよい。
【０１４０】
ＭＣＤのコンテキストにおいて、データは、好ましくは、１つ又は複数のパフォーマンスイベントに基づき同期を可能にするようマーキングされる。例えば、ローイングのコンテキストでは、ローイングモーション中の様々な識別可能なモーションポイント(motion  points)を印し、それにより、モーションポイントの共通性に基づきビデオデータの同期を可能にする。これは、異なるサンプルユーザからのビデオデータを比較するときに特に有用である。それはそのようなユーザ間の異なる速度の動きを識別するのを支援する。幾つかの場合において、モーションポイントベースの同期は多数のアクティビティに基づき、ビデオレートは、２つの異なるサンプル（例えば、異なるユーザ、異なる反復、異なるセット等）についてビデオデータにおける２つの共通のモーションアクティビティを並列に（又は重ねて）見て、これらのモーションアクティビティ間で同じ速度の進行を示すように、調整される（例えば、速さが増大させられ、或いは速さが減少させられる）。例えば、１人の漕ぎ手が１秒のストローク時間を有し、他の人が１．２秒のストローク時間を有するならば、モーションアクティビティベースの同期は、後者が１秒に短縮され、それにより、２つの漕ぎ手のモーション間のより直接的な比較を可能にするように、適用される。
【０１４１】
スキル分析フェーズ−例示的なデータ拡張方法論
幾つかの実施態様では、各被験者のためにＭＳＤ及び／又はＭＣＤを、データ拡張プロセスを介して変換し、それにより、異なる身体属性を有する複数の更なる「仮想被験者」を定義する。例えば、各ＭＣＤ及び／又はＭＳＤデータアクティビティが複数の異なる身体サイズに基づき変換されるのを可能にするよう、変換を定義する。これは、特定の身体サイズを有する被験者からのパフォーマンスのキャプチャが、異なる身体サイズを反映する複数のサンプルパフォーマンスに拡張されるのを可能にする。「身体サイズ」という用語は、身長、胴の長さ、上肢の長さ、下肢の長さ、腰幅、肩幅等のような、属性を指す。これらの属性は、実際には、ＭＣＤ及びＭＳＤデータ収集にそれぞれ使用されるマーカ及びＭＳＵの移動経路（パス）及び相対位置を変更することが理解されるであろう。
【０１４２】
データ拡張は、全てのサンプル遂行者から収集されるデータが「標準的」身体サイズを有する仮想遂行者による１つ又は複数の仮想パフォーマンスを含む仮想パフォーマンスのセットに拡張され得るという点で、身体サイズの標準化のコンテキストにおいても有用である。幾つかの実施態様では、単一の「標準的」身体サイズが定義される。標準身体サイズの使用、並びにサンプルパフォーマンスからその標準身体サイズへのＭＳＤ及びＭＣＤの変換は、多数のサンプル遂行者の身体サイズの違いにも拘わらず、ＭＣＤ及びＭＳＤの直接的な比較を可能にする。
【０１４３】
スキル分析フェーズ−例示的な仮想分析方法論
上述したように、並びに図２Ａのブロック２０２に示すように、例示的なスキル分析方法論の特徴は、ビデオデータを介したサンプルパフォーマンスの視覚的分析を含む。他の実施態様において、ビデオ分析は、ビデオデータの代替として、又はビデオデータに加えて、ＭＣＤ及び／又はＭＳＤから導出されたコンピュータ生成モデルを使用して実行される。従って、以下の実施例は、ビデオデータに基づく検査に焦点を当てるが、そのような実施例は非限定的であり、ビデオデータは、他の実施態様において、ＭＣＤ及び／又はＭＳＤに基づき生成されるモデルと置換されることが理解されるべきである。
【０１４４】
視覚的分析は、スキルとそのスキルのコンポーネントの予備的な理解、徴候の初期的識別、及び所定の分析スキームに基づく個々のサンプルパフォーマンスの分析を含む、様々な目的のために実行される。
【０１４５】
図３は、１つの実施態様に従った例示的なユーザインタフェース３０１を例示している。特別に適合されたソフトウェアは全ての実施態様において使用されないことが理解されるであろう。図３の実施例は、主として、視覚的分析プロセスにおいて特に役立つ鍵となる機能性を例示するために提供される。
【０１４６】
ユーザインタフェース３０１は、複数のビデオディスプレイオブジェクト３０２ａ乃至３０２ｄを含み、ビデオディスプレイオブジェクトは、それぞれ、格納されるビデオデータを再生するように構成される。幾つかの実施態様において、ビデオディスプレイオブジェクトの数は、例えば、（ｉ）所与のサンプルパフォーマンスについてのビデオキャプチャカメラ角度の数、及び（ｉｉ）ユーザコントロールに基づき異なり、ビデオディスプレイオブジェクトは、各角度について提供される。ユーザ制御に関して、ユーザは、パフォーマンスレベルで（この場合には、多数のビデオディスプレイオブジェクトがそのパフォーマンスに関連付けられる多数のビデオ角度のために集合的に構成される）或いは個々のビデオベース（例えば、１つ又は複数のサンプルパフォーマンスから特定の角度を選択すること）で、表示されるべきビデオデータを選択することが可能にされる。各ビデオディスプレイオブジェクトは、単一のビデオを表示するか、或いは多数のビデオを同時に表示するように構成される（例えば、２つのビデオをある程度の透明性を伴って互いに重ね、それにより、オーバーラップ及び相違の視覚的観察を可能にする）。再生コンテキストディスプレイ３０４は、ビデオディスプレイオブジェクトに何が表示されているかについての詳細を提供する。
【０１４７】
オブジェクト３０２ａ乃至３０２ｄ内に表示されるビデオデータは、同期される、例えば、時間同期される。共通のスクロールバー３０３は、（前述のように、各ビデオディスプレイオブジェクト内に多数のオーバーレイされた(overlaid)ビデオオブジェクトを含んでよい）多数の同期されたビデオを通じた同期ナビゲーションを可能にするために設けられる。幾つかの実施態様では、時間同期とモーションイベントベースの同期との間を移動するためにトグル(toggle)が設けられる。
【０１４８】
ナビゲーションインターフェース３０５は、ユーザが利用可能なビデオデータをナビゲートするのを可能にする。このデータは、好ましくは、複数の属性を参照することによってソートされるように構成され、それにより、所望のパフォーマンス及び／又はビデオの識別を可能にする。例えば、１つのアプローチは、先ず、スキルによってソートし、次に、能力レベルによってソートし、次に、ユーザによってソートすることである。好適な実施態様において、ユーザは、パフォーマンスビデオデータセット及び／又は個々のビデオをビデオディスプレイオブジェクトにドラッグアンドドロップするのが可能にされる。
【０１４９】
図３は、追加的に、観察記録インタフェース３０６を例示している。これは、ユーザが、見られたパフォーマンスデータセットに関連付けら得る観察を記録するのを（例えば、チェックリストを完成する、メモを作成する等を）可能にするために使用される。多数のパフォーマンスデータセットが見られるとき、好ましくは、マスターセット、及び１つ又は複数のオーバーレイされた比較セットがあり、観察はマスターセットと関連付けられる。
【０１５０】
スキル分析フェーズ−視覚的分析を介した例示的な徴候識別
例示的な実施態様では、多数のエキスパート（例えば、コーチ）が、サンプルパフォーマンスを検査し、それにより、徴候を識別することに関与する。幾つかの場合、これは、観察記録インタフェース３０６を提供する、ユーザインタフェース３０１のようなインタフェースによって容易にされる。エキスパートから知識を抽出する例示的な方法が、ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０において議論されている。
【０１５１】
スキル分析フェーズ−（例えば、状態エンジンデータについての）ＯＤＣの例示的な決定
エキスパート／コーチによる視覚的分析に続き、スキル分析フェーズは、サンプルパフォーマンスの視覚的分析から得られたエキスパート知識(expert  knowledge)を分析して、ＭＳＤに基づく徴候の自動的な検出を可能にするＯＤＣを定義する、データ分析サブフェーズに移行する。例えば、そのようなＯＤＣは、トレーニングプログラムがエンドユーザの身体的パフォーマンスにおける特定の徴候の検出を表す入力に基づき動作することができるように、後にエンドユーザハードウェア（例えば、ＰＯＤデバイス）にダウンロードされる、状態エンジンデータにおいて使用される。
【０１５２】
所与の徴候についてＯＤＣを定義するために、ある範囲の様々な方法論が様々な実施態様において使用されることが理解されるであろう。幾つかの実施態様において、一般的な方法論は、以下を含む。
（ｉ）ＭＳＤの分析を実行し、それにより、視覚分析の結果に基づき徴候の存在を示すと予測される（例えば、加速率及び方向を含むＭＳＤに基づく）データ属性の組み合わせを識別すること。
（ｉｉ）（例えば、実際に記録されたＭＳＤを使用して）サンプルパフォーマンスを表すデータに対するそれらのデータ属性をテストして、それらのデータ属性が（任意的に能力レベルに固有の基準で）関連する徴候を表示する全てのサンプルパフォーマンスに存在することを検証すること。
（ｉｉｉ）（例えば、実際に記録されたＭＳＤを使用して）サンプルパフォーマンスを表すデータに対するそれらのデータ属性をテストして、それらのデータ属性が（再び任意的に能力レベルに固有の基準で）関連する徴候を表示しないサンプルパフォーマンスに存在しないことを検証すること。
【０１５３】
実施例は、以下を含むが、それらに限定されない。
●  視覚的分析とＭＳＤとの間の足掛かりとしてＭＣＤを使用するアプローチ。
●  視覚的分析からＭＳＤの分析に直接的に移行するアプローチ。
●  個々のセンサから得られるデータに基づきＯＤＣを定義するアプローチ。
●  ＭＳＤから構築される仮想身体モデルを使用して全体的な身体モーションに基づきＯＤＣを定義するアプローチ。
【０１５４】
一揃いの実施例を以下に詳細に記載する。
【０１５５】
幾つかの実施態様において、ＯＤＣは、例えば、ＭＳＵ及び／又はＰＯＤデバイスで余りプロセッサ／電力集約的でないＯＤＣを定義することによって、エンドユーザハードウェアを効率的に活用するよう、調整される。例えば、これは、サンプリング速度、データ解像度等に関して関連することがある。
【０１５６】
スキル分析フェーズ−視覚的観察からＭＣＤ空間への例示的な変換
上述のように、幾つかの実施態様において、ＭＣＤ空間は、視覚的観察とＭＳＤデータ分析との間の足掛かりとして使用される。これは、（例えば、ＭＳＤを共通の幾何学的基準フレームに変換することに関連する挑戦に留意して）ＭＳＤに基づき仮想身体モデルを正確に定義することに関連する挑戦を回避するのに有用である。
【０１５７】
全体として、このプロセスは、所与の徴候について、その徴候を表示するものとして印されたパフォーマンスと関連付けられたＭＣＤを分析することを含む。この分析は、幾つかの実施態様において、（徴候がモーションから観察可能である程度は能力レベルによって異なることに留意して）能力レベルに固有の基準で行われる。例えば、分析は、関連する徴候を表示するサンプルについての（ＭＣＤに由来するコンピュータ生成モデルのような）ＭＣＤを、徴候を表示しないサンプルについてのＭＤＣと比較することを含む。
【０１５８】
図５は、１つの実施態様に従った方法を例示している。これは一例に過ぎず、類似の目的を達成するために様々の他の方法が任意的に使用されることが理解されるであろう。ブロック５０１は、分析のための徴候を決定することを含むプロセスを表している。例えば、徴候は、ローイングのコンテキストにおいて、「突っ込んだ腕」(“snatched  arms”)であってよい。ブロック５０２は、分析のためのサンプルデータを識別することを含むプロセスを表している。例えば、サンプルデータは、以下を含んでよい。
●  徴候と関連付けられる全ての反復についてのＭＣＤ。
●  特定の強度パラメータでの徴候と関連付けられる全ての反復についてのＭＣＤ。すなわち、分析は、徴候が（他の強度パラメータとは対照的に）特定の強度パラメータでどのように存在するかを考慮する。
●  特定の能力レベルでの徴候と関連付けられる全ての反復についてのＭＣＤ。すなわち、分析は、徴候が（他の能力レベルとは対照的に）特定の能力レベルでどのように存在するかを考慮する。
●  特定の強度パラメータ及び特定の能力レベル（すなわち、前の２つのアプローチを組み合わせたもの）での徴候と関連付けられる全ての反復についてのＭＣＤ。
【０１５９】
他のアプローチも使用されてよい。幾つかの場合には、（所与の徴候に関連する或いは関連しないと判明することがある）強度及び能力のような要因の影響をより良く理解するために、上記アプローチの多数が組み合わせにおいて使用される。
【０１６０】
ここで使用されるＭＣＤは、好ましくは、例えば、上で議論したサンプル拡張技法に基づき標準的な身体サイズに標準化されたＭＣＤである。同様に、そのようなプロセスから得られるＯＤＣは、可変な（及び潜在的に無限に可変な）範囲の身体サイズに適用可能であるように、サンプル拡張の変換原理を使用して非標準化されることが可能である。
【０１６１】
機能ブロック５０３は、潜在的な徴候インジケータモーション（ＳＩＭ）を識別することを含むプロセスを表している。例えば、これは、関連する徴候を表す予測されるサンプル反復の各々についてＭＣＤ内で観察可能なモーションの属性を識別することを含む。インジケータモーションは、幾つかの実施態様において、ＭＳＵが取り付けられる身体部分のモーションパス（モーション経路）の属性によって定義される。モーションパスの属性は、角度、角度の変化、加速／減速、加速／減速の変化等のようなものを含む。本明細書では、これを「ポイントパスデータ」(ポイント経路データ)(“point  path  data”)と呼び、それは身体上に定義されるポイントのモーション属性を表すデータである。これに関して、潜在的ＳＩＭは、「ポイントパスデータ」の１つ又は複数のセットによって定義される（すなわち、幾つかの場合には、１つのセットのポイントパスデータがあり、その場合、ＳＩＭは１つの身体部分だけのモーションに基づき、幾つかの場合には、多数のセットのポイントパスデータがあり、その場合、ＳＩＭは、前腕及び上腕のような多数の身体部分のモーションに基づく）。
【０１６２】
コンテキストとして、ポイントパスデータのセットは、所与のポイントについて以下のデータを含むように定義されてよい。
●  Ｘ軸加速度：最小Ａ、最大Ｂ
●  Ｙ軸加速度：最小Ｃ、最大Ｄ
●  Ｚ軸加速度：最小Ｅ、最大Ｆ
【０１６３】
加速度以外のデータも使用されてよい。更に、多数の加速度測定値があってよく、これらは、他のイベント及び／又は測定値に時間参照されてよい。例えば、ポイントパスデータの１つのセットは、ポイントパスデータの他のセットの観察に続く定義された時間期間を参照することによって制約されてよい。コンテキストとして、これは上肢にあるポイントと前腕にあるポイントとの相対的な動きを考慮するＳＩＭを定義するために使用されてよい。
【０１６４】
機能ブロック５０４は、潜在的ＳＩＭが比較データに対してテストされる、試験プロセス(testing  process)を表している。幾つかの実施態様において、試験は、以下を検証する。
（ｉ）ポイントパスデータの１つ又は複数のセットが、サンプルデータにおける反復のそれぞれについて、ＭＣＤにおいて観察される。これは、潜在的ＳＩＭが、それが動作するように設計されるサンプル中の徴候の存在を識別することに関して効果的であることを検証する。
（ｉｉ）ポイントパスデータの１つ又は複数のセットは、関連する徴候と関連付けられない反復について、ＭＣＤにおいて観察されない。これは、徴候が存在しない場合に、潜在的ＳＩＭが引き起こされないことを検証する。
【０１６５】
判定５０５(decision)は、潜在的ＳＩＭが５０５での試験に基づいて検証されるか否かの決定(determination)を表している。
【０１６６】
潜在的ＳＩＭが成功裡に検証され得ない場合、ＳＩＭは精緻化され(refined)(ブロック５０６を参照）、再テストされる(re-tested)。幾つかの実施態様において、精緻化(refinement)及び再試験(re-testing)は、インタラクティブ（対話型）アルゴリズムを介して自動化される。例えば、これは、前に予め定義された潜在的ＳＩＭの基礎を成すポイントパスデータ定義を、関連する徴候が存在しないパフォーマンス反復についてＭＣＤを参照することによって特異であると検証され得るポイントに絞り込むように動作する。幾つかの場合には、閾値数の反復に続いて所与のＳＩＭを検証することができず、新しい開始ポイントの潜在的ＳＩＭが必要とされる。
【０１６７】
ブロック５０８は、成功裡の試験に続くＳＩＭの検証を表している。
【０１６８】
サンプルデータが関連する徴候と関連付けられる全ての反復についての全ＭＣＤデータのサブセットである幾つかの実施態様では、ＳＩＭがその全ＭＣＤデータのあらゆる他のサブセットについても検証されることを示すデータが生成される（例えば、ＳＩＭは、第１の能力レベルでの分析に基づき導き出されるが、第２の能力レベルでも検証される）。
【０１６９】
潜在的なＳＩＭを決定するプロセスは、（例えば、ビデオ及び／又はＭＣＤに由来するモデルデータの視覚的分析に基づく）主として手作業のプロセスであってよいことを理解されるべきである。しかしながら、幾つかの実施態様において、プロセスは、様々なレベルの自動化によって支援される。例えば、幾つかの実施態様では、アルゴリズムが、徴候が存在しないＭＣＤにおけるＭＣＤと比較した、徴候を表示するＭＣＤにおける共通性に基づき、潜在的なＳＩＭを識別するように構成される。そのようなアルゴリズムは、幾つかの実施態様において、全ての他のサンプルパフォーマンス（サンプルパフォーマンスは身体サイズのために標準化されている）に対する徴候を表示するサンプルパフォーマンスのサンプルセットの特異性を包括的に定義される潜在的なＳＩＭの集合を定義するように構成される（各ＳＩＭは、ＭＣＤ空間又はＭＳＤ空間内のポイントパスデータのそれぞれの１つ又は複数のセットによって定義される）。１つの実施態様では、アルゴリズムが、選択される徴候又は徴候の集合に共通する全てのＭＣＤを含むデータセットを表すデータを出力し、（例えば、特定のセンサ、モーション内の特定の時間窓、データ解決制約等に基づき）そのデータセットのフィルタリングを可能にし、それにより、（例えば、エンドユーザに提供されるＭＳＵ対応衣服のＭＣＤに基づき）エンドユーザハードウェアのコンテキストにおける実用的な適用を可能にする特性を有する潜在的なＳＩＭへのデータセットのユーザ誘導狭小化（ナローイング）を可能にするように構成される。
【０１７０】
幾つかの実施態様において、試験プロセスは、視覚的分析が失敗した反復における徴候の識別を可能にするために追加的に使用される。例えば、試験失敗の回数が少ない場合、それらは、徴候が実際に存在しないのか或いは微かに存在するのかを確認するために、視覚的分析に晒される。
【０１７１】
スキル分析フェーズ−ＭＣＤ空間からＭＳＤ空間への例示的な変換（ＯＤＣ）
図５の方法のような方法によって検証されたＳＩＭは、次に、ＭＳＤ空間に変換される。上記のように、各ＳＩＭは、ポイントパスデータの１つ又は複数のセットを表すデータを含み、ポイントパスデータの各セットは、人体上の定義されたポイントについてのモーション属性を定義する。
【０１７２】
ポイントパスデータが定義される人体上のポイントは、好ましくは、ＭＳＵが（ｉ）サンプルパフォーマンス中に被験者が着用するＭＳＵ構成、及び（ｉｉ）エンドユーザが利用するＭＳＵ対応衣服のコンテキストにおいて取り付けられるポイントに対応して定められる。幾つかの実施態様では、エンドユーザＭＳＵ対応衣服（又はそのバリエーション（変形））が、サンプルパフォーマンスの目的のために使用される。
【０１７３】
ポイントパスデータが、ＭＳＵが取り付けられるポイント以外のポイントのために定義される場合には、データ変換を実行し、それにより、ポイントパスデータをそのようなポイントに調整するのが好ましい。代替的に、そのような変換は後続の段階に統合されてよい。
【０１７４】
全体として、サンプルデータ（図５のブロック５０２のサンプルデータ）におけるサンプルパフォーマンス反復のうちの１つ又は複数のためのＭＳＤを分析し、それにより、ポイントパスデータに対応するデータ属性を識別する。例えば、ポイントパスデータは、基準フレーム（好ましくは、重力基準フレーム）に対するモーション方向及び／又は加速方向の１つ又は複数の定義された範囲を示すことがある。
【０１７５】
幾つかの実施態様において、（ａ）ＭＣＤ空間内で得られたＳＩＭから（ｂ）ＭＳＤ空間によって定義されたデータへの変換は、以下を含む。
（ｉ）ポイントパスデータの各セットについて、ポイントパスデータを表す、ＳＩＭが関連するサンプルパフォーマンスの各々に存在する、ＭＳＤ属性を識別すること。幾つかの場合、ポイントパスデータとＭＳＤの属性との間の関係は、例えば、ＭＳＤの性質の故に不完全である。そのような場合、識別されたＭＳＤ属性は、ポイントパスデータによって定義されるモーションよりも広いことがある。
（ｉｉ）図５のブロック５０４〜５０６の反復試験と類似するプロセスによって識別されるＭＳＤデータ属性を検証し、それにより、識別されるＭＳＤ属性が、徴候を表示するサンプルパフォーマンスについてのＭＳＤ内に一貫して見出され、全ての徴候のないサンプルパフォーマンスに存在しないことを検証すること。
【０１７６】
ＭＳＤ空間へのこの変換プロセスは、収集段階（例えば、図２Ａのブロック２０１）中に使用される１つ又は複数のＭＳＵから得られるデータ内で観察されるときに徴候の存在を示す、データ条件をもたらす。すなわち、変換プロセスは、徴候についてのＯＤＣをもたらす。
【０１７７】
このように定義されるＯＤＣの決定は、１つ又は複数のセンサの個々のセンサデータ条件によって定義される。例えば、ＯＤＣは、規則（例えば、タイミング規則：センサＸがＡを観察し、定義された時間内に、近接センサＸがＢを観察する）との組み合わせにおいて、各センサでの速度及び／又は加速度の測定値に基づき観察される。
【０１７８】
次に、ＯＤＣは、エンドユーザデバイスへのダウンロードのために利用可能にされるように構成された状態エンジンデータに統合されるのが可能にされ、それにより、関連する徴候をモニタリングするそのエンドユーザデバイスの構成が可能にされる。
【０１７９】
上記変換プロセスによって定義されるＯＤＣは、データ収集フェーズにおいて使用されるＭＳＵに特異であることが理解されるであろう。この理由のために、エンドユーザによって使用されるような収集フェーズ中に（例えば、同じＭＳＵ対応衣服を介して）同じＭＳＵ及びＭＳＵ位置付けを使用するのが便利である。しかしながら、幾つかの実施態様では、例えば、異なるＭＳＵ及び／又は異なるＭＳＵ位置付けを伴う、多数のバージョンのエンドユーザＭＳＵ対応衣服がある。そのような場合、ＭＳＤ空間への変換は、各衣服バージョンのために別個に任意的に実行される。これは、（特定のエンドユーザ機器に対応する）仮想ＭＳＵ構成の仮想適用を介して、収集されたテストデータの既知のデータ変換及び／又はモデリングを適用することによって、達成されることがある。例えば、後者に関して、ＭＣＤから導出される仮想モデルは、１つ又は複数の仮想ＭＳＵをサポートし、ＳＩＭデータに対応するコンピュータ予測ＭＳＵ読取りを決定するフレームワークとして、任意的に使用される。分析フェーズを介して収集されるデータがそのような状況において時間の経過と共に再使用され得ることを条件として、これはハードウェアの進歩に基づき時間の経過と共にＯＤＣを再定義する能力を提供することが理解されるであろう。
【０１８０】
ＭＳＣ分析に基づき生成されるＯＤＣ又はＳＩＭを定義するプロセスである例示的なプロセスを図６に例示する。検証されたＳＩＭが６０１で識別される。ポイントパスデータのセットの第１のものが６０２で識別され、そして、これはブロック６０３乃至６０８によって表されるプロセスを介して分析され、それはポイントパスデータの各セットについてループする。このループ処理は、ポイントパスデータに対応する潜在的なＭＳＤ属性を識別することを含む。例えば、幾つかの実施態様において、これは、収集されたＭＳＤを、関連する収集されたＭＳＤの全部又はサブセットについてのポイントパスデータと同じ時点で処理することを含む（ＭＣＤ及びＭＳＤは時間同期のために構成された方法で格納されることに留意のこと）。次に、６０４で試験を実行して、識別されたＭＳＤ属性が、サンプルパフォーマンスから収集された全ての関連する徴候に存在するＭＳＤ内に存在するか否かを６０５で決定し、（そして、幾つかの実施態様では、識別されたＭＳＤ属性が、徴候が存在しないＭＳＤ内に存在しないことを保証する）。必要な場合には、６０６で精緻化を実行し、さもなければ、６０７でＭＳＤ属性を検証する。
【０１８１】
ＳＩＭ内のポイントパスデータの全てのセットについてブロック６０３乃至６０８のループ処理がひとたび完了すると、検証されたＭＳＤ属性を６０９で組み合わせ、それにより、徴候についての潜在的なＯＤＣを定義する。次に、これらもブロック６１０乃至６１３のプロセスを介して試験し、精緻化し、且つ検証し、それにより、潜在的なＯＤＣを、（ｉ）関連する徴候が実際に存在する全ての関連するサンプルパフォーマンスＭＳＤ内で識別し、且つ（ｉｉ）関連する徴候が存在しない全ての関連するサンプルパフォーマンスＭＳＤ内で識別しない（「関連する」(“relevant”)という用語は、幾つかの場合、分析が能力レベル等によって制限されることを示す）。
【０１８２】
更なる実施態様では、様々な代替的な方法論を使用し、それにより、所与の徴候についてＯＤＣを定義することが理解されるであろう。しかしながら、実質的に全ての場合において、方法は、分析を実行し、それにより、徴候が存在するサンプルパフォーマンスについて（収集された或いは仮想に定義された）ＭＳＤ内に識別されることができるが、徴候が存在しないサンプルパフォーマンスにおいて識別されることができない、観察可能なデータ条件を定義することを含む。
【０１８３】
スキル分析フェーズ−ＭＳＤ空間を介したＭＣＤ空間への仮想的な観察の代替的な変換
更なる実施態様において、ＭＣＤは、仮想身体モデルを生成するために使用され、そのモデルは、時間同期されたＭＳＤと関連付けられる。そのようにして、スキルパフォーマンスモーションの特定のポイントで選択的な１つ又は複数のＭＳＵについてＭＳＤを使用して分析を行うことができる。
【０１８４】
この段階で使用されるＭＳＤは、特定のパフォーマンスについてのＭＳＤ又は同様のパフォーマンスのサブセットに亘って集計されたＭＳＤ（例えば、定義された能力レベルでの標準化された身体サイズによるパフォーマンス）のいずれかである。集計は、（ｉ）パフォーマンスのサブセットの全てにおいて類似／同一であるＭＳＤのみを利用すること、及び（ｉｉ）集計されたＭＳＤが、パフォーマンスのサブセットについてＭＳＤの全て（又は統計的に関連する割合）を含むようにデータ値範囲を定義することの一方又は両方を含んでよい。例えば、後者に関して、第１のパフォーマンスのＭＳＤは、特定の時点での特定のセンサのｘ軸加速度についてＡの値を含んでよく、第２のパフォーマンスについてのＭＳＤは、その特定の時点でのその特定のセンサのｘ軸加速度についてＢの値を有してよい。これらは、集約ＭＳＤに集約されることができ、その場合、その特定の時点でのその特定のセンサのｘ軸加速度の値は、ＡとＢとの間にあるものとして定義される。
【０１８５】
故に、以下のようなものを決定するために分析を行うことができる。
（ｉ）特定のパフォーマンスについての、モーション中の特定のポイントでの、特定のセンサについてのＭＳＤの１つ又は複数の特徴についての値（例えば、加速度計の値）。
（ｉｉ）（ｉ）での値を、動作(movement)における同じポイントでの他のパフォーマンス（例えば、同じ能力レベルで同じ徴候を示す他のパフォーマンス）と比較する、比較データ。
（ｉｉｉ）パフォーマンスのセット（例えば、同じ能力レベルで同じ徴候を示す他のパフォーマンス）についての、動作における特定のポイントでの、特定のセンサについてのＭＳＤの１つ又は複数の特徴についての値の範囲（例えば、加速度計の値）。
（ｉｖ）その特定の徴候を表示しない１つ又は複数の更なるパフォーマンスについての対応するＭＳＤと比較するときの、特定の徴候を有する特定のパフォーマンスについての、動作中の特定のポイントでの、特定のセンサについてのＭＳＤの１つ又は複数の特徴についての比較データ（例えば、加速度計の値）。
【０１８６】
そのような分析は、所与の徴候について予測されるＯＤＣを決定するために使用される。
【０１８７】
予測されたＯＤＣがひとたび定義されると、これらは図７に示したような方法を使用して試験されることができる。特定の徴候について予測されたＯＤＣが７０１で決定され、次に、これらは７０２でサンプルパフォーマンスについてのＭＳＤに対して試験される。前の実施例と同様に、これは、予測されたＯＤＣがその徴候を表示する関連するパフォーマンスについてのＭＳＤ内に存在すること、及びＯＤＣが徴候を表示しない関連するパフォーマンスについてのＭＳＤ内に存在しないことを検証するために、使用される。例えば、「関連する」パフォーマンスは、共通の能力レベルでのサンプルパフォーマンスであり、幾つかの実施態様では、標準的な身体サイズに対して標準化される。試験に基づき、ＯＤＣは７０４で精緻化され、或いは７０５で検証される。
【０１８８】
スキル分析フェーズ：代替的なアプローチ
スキル分析フェーズに関する様々な追加的なアプローチ及び技法がＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０において議論されている。それらの及び他の技法／アプローチは、本明細書で考察されるようなメディア管理についての実施態様の脈絡において任意的に使用される。
【０１８９】
例示的なダウンロード可能なコンテキストデータ構造
好適な実施態様において、ダウンロード可能なコンテンツは、以下の３つのデータの種類を含む。
（ｉ）「センサ構成データ」(“sensor  configuration  data”)とも呼ぶセンサ構成命令を表すデータ。これは、１つ又は複数のＰＳＵのセットの構成をもたらして、識別された属性を有するセンサデータを提供するように構成される、データである。例えば、センサ構成データは、所与のＰＳＵに、アクティブ／非アクティブ状態（及び／又は定義付けられるプロンプトに応答するそれらの状態間の進行）を採用させ、定義付けられるプロトコル（例えば、サンプリング速度及び／又は分解能）に基づきその構成要素センサコンポーネントのうちの１つ又は複数からセンサデータを配信させる、命令を含む。所与のトレーニングプログラムは、それぞれの練習のために（又はＯＤＣモニタリングの特定の形態を促すプログラム内イベントに応答して）に適用される、センサ構成データの多数のセットを含んでよい。幾つかの実施態様において、センサ構成データの多数のセットは、エンドユーザハードウェアの異なる構成内の特定のＯＤＣを識別するためにそれぞれ最適化されるように定められる。例えば、エンドユーザハードウェアの幾つかの構成は、追加的なＰＳＵ及び／又はより先進のＰＳＵを有してよい。好適な実施態様において、センサ構成データは、ＯＤＣをモニタリングするときのデータ処理の効率を増大させるために、ＰＳＵによって配信されるデータを最適化するように、定められる。すなわち、コンテンツの特定の要素がｎ個の特定のＯＤＣをモニタリングする場合、センサ構成データは、それらのＯＤＣの識別にとって不必要なセンサデータの特徴を除去するように定められる。
（ｉｉ）接続されたセンサのセットのうちの１つ又は複数から受信する入力データを処理し、それにより、接続されたセンサのセットのうちの１つ又は複数によって検知される身体的パフォーマンスを分析するよう、パフォーマンス分析デバイス（例えば、ＰＯＤデバイス）を構成する、状態エンジンデータ。重要なことには、これは、配信されるコンテンツに関連する１つ又は複数のＯＤＣのセットのモニタリングを含む。例えば、コンテンツは、ＰＳＵによって配信されるデータ内の特定のＯＤＣの観察に基づく論理によって駆動される。
（ｉｉｉ）（ＭＳＤの処理を介した）スキル／アクティビティモニタリングに基づく（本明細書で議論されるようなメディアモニュメントについて要求される報告のような）機能性を遂行し、その上、任意的に、身体的パフォーマンスの分析（例えば、トレーニングプログラムデータを含むカリキュラムの配信）に応答してユーザにフィードバック及び命令を提供するように、パフォーマンス分析デバイスを構成する、ユーザインタフェースデータ。幾つかの実施態様において、ユーザインタフェースデータは、少なくとも部分的にウェブサーバから定期的にダウンロードされる。
【０１９０】
ダウンロード可能なコンテンツがエンドユーザデバイスに配信される方法は、例えば、エンドユーザハードウェアデバイスの性質、クラウドベースのデータ組織フレームワーク等に基づき、実施態様によって異なる。様々な例を以下に記載する。
【０１９１】
センサ構成データに関して、コンテンツデータは、ＰＯＤデバイス（又は他のデバイス）がその特定のスキル（又はスキルのセット）のために最適化される明確な方法においてデータを提供するようＰＳＵのセットを構成するのを可能にする、コンピュータ可読コードを含む。これは、ＰＯＤデバイスで実行される処理量を削減するというコンテキストにおいて関連する。センサによって提供されるデータの量は、トレーニングされている特定のスキル又は複数のスキルの徴候を識別するために実際に必要とされるものに基づき減少させられる。例えば、これは以下を含んでよい。
●  １つ又は複数のセンサを選択的に（幾つかの場合には動的に）アクティブ化／非アクティブ化すること。
●  個々のセンサのサンプリング速度を設定する。
●  個々のセンサについてのデータ伝送速度及び／又はデータバッチングシーケンスを設定すること。
●  センサが収集するデータのサブセットのみを提供するようにセンサを構成すること。
【０１９２】
ＰＯＤデバイスは、トレーニングされるべきスキルに基づきセンサに構成命令を提供し、引き続き、ＰＳＵ駆動トレーニングプログラムの配信を可能にするために、適用される構成（例えば、図１１Ａの機能ブロック１１０１及び１１０２を参照）に基づきセンサ又は複数のセンサからデータを受信する。
【０１９３】
幾つかの場合において、センサ構成データは、異なる時間にＰＯＤデバイスにロードされる様々な部分を含む。例えば、ＰＯＤデバイスは、センサ構成が実施される特異性を漸進的な方法において増加させる、（同時又は異なる時間にダウンロードされてよい）１つ又は複数の追加的なセットのコードによって補足される、全てのセンサ構成に亘って包括的(generic)である、（例えば、そのファームウェア内の）そのようなコードの第１のセットを含んでよい。例えば、１つのアプローチは、トレーニングされている特定のスキルについて、ベースレベルの命令、特定のＭＳＵのセットに固有の命令、及びそれらのＭＳＵの構成に固有の命令を有することである。
【０１９４】
センサは、どのトレーニングコンテンツが配信されるかに関するスキルについての特定のモニタリング要件に基づき構成されるのが好ましい。これは、幾つかの場合には、トレーニングされている特定のモーションベースのスキルに特異であり、或いはトレーニングされているモーションベースのスキルの特定の属性に特異でさえある。
【０１９５】
幾つかの実施態様では、状態エンジンデータは、トレーニングされている所与のスキルに基づき、接続されたセンサ（すなわち、ＰＳＤ）から得られるデータをどのように処理するかに関して、ＰＯＤデバイスを構成する。幾つかの実施態様において、各スキルは、（任意的にそれぞれ徴候を表す）ＯＤＣのセットに関連付けられ、状態エンジンデータは、センサデータを処理し、それにより、特定のＯＤＣの観察に基づきユーザのパフォーマンスの客観的な決定を行うように、ＰＯＤデバイスを構成する。幾つかの実施態様において、これは、特定のＯＤＣの存在を識別し、次に、関連付けられる徴候が存在することを決定することを含む。幾つかの場合において、これは引き続き二次的分析を引き起こして、その徴候と関連付けられる原因のセットのうちの１つを表すＯＤＣを識別する。他の実施態様において、分析は、（ｉ）ユーザのパフォーマンスに基づきセンサデータから決定された徴候モデルデータ及び（ｉｉ）予め定義付けられたベースライン徴候モデルデータ値の間の変動に基づく決定を含む。これは、例えば、予め定義付けられた特性を備える各徴候に関するユーザのパフォーマンスの比較を可能にするために使用される。
【０１９６】
幾つかの実施態様におけるユーザインタフェースデータは、ユーザインタフェースを介してレンダリングされるグラフィカルコンテンツを提供するためにレンダリングされるデータを含む。幾つかの実施態様において、そのようなデータは、ＰＯＤデバイス上で維持される（例えば、ビデオデータは、ＰＯＤデバイスから、スマートフォン又は他のディスプレイのような、ユーザインタフェースデバイスにストリーミングされる）。ユーザインタフェースを介してレンダリングするためのグラフィックコンテンツを定義する他の実施態様のデータは、（ｉ）スマートフォン上の又は（ｉｉ）クラウドでホストされる場所のどこかに格納される。
【０１９７】
ユーザインタフェースデータは、追加的に、適応トレーニングプログラムの実行を引き起こすように構成されるデータを含む。これは、ＰＳＤ（例えば、ＭＳＤから得られるＯＤＣ）及び他の要因（例えば、能力レベル、学習スタイル、精神／身体状態のような、ユーザ属性）を含む入力に応答する論理／規則を含む。幾つかの実施態様において、そのようなデータのダウンロードは、ユーザがトレーニングプログラムに参加するためにアクティブなインターネット接続が必要とされない、オフラインモードにおける動作を可能にする。
【０１９８】
例示のコンテンツ配信方法
前述のように、いくつかの実施形態では、コンテンツは、オンラインマーケットプレイス（例えば、クラウドホスティングされたプラットフォームによって配信されるオンラインマーケットプレイス）を介してユーザに利用可能にされる。ユーザは、（例えば、パーソナルコンピュータまたはモバイルデバイス上で実行するウェブブラウザアプリケーションを介して）そのマーケットプレイスにアクセスし、所望のトレーニングコンテンツを取得する。取得されたコンテンツに基づいて、ユーザは、（例えば、サーバに、ローカルＷｉＦｉネットワークにであってよいＰＯＤデバイスのインターネット接続を介してＰＯＤデバイスにコードを直接ダウンロードさせることによって）所望のアクティビティおよび／またはスキルに関するトレーニングの提供に関連する機能を含む機能を実行するようＰＯＤデバイスを構成する。この構成に基づいて、トレーニングプログラムルールのセットが、インタラクティブ(interactive)トレーニングプロセスを提供するようＰＯＤデバイス（または、さらなる実施形態では、ＰＯＤデバイスに結合された第２のデバイス）上で実行されることができる。インタラクティブトレーニングプロセスは、ユーザに、ユーザパフォーマンスを表す入力に応答するフィードバック／命令を提供する。この入力はＰＳＵから得られ、ＰＯＤデバイスによって処理される。インタラクティブトレーニングプロセスは、いくつかの実施形態では、（ｉ）事前に定義されたパフォーマンス属性に関連する観察されるユーザパフォーマンス属性；（ｉｉ）履歴パフォーマンスデータを含むユーザ属性データ；（ｉｉｉ）スキルトレーニング進行経路（動的変数であり得る）；および（ｉｖ）その他の要因、を考慮する、複雑なルールのセットに基づいて動作する。
【０１９９】
本開示は、主に、モーションセンサのセット（例えば、衣服に結合された着用可能なモーションセンサを含む；モーションセンサは、３次元におけるユーザの身体位置変動の分析を可能にするように構成される）から得られるユーザパフォーマンスデータを受信するＰＯＤデバイスの例に焦点を当てている。例えば、これは、スポーツおよび人間の動きを伴う他のアクティビティのような身体的アクティビティに関するトレーニングに特に適用可能である。しかし、この技術は、他の形態のセンサから得られるデータに関しても同様に適用可能である。例は、オーディオ、ビデオ、位置、湿度、温度、圧力などをモニタするセンサを含む。そのようなセンサからのデータは、広範囲のアクティビティのタイプにわたるスキルトレーニングに有用であり得ることが理解されるであろう。例えば、オーディオセンサは、言語スキル、歌唱、および楽器の演奏のようなトレーニングアクティビティに特に有用である。
【０２００】
一般的なレベルでは、本明細書に開示される技術は、いくつかの実施形態では、専門家の知恵を得ることができるように構成されており、これによりコーチと学生との間の１対１の会話を再現する。これに関して、いくつかの場合の特徴は、以下を含む：
●  双方向のやりとり。デジタル技術は汎用性が高くスケーラビリティが高く、事実上任意のスキル又はアクティビティに適用できます。センサ及び関連技術を使用することで、リアルタイムのコーチング体験（real-time  coaching  experience）で個々のユーザのスタイルおよび生理機能に適応しながら、各インタラクションにより、より良く教える能力がある。
●  リアルタイム命令。センサは、動き及び技術のミスを診断し、パーソナライズされた、触覚および／または視聴覚フィードバックおよび／または命令の自動化された（かつ実質的に瞬時の）配信を可能にする。
●  高度なパフォーマンス。トラッキングだけでなく、ユーザは絶えずコーチングされる。パフォーマンスの結果として生じる測定可能な上昇は、ユーザが、より大きな確実性を伴って早くマイルストーンに達しかつ目標に達するのに役立つ。
【０２０１】
様々な実施形態によってこれらの特徴がどのように達成されるかは、本明細書の記載に基づいて理解されるであろう。
【０２０２】
スキルトレーニングコンテンツは、（例えば、グラフィカルおよび／または可聴形式の）ユーザインタフェースを介してレンダリングされる。上記のように、これが達成される様々な技術的構成が存在する。好ましいアプローチは、トレーニングコンテンツがＰＯＤデバイス１５０に直接ダウンロードされ、ユーザがレンダリングされたコンテンツを体験することを可能にするビデオおよび／またはオーディオ出力を含む別個のデバイスを介してレンダリングされることである。別個のデバイスは、スマートフォン（いくつかの実施形態では、ＰＯＤデバイス１５０によって提供されるコンテンツをレンダリングするように構成されたアプリケーションを実行する）、ヘッドセット、統合されたディスプレイを有する眼鏡のセット、網膜ディスプレイデバイス、および他のそのようなユーザインタフェースデバイスのうちの１つ又は複数を含み得る。
【０２０３】
モバイルデバイス（スマートホンなど）が使用されるいくつかの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、コンテンツをモバイルデバイスに配信するように構成されるローカルウェブサーバを提供する。モバイルデバイスは、ウェブブラウザアプリケーション（または場合によっては専用アプリケーション）を実行し、これは、どのコードがＰＯＤデバイスからローカルウェブサーバとして取得されるかに関するウェブアドレスにナビゲートする。
【０２０４】
スキルトレーニングコンテンツは、好ましい実施形態では、オンラインマーケットプレイスから得られる。このマーケットプレイスは、好ましくは、ユーザが様々な異なるスキルトレーニングパッケージを選択して入手し、ユーザのＰＯＤデバイス（またはＰＯＤデバイス（複数））へのそれらのダウンロードを管理することを可能にする。「スキルトレーニングパッケージ」という用語は、スキルトレーニングコンテンツの取得可能なセットを表す。これは、単一のスキル、共通のアクティビティに関連する様々なスキル、または他の様々な構成に関連し得る。本開示は、スキルトレーニングデータがどのように編成され、調達のために利用可能にされ、収益化されるかなどを構造化するためのいかなる特定の実施オプションを参照することによっても限定されるべきではない。
【０２０５】
例示のコンテンツ配信フレームワーク
以下のセクションは、エンドユーザデバイスへの、ＰＳＤ（ＭＳＤなど）の処理によって駆動される適応スキルトレーニングコンテンツのような、コンテンツの配信のための様々な例示的な技術的フレームワークを説明する。
【０２０６】
概要では、以下のアプローチのいずれか１つ又は複数、あるいはそれらの組み合わせが使用され得る：
●  第１のウェブ対応デバイスを介したダウンロード可能なコンテンツのブラウジングおよび選択であって、コンテンツのダウンロードが続いて第２のウェブ対応デバイスに生じる。例えば、コンテンツはスマートフォンで閲覧され、その後、ウェブソースからＰＯＤデバイスに直接ダウンロードされる。
●  第１のウェブ対応デバイスを介したダウンロード可能なコンテンツのブラウジングおよび選択であって、コンテンツのダウンロードが続いてその第１のウェブ対応デバイスに生じる。その後、第１のウェブ対応デバイスから、ＰＯＤデバイスのような第２のデバイスへのコンテンツの一部または全部の二次ダウンロードがあり得る（例えば、センサ構成データおよび状態エンジンデータが最初にモバイルデバイスにダウンロードされ、その後、ＰＯＤデバイスに配信される）。
●  ユーザインタフェースデバイスと分離したＰＯＤデバイスの利用。例えば、モバイルデバイスがユーザインタフェースを提供するために使用され、ＰＯＤデバイスはＭＳＵ対応衣服に取り付けられた処理ユニットである。
●  ユーザインタフェースデバイスと統合されたＰＯＤデバイスの利用。例えば、いくつかの実施形態では、スマートフォンがＰＯＤデバイスの役割を果たす。
●  既存のエンドユーザモバイルデバイスに物理的に結合されるＰＯＤデバイスの利用。例えば、ＰＯＤデバイスは、例えばクレードルタイプのマウントを介して、スマートフォンに結合する処理ユニットとして定義される。
【０２０７】
図９Ａは、１つの実施形態による例示的なコンピュータ実施フレームワークを示す。様々な代替の実施形態が図９Ｂ乃至図９Ｄに示され、同様の特徴は対応する参照番号で示されている。
【０２０８】
それぞれの図示されたフレームワークは、１つ又は複数のマイクロプロセッサ（単に「プロセッサ」とも呼ばれる）を用いてコンピュータ実行可能コード（コンピュータ可読キャリア媒体に記憶され得る）を実行することによって機能性（例えば、「コンピュータ実施方法」のパフォーマンス）を提供するようにそれぞれ構成される、複数のコンピューティングデバイス（「マシン」または「端末」とも呼ばれる）を含む。様々なコンピューティングデバイスは、具体的に図示されていない、他のハードウェアコンポーネントの範囲を含むことが理解されるであろう。
【０２０９】
図９Ａの例は、中央管理およびコンテンツ管理プラットフォーム９００を示す。このプラットフォームは、単一のコンピューティングデバイス（例えば、サーバデバイス）によって、またはより好ましくは複数のネットワークコンピューティングデバイスによって定義されることができる。サーバのコンポーネントは、関連する機能性を個々にまたは集合的に提供するように構成される様々な構成のコンピューティングデバイスを特に参照することなく、機能的に説明される。そのような事項は設計選択の問題であり、広範囲のネットワークおよびサーバアーキテクチャが当該技術分野においてよく知られていることが理解されるべきである。さらに、いくつかの実施形態では、並列に動作するプラットフォーム９００の複数の例がある。
【０２１０】
プラットフォーム９００は、複数のユーザ（上述の被験者など）によって操作されるコンピューティングデバイスを介してこれらのユーザによってアクセスされる機能を提供するように構成される。図９Ａは、例示的なユーザに関連して操作されるユーザ側機器９２０のセットを示す。実際には、複数のユーザのそれぞれが、同様の機器９２０（図示せず）のそれぞれのセットを操作する。
【０２１１】
機器９２０は、モバイルデバイス９３０を含む。例えば、この実施形態では、モバイルデバイス９３０は、スマートフォンの形態をとる。しかし、他の実施形態では、タブレット、ＰＤＡ、ポータブルゲームデバイスなどのような異なるモバイルデバイスが使用される。いくつかの実施形態では、モバイルデバイス９３０は、専用（purpose-configured）ハードウェアによって定義され、具体的には、説明した全体的なフレームワークに関連する機能を提供することを意図される。概要では、モバイルデバイス９３０の主要な機能は、ユーザインタフェースを介して、プラットフォーム９００から得られるコンテンツを配信することである。このコンテンツは、「必要に応じて」ベースで（オンラインモードで）ダウンロードされることができる、（それによってオフラインモードでの動作を可能にするよう）事前にダウンロードされることができる、またはその両方を行うことができる。
【０２１２】
モバイルデバイス９３０は、外部ヘッドホン、マイクロホン、グラフィカルディスプレイ（例えば、拡張現実ディスプレイ、網膜投影ディスプレイを提供するように構成された眼鏡）を提供するウェアラブルデバイスなどのような外部ユーザインタラクションハードウェアのうちの１つ又は複数のピースに結合されることができる。
【０２１３】
図９Ａの例では、モバイルデバイス９３０は、アプリケーションダウンロードサーバ(app  download  server)９７１からダウンロードされるモバイルアプリケーション (mobile  app)（例えば、ｉＯＳまたはＡｎｄｒｏｉｄアプリ）を介してプラットフォーム９００とインタラクトするように構成される。（この実施形態では、サーバ９７１は第三者が運営するサーバであるが、他の実施形態は、第一者のサーバを使用する）。このようなモバイルアプリケーションは、メモリデバイス９３４に格納され、プロセッサ９３３を介して実行される。モバイルアプリケーションは、利用可能なインターネット接続を介してアプリケーションインタラクションサーバ９７２と通信するようにモバイルデバイス９３０を構成し、アプリケーションインタラクションサーバ９７２は、プラットフォーム９００を介して利用可能なデータへのゲートウェイを提供する。
【０２１４】
図９Ｂの例では、モバイルデバイス９３０は、ウェブブラウザアプリケーションを介してプラットフォーム９００とインタラクトするように構成され、このウェブブラウザアプリケーションは、予め定義されたウェブアドレスへのナビゲーション時に、モバイルデバイス９３０を、利用可能なインターネット接続を介してモバイルデバイスウェブサーバ９７４と通信するように構成する。ウェブサーバ９７４は、次に、プラットフォーム９００を介して利用可能なデータへのゲートウェイを提供する。ウェブブラウザアプリケーションは、モバイルデバイス９３０のメモリ９３４に格納されたコードに基づいて実行され、サーバ９７４を介してデバイス９３０にダウンロードされるブラウザレンダリング可能なユーザインタフェースコードを介してプラットフォーム９００に固有のユーザインタフェースを提供する。
【０２１５】
機器９２０はさらに、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）９４０を含む。これは、ＰＯＤデバイス９５０の形態のさらなるハードウェアデバイスがプラットフォーム９００と通信することを可能にするように、正確にかつ適切に構成される実質的に任意のコンピューティングデバイスであり得る。例えば、１つの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、有線接続（ＵＳＢ接続など）または無線接続（ＷｉＦｉ接続またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ接続など）を介してＰＣ９４０に接続する。機能的には、これは、プラットフォーム９００からＰＯＤデバイス９５０へのデータのダウンロードを可能にする。
代替構成および接続が、実施されることができ、それによって、例えば以下のＰＯＤデバイス９５０間の通信を可能にする：
●  モバイルサービス９３０を介してプラットフォーム９００にアクセスするＰＯＤデバイス９５０、およびウェブサーバ９７３（図９Ｃを参照）。これは、ＰＯＤデバイス９５０の動作に関連するデバイス９３０の特定の機能にアクセスすること、またはいくつかの実施形態では、モバイルデバイス９３０を介して提供されるインターネット接続に単にアクセスすることを含む。
●  ウェブサーバ９７３を介してプラットフォーム９００にアクセスするＰＯＤデバイス９５０（図９Ｄ参照）。
【０２１６】
いくつかのそのような場合、例えばＰＯＤデバイス９５０が固有の方法でユーザインタフェースを提供しない場合、所与のユーザは、ユーザインタフェース（例えば、モバイルアプリケーションまたはウェブページ）にアクセスするためにモバイルデバイス９３０（または他の適切に構成されたコンピューティングデバイス）を操作し、それによってプラットフォーム９００に、そのユーザに関連するＰＯＤデバイス９５０に特定のデータを配信するよう命令する。そのような実施形態では、データは、利用可能なインターネット接続を介してＰＯＤデバイス９５０に直接ダウンロードされる。
【０２１７】
いくつかの実施形態では、モバイルデバイス９３０上でレンダリングされるスキルトレーニングコンテンツは、まずＰＯＤデバイス９５０にダウンロードされる。これは、モバイルデバイス９３０が（インターネット接続なしの）オフラインモードで、スキルトレーニングデータを提供することができるように実施され、必要なコンテンツはＰＯＤデバイス９５０によって提供される。これは、モバイルデバイス９３０がない例において特に適切であり、ユーザインタフェースは、ＰＯＤデバイス９５０とのみ通信するユーザインタフェース配信デバイス９９０を介して提供される（例えば、ヘッドセット、内蔵ディスプレイを有する眼鏡、網膜投影デバイスなど）を含む。
【０２１８】
例示的なＰＯＤデバイスおよびセンサ構成
ＰＯＤデバイス９５０は、１つ又は複数のＰＳＵ９６０から収集されたデータの処理を実行するように構成される。これらのＰＳＵは、有線および／または無線接続を介してＰＯＤ９５０に接続される。例えば、１つの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、直接有線結合を介してＰＳＵの第１のセットに接続されるとともに、ブリッジングコンポーネント(bridging  component)へのＲＦリンクを介してＰＳＵの第２のセットに接続され、ブリッジングコンポーネントは、直接有線接続を介してＰＳＵの第２のセットに接続されている。
【０２１９】
ＰＳＵの範囲は、収集されるデータの性質に応じてさまざまな実施形態にわたって使用される。次に、収集されるデータの性質は、ユーザによって行われているスキルまたはアクティビティに依存する。例えば、以下のユーザの場合は、本明細書で検討される多くの例および実施形態に関連する：
●  着用可能なＭＳＵ。ＭＳＵは、被験者によって着用されるように構成された衣服（ＭＳＵ対応衣服）に組み込まれる。このような衣服の例は、それぞれが既知の位置に複数の離間したＭＳＵを含む圧縮タイプの衣服（シャツまたはズボンなど）を含む。いくつかの場合には、衣服は、利用可能な取り付け位置間でＭＳＵの移動を可能にするために、それぞれのＭＳＵを解放可能に受け入れるための予め形成された取り付け場所を含む。１つの実施形態では、圧縮シャツは、複数のモーションＭＳＵを支持するとともに、取り付け部がシャツを通って延びかつシャツに包まれる有線接続を介してＰＯＤデバイスをＭＳＵに結合するように、ＰＯＤデバイスを相補的に解放可能に受け入れる取り付け部を有する。シャツは、共通のＲＦ通信モジュールに配線されるさらなる複数のモーションＭＳＵを含む圧縮ズボンの相補的なセットに結合されることができる。そのＲＦ通信モジュールは、シャツの上に設けられるさらなるＲＦモジュールと又はＰＯＤデバイスによってＭＳＤを通信させ、それによって、ＰＯＤデバイスがシャツ及びズボンの上の全てのＭＳＵからデータを受信することを可能にする。
●  ＡＳＵ。異なる実施形態では、異なるオーディオセンサが使用される。利用可能なセンサの例は、マイクベースのセンサ、それによってオーディオ信号を受信するように、オーディオ入力ポートに（例えば、２．５ｍｍまたは３．５ｍｍジャックコネクタを介して）差し込むセンサ、ＭＩＤＩ信号を生成するピックアップなどを含む。
【０２２０】
ＰＯＤデバイス９５０は、ＰＯＤデバイスによって受信される出力信号（例えば、デジタル出力信号）を提供する実質的に任意の形態のＰＳＵからのデータを処理するソフトウェアを介して構成されることができることが理解されるであろう。
【０２２１】
いくつかの実施形態は、ＰＯＤデバイスの複数の異なるハードウェア構成を提供し、それぞれは特定のＰＳＵとインタラクトするように製造される。例えば、例示的なＰＯＤデバイスは以下を含み得る：
●  衣服によって担持されるように構成されたＰＯＤデバイスであって、その衣服によっても担持される複数のＭＳＵに物理的に結合する（そして場合によっては、１つ又は複数のさらなるＭＳＵに直接または間接的に無線で結合する）、ＰＯＤデバイス。
●  マイクを含むＰＯＤデバイス。
●  オーディオ入力ポート（３．５ｍｍヘッドホンジャックなど）を含むＰＯＤデバイス。
【０２２２】
さらに、様々な形態のＰＳＵが、幅広いスキルに関してトレーニングを可能にすることが理解されるであろう。例えば、１つ又は複数のＡＳＵに結合されたＰＯＤデバイスは、場合によっては、様々な音楽的スキル（例えば歌うこと、楽器の演奏など）のトレーニングを提供するために使用される。
【０２２３】
ユーザインタフェースの配信のための例示の構成
ユーザインタフェースがフィードバックおよび／または命令を提供する方法は、ハードウェア構成に基づいて変化する。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェースは、オーディオのみ（例えば、ヘッドホンを使用する）であり、この場合、命令およびフィードバックはオーディオベースである。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェースは、表示画面（例えば、スマートホンデバイスによって提供される表示画面、適切な眼鏡および／または網膜ディスプレイデバイスなど）を必要とする視覚情報を含む。
【０２２４】
図９Ａのユーザ側機器の構成は、図１０Ａに示されるように機能するように構成されることができる。より具体的には、マーケットプレイスプラットフォームが、ＰＯＤデバイスにＰＯＤ／エンジンデータを配信し、特定のスキル（またはスキルのセット）に関するトレーニングコンテンツを配信するＰＯＤデバイスの構成を可能にするように技術的に構成される。ＰＯＤデバイスは、マーケットプレイスから以前にダウンロードされたＰＯＤ／エンジンデータに基づいてセンサからの受信データを処理するように構成される。この処理に基づいて、ＰＯＤデバイスは、（例えば、フィードバックを提供し、ユーザに特定のタスクを実行するように命令するためになど）そのユーザインタフェースを介してプラットフォームコンテンツを表示するようモバイルデバイスに命令を提供する。モバイルデバイスは、プラットフォームから、関連するプラットフォームコンテンツをダウンロードする。
【０２２５】
他の実施形態（例えば、オーディオデバイス、デジタルディスプレイを備えた眼鏡など）においては、さらなるフィードバックデバイスが使用され、図１０Ａでは、これは、ＰＯＤデバイスに直接結合されているものとして示されている。
【０２２６】
図１０Ｂは、モバイルデバイスがオフラインモードで動作する代替構成を示す。この例では、ユーザインタフェースデータは、ＰＯＤデバイスにダウンロードされ、ＰＯＤデバイスを介してモバイルデバイスに提供される。さらなら代替構成が図１０Ｃに示され、そこにはモバイルデバイスがなく、ＰＯＤデバイスは、フィードバックデバイス（ヘッドホン、スクリーン付き眼鏡、網膜投影デバイス、または他のフィードバックデバイスなど）を介してフィードバック／命令を直接提供する。
【０２２７】
ＭＳＵを組み込んでいる例示のエンドユーザハードウェア構成
以下に説明されるのは、所与のスキルのエンドユーザの試行されたパフォーマンスのモニタリングを可能にするための実施形態に実施される様々なハードウェア構成であり、これは、試行されたパフォーマンス中に収集されるセンサデータにおける予め定義された観察可能なデータ条件（例えば、上述の方法論によって定義された観察可能なデータ条件）の識別を含む。
【０２２８】
次のことが理解されるべきである：（ｉ）これらは単なる例であり、本明細書に開示された技術は、代替のハードウェア構成により実施されてもよい、（ｉｉ）提供された図は模式的なものであり、一定の縮尺ではない、（ｉｉｉ）図は主要コンポーネントを示す機能表現を提供し、ＰＣＢ設計、センサユニットの位置決め、接続配線などの態様を表すものではない。
【０２２９】
様々な実施形態は、着用可能な衣服を提供する。例えば、これらは、ボディスーツ、シャツ（ショートまたはロングスリーブ）、ズボン（ショートまたはロング）、手袋、履物、帽子などのうちのいずれか１つ又は複数を含み得る。いくつかの場合には、着用可能な衣服は、（例えば、有線カップリングまたは無線通信を介して）互いに通信するように構成される複数の分離可能な衣服アイテム（例えば、シャツおよびズボン）によって定められる。衣服は、好ましくは、例えば圧迫ガーメントのように弾性材料から製造される。これは、センサコンポーネントを着用者の身体に対して静止状態に維持するのを助ける。衣服は、好ましくは、例えばメンテナンスなどを可能にするために、（センサユニットおよびＰＯＤデバイスのような）電気部品の取り外しを可能にするように製造される。
【０２３０】
衣服は、複数のセンサストランド(sensor  strands)を含み、各センサストランドは、１つ又は複数のセンサユニットを含む。センサストランドは、センサストランド接続ポート１２０８からそれぞれ開始し、センサストランド接続ポートは、複数のセンサストランドを中央処理装置に結合するように構成され、この中央処理装置は、上述の開示と一致する方法でＰＯＤデバイスと呼ばれる。センサストランドは、単一のセンサユニット、または複数のセンサユニットを含み得る。
【０２３１】
センサストランドが複数のセンサユニットを含む場合、それらは好ましくは直列に(in-line)接続される。すなわち、ストランドがｎ個のセンサユニットＳＵ１．．．ＳＵｎを含む場合、センサユニットＳＵｉあての通信は、ＳＵ１．．．ＳＵｉ−１のそれぞれによって受信されかつ再送信される。様々なアドレッシングプロトコル(addressing  protocols)が使用され得るが、これらは、通信がセンサユニットの取り付け位置に基づいてアドレッシングされる(addressed)ように構成される。これは、所与の特定のセンサユニットが特定の取り付け位置に設置されることを保証する必要なしにセンサユニットが設置されることを可能にし（これは、センサユニットが衣服洗浄のために取り外される場合に特に有用である）、センサユニットからの交換も可能にする（例えば、障害の場合）。
【０２３２】
いくつかの場合には、アドレッシングプロトコルは、個々のセンサユニットに関連する識別子に部分的に基づいており、この場合、ＰＯＤデバイスは、センサユニットを認識したときに自動構成ステップを実行し、それにより、そのセンサユニットが設置されている取り付け位置を識別し、センサの識別子をその取り付け位置に関連付ける。いくつかの実施形態では、アドレッシング(addressing)は、メッセージに再送信カウントを含めること（例えば、メッセージは、各送信時にデクリメントされるＰＯＤデバイスによって設定される再送信整数を含み、メッセージはデクリメントカウントがゼロに達する場合にセンサユニットによって受信され処理される）のような、センサ識別子の知識を必要としない技術によって達成される。後者のアプローチは、ＰＯＤデバイスにおけるアドレッシングパラメータの後続の再設定を必要とせずにセンサユニットが交換される／取り替えられることを可能にするいくつかの利点を有する。
【０２３３】
好ましい実施形態では、各センサユニットは、密封された容器内に取り付けられた回路基板コンポーネントを含む。密封容器は２つの接続ポートを含む：１つはセンサストランドに沿った上流通信用、もう１つはセンサストランドに沿った下流通信用。いくつかの実施形態では、センサユニットは、どのポートが設置配向（installation  orientation）に基づいて決定された上流ポートおよび下流ポートであるかのように、設置された向きを識別することができる。他の実施形態では、センサユニットが逆に設置されることができないように、予め定義された設置配向がある。接続ポートは、好ましくは、物理的に観察可能なカップリングが対応して電子的／通信的カップリングを提供するように、センサストランド上の相補的接続ポートへのスナップロック式取り付け（snap-locking  mounting）用に構成される。
【０２３４】
センサストランドは、通信のための１つ又は複数のラインと、電源供給のための１つ又は複数のライン（センサユニットのための電力がＰＯＤデバイスによって供給されている）とを含む接続ラインを含む。接続線は密封されており、衣服の水中への浸漬（例えば、清掃中）は、線に損傷を与えない。好ましくは、ＰＯＤデバイス及びセンサユニットの接続ラインへの接続を提供するコネクタモジュールは水密シールを提供する。さらに、好ましい実施形態では、ＰＯＤデバイスおよびセンサユニットが衣服に設置されるとき、全ての電気部品は、防水または耐水構造で提供される（例えばＰＯＤデバイスおよびセンサユニット接続ポートのセンサストランド接続ポートへのスナップロック係合が水密または耐水シールを提供する）。
【０２３５】
近位センサユニットおよび１つ又は複数の下流センサユニットを含む所与のセンサストランド上で、近位センサユニットは、（ｉ）中央処理ユニットによって提供されかつ下流センサユニットの１つ又は複数にアドレッシングされたセンサ命令を、下流方向に中継し、（ｉｉ）下流のセンサユニットのうちの所与の１つによって中央処理ユニットに提供されるセンサデータを上流方向に中継するように構成される。これは、起動／停止命令を含み得る。センサ命令はまた、センサ構成データを含み、センサ構成データは、定義された方法でセンサデータを提供するようにセンサユニットを構成する。センサ構成データは、場合によっては、サンプリングレート、センサコンポーネントによって観察可能な情報の減少した選択をモニタリングすること、およびＰＯＤデバイスによって観察されているスキルに特化して定義された他の構成属性を参照することにより定義される。
【０２３６】
各センサユニットは、（ｉ）マイクロプロセッサ；（ｉｉ）メモリモジュール；及び（ｉｉｉ）１つ又は複数のモーションセンサコンポーネントのセット、を含む。例示的なセンサハードウェアのより詳細な開示は、以下でさらに提供される。しかし、これらの基本コンポーネントは、センサコンポーネントがＰＯＤデバイスから通信を受信し、センサコンポーネントから観察データを予め定義された方法で提供することを可能にする（例えば、解像度、サンプルレートなどを参照して定義される）。いくつかの実施形態では、各センサユニットはローカル電源を含むが、センサユニットバッテリの個別充電を必要とするのではなく、ＰＯＤデバイス（または別の中央電源）からセンサストランドに沿って電力が供給されることが好ましい。
【０２３７】
例示的なセンサユニットに関して、１つ又は複数のセンサコンポーネントのセットは、（ｉ）ジャイロスコープ；（ｉｉ）磁力計；（ｉｉｉ）加速度計のうちの１つ又は複数を含む。以下に説明される好ましい実施形態では、これらのコンポーネントの各々が１つあり、それぞれが３軸感度を提供するように構成されている。さらなる実施形態では、コンポーネントタイプの１つ又は複数のうちの複数のコンポーネント、例えば２つの加速度計がある。これは、例えば、一方が与えられた解像度でコース運動（course  movements）を観察し、他方が、より高い解像度で特定の微細な運動を観察するよう構成されるような、構成を異ならせることを可能にする。
【０２３８】
中央処理装置（ＰＯＤデバイス）は、（ｉ）電源；（ｉｉ）マイクロプロセッサ；および（ｉｉｉ）メモリモジュール、を含む。メモリモジュールは、処理装置が様々な機能を実行することを可能にするマイクロプロセッサによって実行可能なソフトウェア命令を格納するように構成され、予め定義された方法でセンサデータを送信しかつセンサデータの予め定義された観察可能なデータ条件の１つ又は複数のセットを識別するためのセンサユニットの構成を含み、複数の接続されたセンサユニットから中央処理装置によって受信されるセンサデータを含む。好ましい実施形態では、ＰＯＤデバイスは、それによって、ＰＯＤデバイスの位置での動作観察を可能にするセンサコンポーネント（例えば、センサユニットと同じセンサコンポーネント）も含む。いくつかの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、使用時に、ユーザの背中の上部中央付近（例えば、肩甲骨の間）である位置に設けられたポーチの中で衣服に取り付けられる。
【０２３９】
図１２Ａは、１つの実施形態によるウェアラブル衣服のハードウェア構成要素の選択を示す。これらは、衣服自体の構成から生じる幾何学的／空間的構成を参照することなく例示されていることが理解されるであろう。
【０２４０】
図１２ＡのＰＯＤデバイス１２００は、メモリモジュール１２０２に結合されたプロセッサ１２０１を含み、メモリモジュールはソフトウェア命令を格納し、それによって本明細書で説明される機能性を提供するように構成される。これらは：
●  トレーニングプログラムを通じて進むためのロジック、および（ヘッドセット、ディスプレイデバイスなどのような）他のコンポーネントによってレンダリングされたＰＯＤデバイスの外部と通信するユーザインタフェースデータを含む、トレーニングプログラム（または複数のトレーニングプログラム）を表すデータ。
●  トレーニングプログラム（またはそれぞれの訓練プログラム）について、トレーニングされることになる複数のスキル。各スキルは、センサ構成命令、センサデータ内の観察可能なデータ条件を識別するルール、および特定の観察可能なデータ条件が識別されたときのフィードバック（および／または他のアクション）に関するルールによって定義される。例えば、これらは、図５Ａのフェーズ５０１−５０３のようなプロセスによって定義される。
【０２４１】
ソフトウェア命令の様々な他の態様もまた提供されることが理解されるであろう。
【０２４２】
再充電可能な電源１２０３は、ＰＯＤデバイス１２００、および１つ又は複数の接続されたデバイス（センサユニット、および提供される場合は、１つ又は複数の制御ユニットを含む）に電力を供給する。ローカルセンサコンポーネント１２０５（例えば、３軸磁力計、３軸加速度計、および３軸ジャイロスコープ）は、ＰＯＤデバイスがセンサユニットとして機能することを可能にする。入力／出力１２０６も提供され、これらは：電源／リセットボタン；動作特性を表示するように構成されたライト；および、いくつかの実施形態では、表示画面、のようなものを含み得る。しかし、本明細書で説明する実施形態では、ＰＯＤデバイスとユーザとの間の通信の主要モードは、外部（および自己電源式）ユーザインタフェースデバイスによるものである。
【０２４３】
ＰＯＤデバイス１２００は、１つ又は複数の無線通信モジュール１２０４を含み、それによって、１つ又は複数のリモートデバイスとの通信／対話を可能にする。例えば、通信モジュールは、以下のうちの１つ又は複数を含み得る：
●  Ｗｉ-Ｆｉ。例えば、ＷｉＦｉは、いくつかの実施形態では、ＵＩ表示装置１２３１でレンダリングするためのユーザインタフェースコンテンツ（画像、テキスト、オーディオおよびビデオデータを含む）を配信するために使用される。これは、スマートフォン、タブレット、ヘッドアップディスプレイ（拡張現実ヘッドセットまたはアイウェアなど）を備えたデバイス、および他のそのようなデバイスを含み得る。Ｕｌ表示装置は、ＰＯＤデバイスを介して配信されるように利用可能なトレーニングコンテンツを選択および／またはナビゲートするために使用され得る。
●  ブルートゥース（登録商標）。例えば、ブルートゥースは、いくつかの実施形態では、レンダリング可能なオーディオデータをブルートゥースヘッドセットなどに配信し、それによって、可聴の命令／フィードバックをユーザに提供するために使用される。
●  心拍数モニタなどのようなモニタリングデバイスとのインタラクションを可能にするように構成されるＡＮＴ＋（または他のそのような通信モジュール）。
●  ＲＦ通信モジュール。いくつかの実施形態では、１つ又は複数のそのようなモジュールは、それによって、無線センサユニット、例えば、機器（スケートボード、ゴールドクラブなど）に取り付けられるように構成されたセンサユニットとの通信を可能にするために提供される。いくつかの場合には、これは、ＰＯＤデバイスと無線通信する共通ハブに接続された複数の有線センサユニットによって定義される、無線センサストランドを含む。
【０２４４】
様々な他の外部デバイス１２３３のための様々な他の無線通信モジュールがあってもよい。
【０２４５】
ＰＯＤデバイスは、密封または密封可能な容器（防水または耐水）に設けられた、回路基板、およびオプションで付加的なハードウェアコンポーネントを含む。この容器は、衣服（または具体的に構成された袋の例）に取り付けることができ、その取り付けは、１つ又は複数のカップリングの接続を含む。好ましくは、単一のカップリングが、ＰＯＤデバイスを全ての利用可能なセンサストランドに接続する。この場合も、これは、物理的および電子的結合の両方を実質的に同時に提供するスナップロックカップリング（防水または耐水）であり得る。
【０２４６】
図１２Ａは、センサ接続ポート１２０８に結合された複数のセンサストランド（ストランド１．．．ストランドｎ）を示す。各センサストランドは、複数のセンサユニット（センサユニット１．．．センサユニットｎ）を含むが、いくつかの実施形態では、所与のストランドは、単一のセンサユニットのみを含むことが理解されるべきである。
【０２４７】
図１２Ｂは、センサストランドの代替配置を示す。文脈として、いくつかの実施形態は、１つ又は複数の「部分的（partial）」センサストランドで構成された衣服を提供する。各部分的センサストランドは、（ｉ）ない又は複数のセンサユニット；及び（ｉｉ）二次衣服によって提供される相補型コネクタモジュールに結合するように構成されたコネクタモジュール、を含む。「ない又は複数の」という表現は、ある場合には、部分的センサストランドは、介在するセンサユニットなしにＰＯＤデバイスをコネクタモジュールに接続するセンサストランドラインによって定められ、他の場合には部分的センサストランドは、ストランドがコネクタモジュールで終端する１つ又は複数のセンサユニットが設けられたセンサストランドラインによって定められることを示す。
【０２４８】
二次衣服によって提供される相補型コネクタモジュールへのコネクタモジュールの結合は、部分的センサストランドのうちの１つ又は複数を、対応する１つ又は複数の二次衣服部分センサストランドに機能的に接続し、それによって、（ｉ）１つ又は複数の二次衣服部分センサストランド上に設けられた１つ又は複数のセンサユニット；及び（ｉｉ）中央処理装置の間の通信を可能にする。
【０２４９】
図１２Ｂの例において、衣服はシャツおよびズボンを含む。４つのシャツセンサストランドと２つのズボンセンサストランドがある。コネクタ装置１２０９は、ズボンの上に設けられたセンサユニットと、ｐｏｄデバイスとの間の通信（およびＰＯＤデバイスによるこれらのセンサユニットの電源供給）を可能にするために部分的ズボンストランドを結合する。さらなる実施形態では、この種の配置は、履物、手袋、帽子などに設けられたセンサユニットへの接続を可能にするために使用される。例えば、いくつかの実施形態では、コネクタポートが近位の腕、首、および足の開口部に設けられ、それにより、さらなる衣服アイテムまたはデバイスによって担持される１つ又は複数のさらなるセンサユニットによる提供されるセンサストランドの延長を可能にする。
【０２５０】
いくつかの実施形態では、手袋または履物のような二次衣服によって担持されるセンサは、動き以外の属性を測定する専門のセンサコンポーネントを含む。例えば、圧力センサコンポーネントが、（例えば、それによって金のクラブのグリップ強度を測定するために、地面または他の物体に加えられている力を測定するために等）使用することができる。ＰＯＤデバイスは、所与のトレーニングプログラムについて、提供されることになるセンサ配置を知るように構成される。例えば、ユーザは、接続されるべきセンサユニットに関する命令が与えられ、ＰＯＤデバイスは、センサが応答しており、期待されるセンサデータが提供されていることを確かめるためのチェックを行う。
【０２５１】
図１２Ｂはまた、機器取り付け可能センサユニット１２４０を示す。このユニットは、センサユニット１２２０と実質的に同じ方法で、プロセッサ１２４１、メモリ１２４２およびセンサコンポーネント１２４５を含む。しかしながら、それによって、ＰＯＤデバイス１２００との無線通信（例えば、ＲＦ通信）を可能にするための無線通信モジュール１２４６、およびローカル電源１２４３をさらに含む。入力／出力（ライト、電力／リセットボタンなど）もまた提供される。
【０２５２】
図１２Ｃは、制御ユニット１２３０を提供することによって図１２Ｂを展開させる。この制御ユニットは、例えば手首に取り付けられた制御ユニットとして、シャツストランドの１つの遠位端に物理的に結合される。いくつかの実施形態では、制御ユニットはセンサユニットと一体化される。制御ユニット１２３０は、１つ又は複数のボタンのような入力デバイス１２３１と、１つ又は複数のライトおよび／または表示画面（好ましくは低電力画面）のような出力デバイス１２３２とを含む。制御ユニット１２３０は、ユーザがＰＯＤデバイスを介したトレーニングコンテンツの供給を制御するための基本コマンドを提供するのを支援するために設けられる。例えば、コマンドは、例えば、前の可聴命令を繰り返すために、またはトレーニングカリキュラムの次のステージに進むために、「前」および「次」を含み得る。いくつかの実施形態では、可聴コンテンツが、例えば、選択可能なメニューアイテムを可聴的に提供することによって、ユーザが入力デバイスを操作するのを支援するために提供される。
【０２５３】
図１２Ｄの実施形態では、制御ユニット１２３０は、機器取り付け可能センサユニット１２４０によって提供される無線信号を受信するように構成された無線通信モジュール（例えばＲＦ）をさらに含む。この方法では、無線センサユニットデータは、（モジュール１２０４を介して）ＰＯＤデバイスで直接的におよび（モジュール１２３３を介して、制御ユニット１２３０を介してかつセンサストランドに沿って、この場合はシャツセンサストランド４である）間接的にの両方で受信されることができる。これは、無線通信の冗長性を提供する；信号が人体（主に水である）を通過するところでは無線通信を確実に受信することには困難があることが理解されるべきである。２つの間隔を空けた位置を有すると（図１２Ｄに示すように、または代替の配置を介して）、ユニット１２４０からの全てのセンサデータが受信され、分析に利用可能となる機会が著しく増加する。ＰＯＤデバイスは、データ完全性プロトコルを実施し、それによって、２つの経路のそれぞれによって提供されるデータをどのように合成／選択するかを決定する。いくつかの実施形態では、例えば、外部センサユニットの信頼性がより高い場合、衣服の様々な場所に配置された複数の冗長無線通信ユニットがあってよい。
【０２５４】
いくつかの実施形態では、ユニット１２３０は、センサ対応手袋コンポーネントの取り付けのための端子コネクタを含むセンサストランドではなく、それ自体のストランド上に設けられる。
【０２５５】
図１２Ｅは、１つの実施形態によるツーピース衣服（two-piece  garment）の模式的な表現（正確な縮尺ではない）を提供する。これは、前の図に対応する参照番号で示されている。図示された衣服は、シャツ構成要素上の３つのセンサストランドと、（衣服構成要素間でセンサストランドを結合するコネクタ１２０９を有する）ズボン構成要素上にセンサユニットを提供する２つのセンサストランドによって定められるツーピース衣服である。
【０２５６】
センサユニットの図示された配置は、決して限定することを意図するものではなく、その代わりに、この数のセンサユニットを有する衣服の潜在的なセンサユニットの位置についての大まかなガイドを提供する。図１２Ｅに示す一般的な原理は、センサを関節から離れて設けることである。それぞれのセンサユニットのジャイロスコープ、加速度計および磁力計から収集されたデータは、それによって、複数の軸を横切る相対的なセンサの位置、角度、動きなどを決定する処理を可能にする（３つの３軸センサを提供することは、実際には、各センサユニットに対して９つの感度（nine  degrees  of  sensitivity）を提供することに留意されたい）。したがって、体動に関するリッチデータ（rich  data）が決定されることができる。さらに、ＰＯＤデバイスによって提供される構成データによって、各センサの感度／動作は、例えば個々のセンサコンポーネントごとにレベルを設定し、特定の動作アーチファクトのみについて報告するなどのために、特定のスキルに対して選択的に調整されることができるに。これは、センサユニットにおける電力消費の低減、ＰＯＤデバイスにおける処理オーバヘッドの低減、および特定の重要な動作アーチファクトに対する感度の増加（ローイングマシンに向かって歩く人の動きとは対照的に、ローイングアクションにおける動きの高解像度モニタリングなど、例えば、特定の定義された特性を有する動きのみを監視する運動学的モデルを適用することによって）を含む、様々な観点から有用である。
【０２５７】
図１２Ｆは、この場合無線センサユニット１２４０を担持するスケートボードであるリモート機器の一片を示すために、図１２Ｅを拡張する。上述のように、センサユニット１２４０は、複数の通信経路を介してＰＯＤデバイス１２００と無線で通信することが好ましく、それにより、無線通信に関連する制限に対処する。例えば、図示の例では、センサユニット１２４０によって送信される信号は、ＰＯＤデバイス１２００によって提供される無線通信モジュールによって、および（受信されるセンサデータをそれが接続されているセンサストランドを介して送信する）手首制御ユニット１２３０によって提供される無線通信モジュールによって、受信されるように構成される。
【０２５８】
図１２Ｇは、モバイルデバイス１２８１、およびワイヤレスヘッドセット１２８２を示すことによって図１２Ｆを拡張する。
【０２５９】
ＰＯＤデバイス１２００は、モバイルデバイス１２８１（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、Ｗｉｎｄｏｗｓなどを含むある範囲のオペレーティングシステムのいずれかを動作させ得るスマートフォンまたはタブレット）と通信し、それによって、ユーザインタフェース画面にコンテンツのレンダリングを可能にするように構成されたモバイルデバイスデータを提供し、そこコンテンツは、スキルトレーニングプログラムを通じてユーザを誘導するのに役立つ。例えば、コンテンツは、ビデオデータ、テキストデータ、画像などを含み得る。いくつかの実施形態では、ＰＯＤデバイス１２００は、そのようなコンテンツの配信のためのローカルウェブサーバとして動作する（すなわち、モバイルデバイスは、ＰＯＤデバイスによって通知される無線ネットワークに接続する）。
【０２６０】
ヘッドセット１２８２（図示された設計構成のヘッドセットである必要はない）は、モバイルデバイス１２８１を持ち運ぶかまたは参照する必要なしに、ユーザが可聴フィードバックおよび／または命令をＰＯＤデバイスから受信することを可能にする。これは、例えば、ローイング、ジョギング、水泳、スノーボードなどの間に、例えば、モバイルデバイスを参照することが実現不可能または一般的に不便なスキルのコンテキストに関連している。いくつかの実施形態では、有線ヘッドセットが、例えば、ＰＯＤデバイスに優先接続された衣服によって提供される３．５ｍｍヘッドホンジャックを用いて、使用され得る。
【０２６１】
図１２Ｈは、１つの実施形態によるセンサストランドを示す。これは、複数のセンサユニット１２２０を含む。各センサユニットは、メモリ１２２２に結合されたプロセッサ１２２１を含む。上流および下流データ接続１２２３および１２２４が提供される（これらは、いくつかの実施形態では、設置配向に基づいて機能的に区別され得る）。ライトおよび／または電源／リセットボタンのような、入力／出力１２２５が設けられ得る。図示された実施形態は、ユーザにフィードバックを提供する（例えば、ユーザの右腕で何かを行う命令に対応する右腕センサユニットへの触覚フィードバックを起動する）のを支援するために使用され得る触覚フィードバックユニット１２２６を含む。図示されたセンサコンポーネント１２２７は、３軸磁力計１２２７ａ、３軸加速度計１２２７ｂ、及び３軸ジャイロスコープ１２２７ｃである。
【０２６２】
図１２Ｉは、１つの実施形態によるハウジング１２９６を示す例示的なセンサユニット１２２０を示す。このハウジングはプラスチック材料で形成され、図１２Ｈに示されるコンポーネントを提供する回路基板１２９７を水密的に包囲する。コネクタ１２９８は、衣服によって提供されるセンサストランドへの接続を可能にする。
【０２６３】
ＭＳＵ及びＭＳＵ対応衣服の構成：概要
いくつかの場合には、エンドユーザ機器のＯＤＣの識別は：（ｉ）与えられたユーザのＭＳＵの実際の位置の知識；及び（ｉｉ）ＭＳＵの相対的位置の知識、を必要とする。各ＭＳＵは、従来、それら自身の基準フレームに対する動きデータを提供するので、複数のＭＳＵからのデータを意味があるように組み合わせることには課題がある。
【０２６４】
上述の様々な実施形態は、センサユニットのセットから導出されたデータを利用し、それによって身体的パフォーマンスの分析を可能にする。これらのセンサユニットは、例えば、複数のセンサユニットを担持するように構成される着用可能な衣服によって、ユーザの身体に取り付けられる。このセクション、および以下のセクションは、いくつかの実施形態においてセンサユニットの構成に関する、それによって、センサから得られたデータに基づいて、人体の動きのような動きの分析を可能にする例示的な方法を説明する。
【０２６５】
背景として、身体的なパフォーマンスを表すデータを収集するための既知かつ一般的な手法は、光学的モーションキャプチャ技術を使用することである。例えば、そのような技術は、ユーザの体の様々な位置で観察可能な光学的マーカを配置し、マーカの位置および動きを表すデータを導出するためにビデオキャプチャ技術を使用する。分析は、仮想的に構築された身体モデル（例えば、完全な骨格、顔の表象など）を使用し、マーカの位置および動きを仮想的に構築された身体モデルに変換する。いくつかの従来技術の例では、コンピュータシステムは、コンピュータシステムで定義された仮想身体モデルにより身体的な人間のユーザの正確な動きを、実質的にリアルタイムで、再現することができる。例えば、そのような技術は、モーションキャプチャ技術組織Ｖｉｃｏｎによって提供される。
【０２６６】
モーションキャプチャ技術は、それらが一般的に（ｉ）ユーザが自分の体の様々な位置にマーカを配置すること、及び（ｉｉ）１つ又は複数のカメラデバイスを使用してユーザのパフォーマンスをキャプチャすること、の両方を必要とすることを考えると、有用性が限定される。いくつかの技術（例えば、深度検知カメラを使用する技術）は、視覚マーカの必要性への依存を減少させることができるが、それにもかかわらず、モーションキャプチャ技術は、それが１つ又は複数のカメラデバイスによってキャプチャされることができる場所で生じるパフォーマンスの必要性によって本質的に制限される。
【０２６７】
本明細書で説明される実施形態は、モーションセンサユニットを使用し、それによってモーションキャプチャ技術に関連する制限を克服する。モーションセンサユニット（慣性測定ユニット、またはＩＭＵとも呼ばれる）、例えば、１つ又は複数の加速度計、１つ又は複数のジャイロスコープ、および１つ又は複数の磁力計を含むモーションセンサユニットは、本質的に、それら自身の動きを表すデータを提供することができる。そのようなセンサユニットは、速度、向き、および重力を含むパラメータを測定しかつ報告する。
【０２６８】
モーションセンサユニットの使用は、モーションキャプチャ技術との比較により課題の範囲を提示する。例えば、少なくとも以下の理由で複数のモーションセンサを使用するとき技術的な課題が生じる：
●  各センサユニットは、それ自身のローカル基準フレームに基づいてデータを提供する。これに関して、各センサは、本質的にそれ自身の領域の中心を規定するかのように、本質的にデータを提供する。これは、キャプチャデバイスが本質的に各マーカを共通の基準フレームに対して解析することができるモーションキャプチャとは異なる。
●  各センサユニットは、四肢のどこにあるかを正確に知ることができない。センサ衣服はおおよその位置を定義し得るが、個々のユーザは異なる身体属性を有し、これは正確な位置決めに影響を与える。これは、マーカが典型的には高精度で位置決めされるモーションキャプチャ技術とは異なる。
●  全てのセンサは、まるでそれらが、それらを接続する骨／肢（limbs）なしで、電子的な「スープのボウル」に置かれているかのように、完全に独立して動作する。すなわち、センサのそれぞれのデータ出力は、モーションキャプチャで使用されるマーカとは異なり、任意の種類の仮想身体上の相対的な位置決めとは無関係である。
【０２６９】
以下に説明される技術および方法は、センサユニットデータの処理を可能にし、それによって共通の体全体の(body-wide)基準フレームを提供する。例えば、これは、（ｉ）センサユニットＳＵ１からＳＵｎに関する動きデータを共通の基準フレームに変換するように構成される変換を定義すること；及び（ｉｉ）センサユニットＳＵ１からＳＵｎの間の骨格の関係(skeletal  relationship)を決定すること、のいずれか又は両方によって達成され得る。多くの場合、これらは密接にリンクされている：共通の基準フレームへの変換は、骨格の関係の決定を可能にするものである、ことが理解されるであろう。
【０２７０】
いくつかの実施形態では、センサデータの処理は、仮想骨格身体モデル(virtual  skeletal  body  model)を表すデータを定義することにつながる。これは、実際には、モーションセンサスーツ構成から収集されたデータが、従来のモーションキャプチャ（仮想骨格身体モデルを表すデータも提供する）と同様の形態の分析を提供することを可能にする。
【０２７１】
ＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０に記載される処理技術が使用されてよい。概要において、これらは少なくとも以下のコンテキスト(contexts)において適用を見出す：
●  定義されたモーションキャプチャ技術によって提供されるモデルとの比較に適したスケルトンモデルを組み立てる。例えば、モーションキャプチャデータおよびセンサ由来データの両方が、分析フェーズの間に収集されることができ、それによってモーションセンサデータの処理から得られた骨格モデルデータが、モーションキャプチャ技術から導かれた対応する骨格モデルと一致するかどうかを検証することができる。これは、スキルを客観的に定義するためのプロセス（前述）のコンテキストにおいて、またはより一般的にはデータセンサのデータ処理方法をテストし、検証するコンテキストにおいて適用可能である。
●  着用されたセンサ対応衣服の自動化された「姿勢に特有でない(non-pose specific)構成。すなわち、ユーザがセンサ構成のために１つ又は複数の事前に定義された構成ポーズ（configuration  pose）を取ることを要求するのではなく、以下に説明する処理技術は、実質的に任意の動きから生じるセンサデータを処理することによって、（例えば、骨格モデルを組み立てることによって）各センサのデータを共通の基準フレームに変換することを可能にする。すなわち、以下のアプローチは、あるセンサの動きを別のセンサに対して比較する目的で、かなり一般的な「動き（モーション）」を必要とします。その動きの正確な性質は限定された重要性を持つ。
●  （例えば、スキルトレーニングおよびフィードバックのコンテキストにおいて）スキルの身体的パフォーマンスの正確なモニタリングを可能にする。例えば、これは、センサデータ内の観察可能なデータ条件（前述のように、パフォーマンス影響因子を表す）をモニタリングすることを含み得る。
【０２７２】
追加的な詳細がＰＣＴ／ＡＵ２０１６／００００２０中に提供されている。
【０２７３】
（例示的な分離方法論）
図４Ａを参照すると、１つの実施形態が、ビデオデータを管理する方法４００を提供する。方法４００は、好ましくは、サービサーデバイス(servicer  device)によって実行されるが、（スマートフォンのような）ローカルデバイスによって実行されてもよい。幾つかの実施形態において、この方法のパフォーマンスは、例えば、サーバ、スマートフォン、及びＰＯＤデバイスのうちの２以上を含む、多数のデバイスに亘って分散される。
【０２７４】
方法４００は、機能ブロック４０１によって表されるように、１以上の取込みデバイスから得られるビデオデータのリポジトリへのアクセスを維持することを含む。幾つかの場合には、ビデオデータの多数の分散型リポジトリがあり、これらは別々にビデオデータのレンダリング可能な画像ベースコンポーネントの（ビデオデータ属性（例えば、取込みデバイスの詳細、取込み時間、タグ等）を表すデータを格納する）１以上の割出データソースと関連付けられてよい。
【０２７５】
機能ブロック４０２は、スキルパフォーマンスイベント（ＭＳＤから得られるデータの処理に基づいて定義された時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータ）を表すデータを受信することを含むプロセスを表している。所与のスキルパフォーマンスイベント（即ち、スキルパフォーマンスイベントデータのインスタンス）は、ＭＳＵ対応衣服から得られるデータの分析を含むプロセスによって定義される。例えば、データは、（他のエンドユーザハードウェアが使用されてよく、任意的に、単一ＭＳＵバージョンを含むことを留意しながら）、例えば上述のような、スキルパフォーマンスをモニタリングするように構成されたエンドユーザ機器から直接的に又は間接的に受信される。例えば、幾つかの実施形態では、ＰＯＤデバイスは、方法４００を実行するサーバデバイス（又はスマートフォンのようなローカルデバイス）にスキルパフォーマンスデータを（直接的に又は間接的に）定期的に（又はユーザ命令に応答して）アップロードするように構成される。他の実施形態では、ユーザは、中間ステップとして、ＰＯＤデバイスからパーソナルコンピュータ又は同等物にデータをダウンロードする。
【０２７６】
機能ブロック４０３は、１以上のスキルパフォーマンスイベントをリポジトリ内のビデオデータのそれぞれの部分と関連付けることを含むプロセスを表している。これが達成される方法は実施形態により異なり、幾つかの場合には、特定の取込み状況に依存する。以下の技法のうちのいずれか１以上が使用されてよい。
●  幾つかの実施形態において、スキルパフォーマンスイベントデータの各インスタンスは、タイミング情報と関連付けられる。これはスキルパフォーマンスイベントとビデオデータとの間の時間的なマッチングを可能にする。もちろん、これは、幾つかの実施形態において、スキルパフォーマンスイベントを定義するために使用されるタイミング基準とビデオデータのために使用されるタイミング基準との間の効果的な同期を必要とする。幾つかの場合には、時間的マッチングで十分である。例えば、（ｉ）関連する参加者を取り込むために特定のビデオデータが使用されることが知られている場合、及び（ｉｉ）ビデオデータが事前にカットされた「放送スタイル」映像（例えば、スポーツイベントのテレビジョン放送）であり、関連するスキルパフォーマンスが発生するときにそれが表示されることが予想される場合。
●  幾つかの実施形態において、スキルパフォーマンスイベントデータの各インスタンスは、場所情報と関連付けられる。これは、幾つかの場合には、ＧＰＳ、デバイス三角測量、又は他の場所追跡技術を利用する。しかしながら、幾つかの実施形態において使用される代替的なアプローチは、デバイスによって読み取られることが可能な読取り可能な場所定義特徴（location-defining  tokens）（例えば、ＲＦＩＤタグ、ＢＬＥ等）を提供することであり、故に、（特徴の場所に関する予め定義された知識に基づく）時間固有の場所情報を提供することである。例えば、１つのオプションは、所与のカメラの取込みゾーンにＢＬＥタグを位置付けることである。ユーザデバイスが、スキルパフォーマンスイベントと関連付け可能な時にそのタグを読み取る場合には、スキルパフォーマンスイベントがその所与のカメラによって取り込まれたことを決定する。
●  幾つかの実施形態において、ビデオデータは参加識別子データと予め関連付けられる。例えば、これは、上述のような場所定義特徴を使用してよいが、役割の反転を伴う。即ち、参加者は、それぞれ、特異な読み取り可能な特徴（例えば、ＲＦＩＤタグ又はＢＬＥタグ）を保持し、従って、カメラと関連付けられる読取り装置は、特定の参加者が所与のカメラの取込みゾーンに入るときを決定することができる。
【０２７７】
上記のアプローチは、（ｉ）特定のパフォーマンスイベントと関連付けられる取込みデバイス及び（ｉｉ）取込みデバイスがパフォーマンスイベントを取り込んだ時間の決定を可能にするのに有用であることが理解されるであろう。他の実施形態において、更なるアプローチが代替的に又は追加的に実施されてよい。
【０２７８】
機能ブロック４０４によって表されるように、機能ブロック４０３での関連付けは、ユーザがパフォーマンスイベント属性に基づいてビデオデータを検索するのを可能にする。
【０２７９】
（例示的なクエリ取扱い方法論）
図４Ｂを参照すると、１つの実施形態は、ビデオデータのユーザ所望の部分へのアクセスを提供する方法４１０を提供する。機能ブロック４１１は、ビデオデータの１以上のリポジトリへのアクセスを維持することを含むプロセスを表している。ビデオデータのレポジトリ（即ち、そこに含められるビデオデータ）は、パフォーマンスイベントのセットと関連付けられるように構成される（例えば、クリップベースにおける関連付け、及び／又は時間ベースの関連付け）。
【０２８０】
機能ブロック４１２は、パフォーマンス属性データの１以上のレポジトリへのアクセスを維持することを含むプロセスを表している。パフォーマンス属性データは、例えば、上記で更に述べたように、複数のユーザのそれぞれのＭＳＵ対応衣服から得られる。パフォーマンス属性データは、パフォーマンスイベントのセットと関連付けられるようにも構成される。スキルパフォーマンスイベントデータの各インスタンスは、１以上のパフォーマンス属性を含み、以下に記載するように、この方法は、１以上のパフォーマンス属性に基づいてレポジトリの問い合わせ(querying)を可能にすることにより、共通のパフォーマンス属性と関連付けられるビデオデータの多数の部分の場所特定(locating)を可能にすることを含む。
【０２８１】
機能ブロック４１３は、ユーザがユーザクエリを定義して提出するのを可能にするように構成されたクエリインターフェースを提供することを含むプロセスを表している。ユーザクエリは、１以上のパフォーマンス属性値に基づいて定義される。例えば、パフォーマンス属性は、以下のうちのいずれか１以上を含む。
●  スキルの名前。例えば、スノーボードの脈絡において、スキルは、「バックサイド３６０」(“backside 360)、「アンダーフリップ」(“underflip”)、「フロントサイドロデオ」(“frontside rodeo”)等を含む一般的な名前を使用した、空中操縦(aerial manoeuvers)を含む。
●  スキルのカテゴリ。スノーボードの例を続けると、カテゴリは、「ストレートエア」(“straight air”)、「逆操縦」(“inverted manoeuver)、「フロントサイド回転」(“frontside rotation”)、「バックサイド回転」(“backside rotation”)等を含むことがある。
●  定義された最適なパフォーマンスに対するスキルのパフォーマンスの一方又は両方に基づいて定義された属性（例えば、徴候）。例えば、これらは「成功裡に実行された」、「失敗した」、及び様々な中間分類を含んでよい。
●  スキルのパフォーマンスにおいて観察される１以上のモーションベース属性に基づいて定義される属性（例えば、徴候）。例えば、これらは、上記で更に議論された「アプローチの最初の１秒間のヒップの内向き傾斜」の例のような、パフォーマンスに影響を与える要因に基づいて定義されてよい。これらは、幾つかの場合には、特定のスキルに極めて特有であり、よって、クエリインターフェースは、好ましくは、（例えば、名前による）スキルの選択を初期的に可能にし、次に、利用可能なリストからの所望のモーションベースの属性の選択を可能にする。
【０２８２】
１以上のパフォーマンス属性値に基づいてクエリを定義することに加えて、ユーザは、ビデオデータのレポジトリに定義されたデータ値及びパフォーマンス属性データに依存して、時間、日付、場所、（複数の）参加者等のような、他のクエリパラメータを設定してよい。
【０２８３】
幾つかの実施形態において、クエリインターフェースは、類似の時での異なる参加者による複数のスキルの識別を含む比較的複雑なクエリを可能にする。例えば、これは、競技スポーツにおいて関連性があってよく、例えば、「防御技法Ｙ」によって対抗された「攻撃技法Ｘ」のインスタンスを立案されたクエリであってよい。
【０２８４】
その場合、本方法は、ユーザクエリを受信することに応答して、（ｉ）クエリを満足するパフォーマンス属性データ内の１以上のパフォーマンスイベントを識別すること（機能ブロック４１４）、及び（ｉｉ）識別されたパフォーマンスイベントと関連付けられるビデオデータの部分を識別すること（機能ブロック４１５）を含む。
【０２８５】
クエリを満足するパフォーマンス属性データ内の１以上のパフォーマンスイベントを識別するプロセスは、実質的に任意の形式の適切なクエリ処理技術に基づいてよく、故に、「満足すること」(“satisfying”)の定義は、実装されるクエリ処理技術／ロジックの形態に基づいて定義される。
【０２８６】
識別されたパフォーマンスイベントと関連付けられたビデオデータの部分を識別するプロセスは、特定の既知のビデオファイルについて開始／終了マーカを定義することを含んでよい。
【０２８７】
機能ブロック４１３は、クエリに応答して、ビデオデータの識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されたデータを配信することを含むプロセスを表している。例えば、これは以下のうちのいずれか１以上を含んでよい。
●  クエリ結果に基づいてビデオのストリーミングを可能にするリンクを提供すること。
●  クエリ結果に基づいてビデオファイルのセグメントをダウンロードする機能性を提供すること。
●  クエリ結果に基づいてビデオクリップの（例えば、クリップ間の自動進行を備える）マージされたクリップ又はプレイリストを定義すること。
【０２８８】
更なる実施態様では他のアプローチが使用される。
【０２８９】
（例示的なビデオ取込み及び分類フレームワーク）
図８は、例示的なビデオ取込み及び分類フレームワークを例示している。これは本明細書で開示する技術の真実の作業実施の例を理解するための便利な方法を提供することを意図する。
【０２９０】
図８の例は、２つの空中構成８０２，８０３(aerial  features)を含むスノーボード施設８００を例示している。カメラ８０５及び８０６が、空中構成８０２及び８０３でアクティビティの映像を取り込むようにそれぞれ位置付けられている。
【０２９１】
施設８００を使用する１人以上のスノーボーダーは、モーションセンサ対応衣服、例えば、スーツ８１０を着用する。この実施形態において、各スーツ８１０は、図２Ａ及び図２Ｂに示す衣服に基づいており、追加的に、ＢＬＥ技術を含み、それにより、定義されたＢＬＥ識別ゲートでの参加者の識別を可能にする。ＢＬＥ識別ゲートは、空中構成８０２及び８０３の各々に近接して設けられることにより、ビデオデータタグの定義付けを可能にしていると仮定する。これらのタグは、記録されたビデオデータにおいて、カメラ８０５及び８０６のうちの特定の１つの視野内にある（彼／彼女の特異なＢＬＥタグを介して識別される）特定のスノーボーダーを表す（或いは表すことが予期される）時間的イベントを識別する。
【０２９２】
この実施形態において、これらのカメラからのビデオデータは、ビデオ取込みサブシステム８２０の操作カメラ制御／取込みモジュール８２４に従って連続的に記録され且つ一時的に格納される。ビデオデータは、スーツ８１０を保有するスノーボーダーが空中特徴のうちの１つの上で撮影されたことが予期される場合にのみ、映像が保持されるように、ＢＬＥタグリーダからの入力データの処理に基づいてレポジトリ８２１の永久記憶装置に移動される。これは、例えば、ＢＬＥ由来の入力データによって定義された時間の前及び／又は後の所定の時間を記録するために、入力データに基づく記憶装置を用いた連続的なバッファ記録を含んでよい。管理モジュール８２５は、ビデオ取込み／記録パラメータのチューニングのような機能性を実行する。
【０２９３】
パフォーマンス分析サブシステム８４０は、スーツ８１０のようなスーツから直接的に又は間接的にデータを受信し、そのデータを使用してパフォーマンスデータ８２４のレポジトリを更新する。ビデオ分類モジュール８２２は、パフォーマンスデータ８４２に基づくビデオデータ８２１の分類を可能にする。サブシステム８４０は、追加的に、ユーザデータ８４５を維持することにより、特定のユーザの識別を可能にする。
【０２９４】
ユーザインタフェースモジュール８４１は、モバイルデバイス８３０のユーザがクエリインターフェースにアクセスするのを可能にすることにより、クエリ取扱いモジュール８４６及び８２３を介して取り込まれたビデオデータ８２１のクエリを提出する。これは、１以上のパフォーマンス属性に基づくレポジトリの問い合わせを可能にすることにより、共通のパフォーマンス属性と関連付けられたビデオデータの多数の部分の場所特定を可能にする。例えば、実用的なクエリは、以下のものに関連してよい。
●  「Ｂという日」における「トリックＡ」の全ての試みを示すこと。
●  「Ｂという日」における「トリックＡ」の全ての成功した完了を示すこと。
●  「Ｂという日」における「トリックＡ」の全ての成功しなかった完了を示すこと。
●  「乗り手Ｃ」による「Ｂという日」における「トリックＡ」の全ての成功した完了を示すこと。
●  「Ｂという日」における全ての成功しなかった完了を示すこと。
【０２９５】
これらは例を示すに過ぎないことが理解されるであろう。
【０２９６】
（例示的な使用事例）
以下の例示的な使用事例は、上述の技術の実施形態によって提供される。
【０２９７】
第１の使用事例では、パフォーマンスイベントデータが利用され、その場合、ビデオデータは、スポーツイベント、例えば、（サッカーのような）チームイベントに関して収集される。ビデオデータの１以上のレポジトリは、定義された取込み時間中に定義された取込みゾーン内で取り込まれたビデオを表すビデオデータ、例えば、サッカーの試合の競技場を含む。方法は、（定義された取込み時間中に定義された取込みゾーン内のＭＳＵ対応衣服ユーザである）１以上の識別されたＭＳＵ対応衣服ユーザと関連付けられた時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータの１以上のレポジトリを利用する。例えば、所与のチームにいる各プレイヤーは、ＭＳＵ対応衣服を着用し、ＭＳＤから得られるデータは（リアルタイムで或いはゲーム後の転送のような定期的なダウンロードによって）それらのレポジトリに提供される。クエリインターフェースは、ユーザがユーザクエリを定義して提出するのを可能にするように構成され、ユーザクエリは、１以上のスキルパフォーマンスイベントデータ属性値に基づいて定義される。クエリに応答することは、（ｉ）クエリを満足するスキルパフォーマンスイベントデータの１以上のインスタンスを識別すること、及び（ｉｉ）スキルパフォーマンスイベントデータの識別されたインスタンスと関連付けられるビデオデータの部分を識別し、クエリに応答して、ビデオデータの識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されたデータを配信することを含む。これは、好ましくは、クエリに応答して、ビデオデータの識別された部分を見るユーザアクセスを可能にするように構成されたデータを配信することが、スキルパフォーマンスイベントデータの識別されたインスタンスと関連付けられるビデオデータの別個の部分へのアクセスを提供することにより、ユーザクエリに基づくスポーツイベントの要約された視聴を可能にすることを含む。よって、例えば、要約された映像は、（例えば、その特定の形態のサッカーキックを表すパフォーマンスイベントデータの各インスタンスの時の前後の５秒間の映像を示すことによって）特定の形態のサッカーキックの各インスタンスを示す。
【０２９８】
他の例示的な使用事例において、技術は、ビデオデータ（例えば、従来的な又はＰＯＶデジタルビデオカメラのような、パーソナルカメラによって取り込まれたビデオデータ）へのオーバーレイ（又は同等のもの）を提供するために使用される。例えば、ＰＯＶ（又は他の）ビデオ映像は、任意的に、徴候を表すデータ（例えば、空中操縦のための空中時間／振幅）と組み合わせにおいて、実行されるスキル（例えば、トリック）の名前を提供するオーバーレイを備える。
【０２９９】
更なる例示的な使用事例では、静止カメラが、ある時間期間に亘って多数の参加者のビデオ映像を取込み、この映像は、彼らのそれぞれのＭＳＵ対応衣服から得られたデータをアップロードすることを選択したユーザからのパフォーマンスイベントデータと関連付けられる。これは、複数のユーザのパフォーマンスに対する広範囲のクエリを可能にする。
（例示的な動作方法）
図１１は、１つの実施形態に従った例示的な動作方法を例示している。ブロック１１０１は、ユーザが（スケートボード、テニス等のような）モニタリングされるべき参加アクティビティを選択するプロセスを表している。これは、ブロック１１０２で、そのアクティビティについてのハードウェア構成データ（例えば、センサ構成データ及び状態エンジンデータ）の識別を引き起こす。関連する場合、これはクラウドでホストされる場所からダウンロードされる。ブロック１１０２は、選択された参加アクティビティと関連付けられるスキルのセットをモニタリングするセンサ及びモニタリングハードウェアの構成を表している。次に、ユーザはアクティビティに参加し、その間にセンサ入力データが処理される（ブロック１１０４によって示されている）。幾つかの場合、センサ構成は、モニタリングによって駆動される。例えば、センサは、スキルのサブセットをモニタリングするために、所与の動きの観察後に動的に再構成される（例えば、センサは、ジャンプ動作が識別された後にのみ空中操縦をモニタリングするように構成される）。ブロック１１０５は、識別が機能ブロック１１０４での処理に基づいて実行されたスキルであることを表している。次に、ブロック１１０６によって表すように、時間コード化されたスキルパフォーマンスイベントデータが定義される。
【０３００】
（結論及び解釈）
上述の技術は、ある範囲の分野、特にメディア管理の分野に亘って進歩をもたらすことが理解されるであろう。例えば、ＭＳＵ対応衣服（及び任意的に他の形態のＰＳＵ）からのスキルパフォーマンス識別を可能にする所定の処理技法を利用することによって、ビデオデータは、豊富（リッチ）で効果的な方法において自動的に分類されることができる。
【０３０１】
特に断りのない限り、以下の説明から明らかなように、明細書全体を通じて、「処理する」、「計算する（computing）」、「計算する（calculating）」、「決定する」、「分析する」などの用語を用いる議論は、電子量のような物理量として表されるデータを、同様に物理量として表される他のデータに操作および／または変換する、コンピュータまたはコンピュータシステム、或いは同様の電子コンピューティングデバイスの動作および／またはプロセスを指すことが理解される。
【０３０２】
同様に、「プロセッサ」という用語は、電子データを、例えばレジスタおよび／またはメモリから、その電子データを、例えばレジスタおよび／またはメモリに格納され得る、他の電子データに変換するよう処理する任意のデバイスまたはデバイスの部分を指し得る。「コンピュータ」または「コンピューティングマシン」または「コンピューティングプラットフォーム」は、１つ又は複数のプロセッサを含み得る。
【０３０３】
本明細書に記載の方法論は、１つの実施形態では、プロセッサの１つ又は複数によって実行されるとき、本明細書に記載の方法の少なくとも１つを実行する命令のセットを含むコンピュータ可読（機械可読とも呼ばれる）コードを受け入れる１つ又は複数のプロセッサによって実行可能である。取られるべき動作を指定する命令のセット（シーケンスまたはその他）を実行することができる任意のプロセッサが含まれる。したがって、１つの例は、１つ又は複数のプロセッサを含む典型的な処理システムである。各プロセッサは、ＣＰＵ、グラフィックス処理ユニット、およびプログラマブルＤＳＰユニットのうちの１つ又は複数を含み得る。処理システムはさらに、メインＲＡＭおよび／またはスタティックＲＡＭ、並びに／またはＲＯＭを含むメモリサブシステムを含み得る。バスサブシステムは、構成要素間の通信のために含まれ得る。処理システムはさらに、ネットワークによって結合されたプロセッサを持つ分散処理システムであってもよい。処理システムがディスプレイを必要とする場合、そのようなディスプレイ、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイが含まれてよい。手動データ入力が必要な場合、処理システムはまた、キーボードのような英数字入力ユニット、マウスのようなポインティング制御デバイスなどのうちの１つ又は複数の入力デバイスを含む。本明細書で使用されるメモリユニットの用語は、文脈から明らかであり、特に明記しない限り、ディスクドライブユニットのようなストレージシステムも含む。いくつかの構成における処理システムは、サウンド出力デバイスと、ネットワークインターフェースデバイスとを含み得る。したがって、メモリサブシステムは、１つ又は複数のプロセッサによって実行されるとき、本明細書に記載された方法の１つ又は複数を実行させる命令のセットを含むコンピュータ可読コード（例えば、ソフトウェア）を担持するコンピュータ可読キャリア媒体を含む。方法がいくつかの要素、例えばいくつかのステップを含む場合、具体的に述べられていない限り、そのような要素の順序付けが暗示されていないことに留意されたい。ソフトウェアは、コンピュータシステムによる実行中に、ハードディスクに存在してよく、またはＲＡＭ内および／またはプロセッサ内に完全にまたは少なくとも部分的に存在してよい。したがって、メモリおよびプロセッサはまた、コンピュータ可読コードを担持するコンピュータ可読キャリア媒体を構成する。
【０３０４】
更に、コンピュータ可読キャリア媒体は、コンピュータプログラム製品を形成し得る、またはコンピュータプログラム製品に含まれ得る。
【０３０５】
代替実施形態では、１つ又は複数のプロセッサは、スタンドアロンデバイスとして動作する、またはネットワーク化された配置に接続されてよく、例えば、他のプロセッサ（複数可）にネットワーク接続されてよく、１つ又は複数のプロセッサは、サーバまたはサーバ−ユーザネットワーク環境のユーザマシンの能力で、あるいはピアツーピアまたは分散ネットワーク環境におけるピアマシンとして、動作してよい。１つ又は複数のプロセッサは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ、またはそのマシンによって取られるべき動作を指定する一連の命令（シーケンスまたはその他）を実行できる任意のマシンを形成し得る。
【０３０６】
図面は、単一のプロセッサ及びコンピュータ可読コードを担持する単一のメモリのみを示しているが、当業者であれば、上述のコンポーネントの多くが含まれているが、本発明の態様を不明瞭にしないために、明示的に示されていない又は記載されていないことを理解するであろう。例えば、単一のマシンのみが図示されているが、「マシン」という用語は、本明細書で論じられた方法論の１つ又は複数を実行するための命令のセット（または複数のセット）を個々にまたは共同して実行するマシンの任意の集合を含むものとする。
【０３０７】
従って、本明細書に記載された方法のそれぞれの１つの実施形態は、命令のセット、例えば、Webサーバの構成の一部である１つ又は複数のプロセッサ、例えば、1つ又は複数のプロセッサ上で実行するためのコンピュータプログラム、を担持するコンピュータ可読キャリア媒体の形態である。従って、当業者によって理解されるように、本発明の実施形態は、方法、専用装置のような装置、データ処理システムのような装置、またはコンピュータプログラム製品のようなコンピュータ可読キャリア媒体として具体化され得る。コンピュータ可読キャリア媒体は、１つ又は複数のプロセッサ上で実行されるとプロセッサ又はプロセッサ（複数）に方法を実施させる命令のセットを含むコンピュータ可読コードを担持する。したがって、本発明の態様は、方法、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアとハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を取り得る。さらに、本発明は、媒体に具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを担持するキャリア媒体（例えば、コンピュータ可読記憶媒体上のコンピュータプログラム製品）の形態を取り得る。
【０３０８】
ソフトウェアはさらに、ネットワークインターフェースデバイスを介してネットワーク上で送信または受信し得る。キャリア媒体は、単一の媒体である例示的な実施形態で示されているが、用語「キャリア媒体」は、１つ又は複数の命令のセットを格納する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、ならびに／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含むように解釈されるべきである。用語「キャリア媒体」はまた、１つ又は複数のプロセッサによる実行のための命令のセットを格納、エンコードしまたは担持することができ、かつ１つ又は複数のプロセッサに本発明の方法論のうちのいずれか1つ又は複数を実行させる、任意の媒体を含むように解釈されるものとする。キャリア媒体は、不揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含む多くの形態をとり得るが、これに限定されるものではない。不揮発性媒体は、例えば、光学ディスク、磁気ディスク、および光磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メインメモリのようなダイナミックメモリを含む。伝送媒体は、バスサブシステムを有するワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線および光ファイバを含む。伝送媒体はまた、電波および赤外線データ通信中に生成されるような音響波または光波の形態を取り得る。例えば、用語「搬送媒体」はしたがって、それに限定されないが、固体メモリ、光学媒体および磁気媒体に組み込まれたコンピュータ製品、１つ又は複数のプロセッサの少なくとも1つのプロセッサによって検出可能でありかつ実行されると方法を実施する命令のセットを表す伝搬信号を生む媒体、ならびに１つ又は複数のプロセッサのうちの少なくとも1つのプロセッサによって検出可能でありかつ命令のセットを表す伝搬信号を生むネットワーク内の伝送媒体を含むように解釈されるものとする。
【０３０９】
論じられる方法のステップは、１つの実施形態では、記憶装置に記憶された命令（コンピュータ可読コード）を実行する処理（すなわちコンピュータ）システムの適切なプロセッサ（又はプロセッサ（複数））によって実行されることが理解されるであろう。また、本発明は、特定の実施またはプログラミング技術に限定されず、本発明は、本明細書で説明される機能を実施するための任意の適切な技術を使用して実施され得ることも理解されるであろう。本発明は、特定のプログラミング言語またはオペレーティングシステムに限定されない。
【０３１０】
本発明の例示的な実施形態の上記の説明において、本発明の様々な特徴は、開示を合理化しかつ様々な本発明の特徴の１つ又は複数の理解を助ける目的で、時には、単一の実施形態、図面、又は説明にまとめられることが理解されなければならない。しかしながら、この開示の方法は、請求項に記載された発明が各請求項に明示的に記載されているより多くの特徴を必要とするという意図を反映するものと解釈されるべきではない。むしろ、以下の請求項が反映するように、本発明の態様は、単一の前述の開示された実施形態の全ての特徴よりも少ないものにある。したがって、詳細な説明の後に続く請求項は、本発明の別の実施形態として自立している各請求項とともに、この詳細な説明に明確に組み込まれる。
【０３１１】
更に、本明細書で説明されるいくつかの実施形態は、他の実施形態に含まれるいくつかの特徴を含むが、他の特徴を含まず、異なる実施形態の特徴の組み合わせは、本発明の範囲内であり、当業者によって理解されるように、異なる実施形態を形成すること意図される。例えば、以下の請求項において、請求項に記載された実施形態のいずれかは、任意の組み合わせで使用されることができる。
【０３１２】
更に、実施形態の幾つかは、本明細書では、コンピュータシステムのプロセッサによってまたはその機能を実行する他の手段によって実施され得る方法または方法の要素の組み合わせとして説明される。したがって、このような方法または方法の要素を実行するために必要な命令を有するプロセッサは、方法または方法の要素を実行するための手段を形成する。さらに、装置の実施形態の本明細書で説明される要素は、本発明を実施する目的で要素によって実行される機能を実行するための手段の例である。
【０３１３】
本明細書で提供される説明では、多数の特定の詳細が記載される。しかしながら、本発明の実施形態は、これらの特定の詳細なしで実施され得ることが理解される。他の例では、周知の方法、構造および技術は、この説明の理解を不明瞭にしないために詳細に示されていない。
【０３１４】
同様に、用語「結合された」は、請求項において使用されるとき、直接的な接続のみに限定されると解釈されるべきではないことに留意されたい。用語「結合された」および「接続された」は、それらの派生語とともに使用されることができる。これらの用語は、互いに同義語として意図されていないことが理解されるべきである。したがって、デバイスＢに結合されたデバイスＡの表現の範囲は、デバイスＡの出力がデバイスＢの入力に直接接続されるデバイスまたはシステムに限定されるべきではない。これは、他のデバイスまたは手段を含む経路であり得るＡの出力とＢの入力との間の経路が存在することを意味する。「結合された」は、２つ以上の要素が直接物理的または電気的に接触しているか、あるいは２つ以上の要素が互いに直接接触していないが、依然として互いに協働または相互作用していることを意味し得る。
【０３１５】
従って、本発明の好ましい実施形態であると考えられるものが記載されているが、当業者であれば、本発明の精神から逸脱することなく他の又はさらなる改変を行うことができ、そのようなすべての変更および修正は、本発明の範囲内に含まれることが意図されることを認識するであろう。例えば、上に与えられた任意の式は、使用され得る手順の単なる代表例である。機能がブロック図に追加または削除されてよく、動作は機能ブロック間で交換されてよい。ステップは、本発明の範囲内で説明された方法に追加または削除されてもよい。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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【図１２Ｅ】
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【図１２Ｆ】
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【図１２Ｇ】
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【図１２Ｈ】
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【図１２Ｉ】
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【国際調査報告】
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