トレーニング支援装置、トレーニング支援システム、及びプログラム
【課題】客観的な現在の身体情報を提示する。
【解決手段】可視光画像データを入力すると共に、赤外線光画像データを入力（ステップ２０２）し、赤外線光画像データから輪郭データを抽出し、赤外線光画像データを削除すると共に、輪郭データから測定対象の身体部位を検出し、測定対象の身体部位の大きさを測定する（ステップ２０４）。トレーニングの実施時間を測定するタイマー「Ｔ」をリセットし（ステップ２０８）、タイマー「Ｔ」が基準となるトレーニングの実施時間「ＴＣ」を超えたか否かを判定し（ステップ２１０）、肯定された場合は、上記の撮像の処理ルーチン（ステップ２１２）及び上記の測定の処理ルーチン（ステップ２１４）を実行する。ステップ２０４で測定された身体部位の大きさとステップ２１４で測定された身体部位の大きさの変化量を求める（ステップ２１８）。
【解決手段】可視光画像データを入力すると共に、赤外線光画像データを入力（ステップ２０２）し、赤外線光画像データから輪郭データを抽出し、赤外線光画像データを削除すると共に、輪郭データから測定対象の身体部位を検出し、測定対象の身体部位の大きさを測定する（ステップ２０４）。トレーニングの実施時間を測定するタイマー「Ｔ」をリセットし（ステップ２０８）、タイマー「Ｔ」が基準となるトレーニングの実施時間「ＴＣ」を超えたか否かを判定し（ステップ２１０）、肯定された場合は、上記の撮像の処理ルーチン（ステップ２１２）及び上記の測定の処理ルーチン（ステップ２１４）を実行する。ステップ２０４で測定された身体部位の大きさとステップ２１４で測定された身体部位の大きさの変化量を求める（ステップ２１８）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トレーニング支援装置、トレーニング支援システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、体形等の身体状態の改善を目的として、スポーツ施設を利用し、トレーニングを実施する人が増えており、このようなトレーニングを実施する人に対し、トレーニングについての有効なアドバイスを行う技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１には、記録情報を無線信号で送受信するＲＦＩＤタグから出力される無線通信を受信し、記録されているスポーツ施設の利用者の会員ＩＤを取得するとともに、ＲＦＩＤタグが接近した時間間隔をＲＦＩＤタグ毎に計測し、計測結果に基づいて、所定のトレーニングの繰り返し回数及び時間を利用者毎に記録することにより、スポーツ施設の利用者にアドバイスを行う技術が提案されている。
【０００４】
また、特許文献２には、問診の回答データに基づいてアドバイスの対象者のトレーニング能力を算出すると共に、アドバイスの対象者が指向するスポーツ及び当該スポーツの実施を希望する年齢の入力結果を希望スポーツ及び希望年齢として取り込んで、希望年齢時のアドバイスの対象者の希望スポーツに求められるトレーニング能力を推定トレーニング能力として推定し、希望年齢とほぼ同年齢で、かつ希望スポーツを実施している人のトレーニング能力の平均値と、推定により得た希望年齢時の推定トレーニング能力とを比較して、アドバイスの対象者が強化すべきトレーニング能力を抽出し、強化すべきトレーニング能力の強化用トレーニングメニューをアドバイスの対象者に提示する技術が提案されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２６７１７９公報
【０００６】
【特許文献２】特開２００２−３６０７５５公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前記特許文献１に記載される技術によって、アドバイスの対象者の現在の体形等の身体情報に対応したアドバイスを行うことは困難である。
【０００８】
また、前記特許文献２に記載される技術では、アドバイスの対象者の主観的な問診の回答データに基づいてトレーニング能力を算出しているため、客観的な身体情報に対応したトレーニング能力を算出することは困難である。
【０００９】
本発明は、客観的な現在の身体情報を提示するトレーニング支援装置、トレーニング支援システム、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、第１の発明のトレーニング支援装置は、対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する測定手段と、を含んでいる。
【００１１】
第２の発明のプログラムは、コンピュータに、対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得するステップと、取得された画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定するステップと、を実行させる。
【００１２】
第１の発明及び第２の発明によれば、対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得し、取得された画像データに基づいて、対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する。
【００１３】
このように、第１の発明及び第２の発明は、対象者が実施したトレーニングの種類に応じたトレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを、接触することなく容易に測定することができる、という優れた効果を有する。
【００１４】
第１の発明及び第２の発明は、対象者を撮像した日時、取得された画像データ、及び測定された身体部位の大きさを対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶させるように制御する記憶制御手段を更に含んでもよい。
【００１５】
第１の発明及び第２の発明は、取得された画像データに基づいて、対象者の顔、腹、及び腕の大きさを測定し、測定された顔、腹、及び腕の大きさに基づいて体重を推定する推定手段を更に含んでもよい。
【００１６】
第１の発明及び第２の発明は、測定された身体部位の大きさに基づいて、トレーニング開始から所定時間トレーニングを実施した後の身体部位の大きさの変化量を算出する算出手段を更に含んでもよい。所定時間は、トレーニングの実施により身体部位の大きさが変化するのに要する時間に設定すればよい。これにより、トレーニングの実施により変化する身体の状態を適宜知ることができる。
【００１７】
第１の発明及び第２の発明は、算出手段により算出された前記変化量に基づいて、所定の仮想運動時間トレーニングを実施したと仮定したときの身体部位の大きさを予測する予測手段を更に含んでもよい。所定の仮想運動時間は、継続的にトレーニングを実施した場合に、期待されるトレーニングの実施の効果が現れる時間に設定すればよい。
【００１８】
第１の発明及び第２の発明は、取得された画像データを、予測手段により予測された身体部位の大きさに基づいて補正する画像補正手段と、補正された画像データに応じた画像を表示手段に表示させるように制御する表示制御手段と、を更に含んでもよい。このように、トレーニングの実施の効果をトレーニングの実施前に表示することで、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者にトレーニングの実施を楽しませることができると共に、トレーニングの実施を継続する意欲を創出することができる。
【００１９】
第１の発明及び第２の発明において、予測手段は、身体部位に応じて定められ、かつ年齢及び性別の少なくとも一方に応じて変更される重み付けを変化量及び仮想運動時間の少なくとも一方に対して行なって前記身体部位の大きさを予測するとよい。
【００２０】
第１の発明及び第２の発明は、身体部位によって変化量に偏りがある場合に、アドバイスを出力する出力手段を更に含んでもよい。これにより、適宜、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者にアドバイスを提供することができる。
【００２１】
第１の発明及び第２の発明は、出力手段により出力されたアドバイスを蓄積するアドバイス蓄積手段を更に含み、出力手段は、アドバイス蓄積手段に蓄積されているアドバイスを参照して、出力するアドバイスに偏りが生じないようにアドバイスを出力するとよい。
【００２２】
第３の発明のトレーニング支援装置は、可視光に対して感度を有する可視光カメラによって撮像された対象者の可視光画像データ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラによって撮像された対象者の赤外線光画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記赤外線光画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する測定手段と、前記可視光カメラ及び前記赤外線光カメラの何れか一方によって撮像した撮像日時、前記取得手段により取得された前記可視光画像データ、及び前記測定手段により測定された前記身体部位の大きさを前記対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶するように制御する記憶制御手段と、を含んでいる。
【００２３】
第３の発明のトレーニング支援装置によれば、取得手段は、可視光に対して感度を有する可視光カメラによって撮像された対象者の可視光画像データ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラによって撮像された対象者の赤外線光画像データを取得する。測定手段は、取得手段により取得された赤外線光画像データに基づいて、対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつトレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する。記憶制御手段は、可視光カメラ及び赤外線光カメラの何れか一方によって撮像した撮像日時、取得手段により取得された可視光画像データ、及び測定手段により測定された前記身体部位の大きさを対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶するように制御する。
【００２４】
第３の発明は、記憶手段に記憶されている撮像日時及び可視光画像データを取得し、取得した撮像日時及び可視光画像データを表示手段に表示させるように制御する表示制御手段を更に含んでもよい。これにより、身体の経時変化を見ることができる。
【００２５】
第３の発明は、測定手段による測定の後に赤外線光画像データを削除する削除手段を更に含んでもよい。これにより、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者以外に見せたくない情報の流出を防ぐことができる。
【００２６】
第１の発明又は第３の発明のトレーニング支援装置は、対象者を撮像する撮像装置を更に含んでもよい。
【００２７】
第４の発明のトレーニング支援システムは、可視光に対して感度を有する可視光カメラ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラを備えた撮像装置と、第１の発明又は第３の発明のトレーニング支援装置と、を含んでいる。
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように、本発明は、トレーニング支援の対象者が実施したトレーニングの種類に応じたトレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを、接触することなく容易に測定することができる、という優れた効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００３０】
図１は、トレーニング支援装置であるコンピュータ１０の概略構成を示すブロック図である。
【００３１】
コンピュータ１０は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１４、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１６等がバス１８によって接続された制御部２０を含んで構成されている。
【００３２】
ＣＰＵ１２は、コンピュータ１０の全体の動作を司るものであり、プログラムに従い後述するトレーニング支援処理を実行する。
【００３３】
ＲＯＭ１４は、コンピュータ１０の起動時に動作するブートプログラムなどが記憶されている不揮発性の記憶装置である。
【００３４】
ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１２の実行において使用されるプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ、コンピュータ１０の作動中に取得される各種のログデータを記憶する揮発性の記憶装置である。
【００３５】
また、コンピュータ１０は、通信部２２、表示部２４、入力デバイス２６、接続ポート２８、読取装置３０、及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）３２を含んで構成されている。
【００３６】
通信部２２は、コンピュータ１０と直接又はネットワークを介して接続された外部装置との間でのデータの送受信を行うものである。制御部２０は、通信部２２を介して外部装置とネットワークを介して接続可能になっており、本実施の形態では後述する可視光カメラ５０及び赤外線光カメラ９０とネットワークを介して接続可能になっている。
【００３７】
表示部２４は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などからなり、トレーニングを支援する情報が表示される。
【００３８】
入力デバイス２６は、トレーニング支援の対象者を識別する識別データ等の人物情報を入力したり、トレーニング支援の対象者の情報の表示の指示等、トレーニング支援に関する指示を操作者の操作により入力するための装置である。
【００３９】
接続ポート２８は、ＵＳＢ及びＩＥＥＥ１３９４等の接続部を有し、コンピュータ１０に外部機器を接続するためのポートである。この接続ポート２８を介して、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体２９をコンピュータ１０に接続することができる。
【００４０】
読取装置３０は、光磁気ディスク、光ディスク、及び磁気ディスク等の記憶媒体３１が装着された際に、装着された記憶媒体３１から記憶内容を読み取るものであり、光磁気ディスクの記憶内容を読み取るための光磁気ディスク装置、光ディスクの記憶内容を読み取るための光ディスク装置、及び磁気ディスクの記憶内容を読み取るための磁気ディスク装置等を用いることができる。
【００４１】
ＨＤＤ３２は、オペレーティングシステム、及び後述する画像表示処理を実行するためのプログラム、プログラムの実行に用いられるデータ、並びに通信部２２を介して外部装置と送受信されるデータ等が格納される不揮発性の記憶装置である。本実施の形態では後述する人物情報記憶部３３Ａ，トレーニングプラン記憶部３３Ｂ，出力アドバイス記憶部３３ＣはＨＤＤ３２に設けられている。
【００４２】
通信部２２、表示部２４、入力デバイス２６、接続ポート２８、読取装置３０、及びＨＤＤ３２の各々は、バス１８を介して制御部２０に接続されており、制御部２０によって、コンピュータ１０の全体が制御される。
【００４３】
このようなコンピュータ１０において、制御部２０のＣＰＵ１２は、ＨＤＤ３２に記憶されているプログラムを読み出してＲＡＭ１６に格納し、ＲＡＭ１６に格納したプログラムの各々を実行する。本実施の形態では、ＣＰＵ１２によりプログラムが実行されることによって、コンピュータ１０においてトレーニング支援処理が実行される。
【００４４】
なお、ＨＤＤ３２に記憶されているプログラム及びプログラムの実行に用いられるデータ等は、記憶媒体２９又は記憶媒体３１に記憶させて、接続ポート２８又は読取装置３０を介して読み出してもよい。このようにプログラムが記憶媒体２９又は記憶媒体３１に記憶されている場合は、記憶媒体２９又はが接続ポート２８に接続、又は記憶媒体３１が読取装置３０に装着されると、制御部２０のＣＰＵ１２は、記憶媒体２９又は記憶媒体３１に記憶されているプログラムを読み出してＲＡＭ１６に格納する。
【００４５】
図２は、通信部２２を介して接続される撮像装置の概略構成を示すブロック図であり、同図（Ａ）は可視光に対して感度を有する可視光カメラ５０を示し、同図（Ｂ）は赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラ９０を示している。
【００４６】
まず、図２（Ａ）を参照して可視光カメラ５０の概略構成を説明する。
【００４７】
可視光カメラ５０は、可視光画像を撮像する可視光画像撮像部５２、撮像時に必要に応じて被写体に照射する可視光（撮像補助光）を発する可視光発光部５４、及び可視光カメラ５０全体の動作を司るＣＰＵ５６を含んで構成されている。
【００４８】
可視光画像撮像部５２は、被写体像を結像させるためのレンズ、焦点調整モータ、ズームモータ、及び絞り駆動モータを含んで構成された光学ユニット５８を備えている。レンズは複数枚のレンズを有し、焦点調整モータ、ズームモータ、及び絞り駆動モータにより焦点距離の変更（変倍）が可能なズームレンズとして構成されている。焦点調整モータ、ズームモータ、及び絞り駆動モータは、ＣＰＵ５６の制御によりモータ駆動部６０から供給される駆動信号により駆動される。
【００４９】
光学ユニット５８のレンズの光軸後方には、電荷結合素子（以下「ＣＣＤ」とよぶ）６２が配設されている。可視光カメラ５０は、主としてＣＣＤ６０を駆動させるためのタイミング信号を生成してＣＣＤ６０に供給するタイミングジェネレータ６４を備えており、ＣＣＤ６２はＣＰＵ５６の制御よりタイミングジェネレータ６４から供給されるタイミング信号により駆動される。ＣＣＤ６２は、光学ユニット５８を介して被写体の撮像を行い、被写体像を示すＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）毎のアナログ信号をアナログ信号処理部６６に順次出力する。
【００５０】
アナログ信号処理部６６は、入力されたアナログ信号に対して相関二重抽出処理等の各種のアナログ信号処理を行う。また、アナログ信号処理部６６の出力端は入力されたアナログ信号をデジタルデータに変換するアナログ／デジタル変換器（以下、「ＡＤＣ」という。）６８の入力端に接続されている。
【００５１】
ＡＤＣ６８は、アナログ信号処理部６６から入力されたＲ，Ｇ，Ｂ毎のアナログ信号を各々１２ビットのＲ，Ｇ，Ｂのデジタル画像データに変換してデジタル信号処理部７０に順次出力する。
【００５２】
デジタル信号処理部７０は、入力されたデジタルデータに対して各種のデジタル信号処理を行う。
【００５３】
また、可視光カメラ５０は、デジタル画像データに対する圧縮処理及び伸張処理を行う圧縮・伸張処理回路７２、撮像により得られたデジタル画像データ等を記憶するメモリ７４、メモリ７４に対するアクセスの制御を行うメモリインタフェース７６、撮像された被写体像やメニュー画面等を表示するためのモニタ７８、被写体像やメニュー画面等をモニタ７８に表示させるための信号を生成してモニタ７８に供給するモニタインタフェース８０、及び可視光カメラ５０と直接又はネットワークを介して接続された外部装置との間のデータの送受信を行う通信部８２を含んで構成されている。なお、本実施の形態の可視光カメラ５０は、メモリ７４としてフラッシュ・メモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）を用いる。
【００５４】
ＣＰＵ５６、可視光画像撮像部５２、圧縮・伸張処理回路７２、メモリインタフェース７６、モニタインタフェース８０、及び通信部８２はシステムバスを介して相互に接続されている。ＣＰＵ５６は、可視光画像撮像部５２、可視光発光部５４、及び圧縮・伸張処理回路６８の作動の制御、モニタ７８に対するモニタインタフェース８０を介した各種情報の表示、メモリ７４へのメモリインタフェース７６を介したアクセス、及び通信部８２を介した外部装置とのデータの送受信の各々を行う。
【００５５】
また、上記の可視光発光部５４もＣＰＵ５６に接続されており、可視光発光部５４による撮像補助光の発光はＣＰＵ５６によって制御される。
【００５６】
さらに、可視光カメラ５０は、電源のオンオフ、光学ユニット５８に含まれる各モータの駆動、撮像の実行を操作するための操作部８４を備えている。
【００５７】
本実施の形態では、可視光カメラ５０は、通信部８２を介してコンピュータ１０から受信した撮像指示により撮像を行う。また、可視光カメラ５０は、撮像により得られた可視光画像データを、通信部８２を介してコンピュータ１０へ送信する。
【００５８】
次に、図２（Ｂ）を参照して赤外線光カメラ９０の概略構成を説明する。以下では、可視光カメラ５０と対応する部分についての説明を省略し、可視光カメラ５０との差異を主として説明する。
【００５９】
赤外線光カメラ９０は、赤外線光画像を撮像する赤外線光画像撮像部９２、及び撮像時に被写体に照射する赤外線光を発する赤外線光発光部９４を含んで構成されている。
【００６０】
赤外線光画像撮像部９２に備わる光学ユニット９６が有するレンズの光軸後方には、赤外線光のみを透過するフィルタ９８が設けられている。ＣＣＤ６２は、フィルタ９８によって透過された赤外線光を受光する。
【００６１】
可視光カメラ５０と同様に、本実施の形態では、赤外線光カメラ９０は、通信部８２を介してコンピュータ１０から受信した撮像指示により撮像を行う。また、赤外線光カメラ９０は、撮像により得られた赤外線光画像データを、通信部８２を介してコンピュータ１０へ送信する。
【００６２】
次に、図３を参照して、コンピュータ１０において実行されるトレーニング支援機能を機能毎に分けた場合の構成について説明する。
【００６３】
トレーニング支援機能は、上記の可視光カメラ５０及び赤外線光カメラ９０に、通信部２２，８２を介して撮像指示を出力する撮像指示部１０２を含んでいる。撮像指示部１０２は、入力デバイス２６から測定指示が入力されたとき、及び入力デバイス２６から測定指示が入力されてから予め設定された所定の時間が経過したときに撮像指示を出力する。所定の時間は、トレーニングの実施により身体部位の大きさが変化するのに要する時間に設定すればよい。
【００６４】
また、トレーニング支援機能は、可視光カメラ５０から通信部２２，８２を介して可視光画像データを取得する可視光画像データ取得部１０４、及び赤外線光カメラ９０から通信部２２，８２を介して赤外線光画像データを取得する赤外線光画像データ取得部１０６を含んでいる。
【００６５】
可視光画像データ取得部１０４は、取得した可視光画像データを頭部検出部１０８に出力する。頭部検出部１０８は、図４（Ａ）に示されるように、可視光画像データで表される画像から頭部を検出する。また、頭部検出部１０８は、人物情報記憶部３３Ａとデータの送受信を行うことで、顔認識を行い、トレーニング支援の対象者を特定する。
【００６６】
人物情報記憶部３３Ａは、トレーニング支援の対象者の性別、年齢等の情報と共に、測定日時、測定した身体部位の大きさ、及び測定時の可視光画像データをトレーニング支援の対象者を識別する識別データに関連付けて記憶する。
【００６７】
赤外線光画像データ取得部１０６は、取得した赤外線光画像データを輪郭抽出部１１０に出力する。輪郭抽出部１１０は、図４（Ｂ）に示されるように、赤外線光画像データで表される画像からトレーニング支援の対象者の身体の輪郭を抽出する。トレーニング支援の対象者の身体の輪郭が抽出後の赤外線光画像データは、赤外線光画像データ削除部１１４により削除される。
【００６８】
頭部検出部１０８は検出した頭部の位置を示す頭部位置データを身体部位検出部１１２に出力する。また、輪郭抽出部１１０は抽出したトレーニング支援の対象者の身体の輪郭を示す輪郭データを身体部位検出部１１２に出力する。身体部位検出部１１２は、頭部位置データに基づいて、輪郭データから測定対象の身体部位の位置を検出する。例えば図４（Ａ）で検出された頭部の位置に基づいて、図４（Ｂ）に示される輪郭データから、点線で囲まれる領域を腕領域として検出する。
【００６９】
ここで、測定対象の身体部位は、トレーニングの実施による効果が現れる身体部位であって、実施するトレーニングの種類によって場所が異なる。また、トレーニングの種類に係わらず、後述する体重推定部１１８による体重の推定のために、少なくとも顔、腹、及び腕は測定対象とする。
【００７０】
身体部位検出部１１２は、輪郭データ及び測定対象の身体部位の位置を示す身体部位位置データを身体部位測定部１１６に出力する。身体部位測定部１１６は、輪郭データ及び身体部位位置データに基づいて、測定対象の身体部位の大きさを測定する。図４（Ｃ）は、腕の大きさを測定する場合を例示している。身体部位測定部１１６は、「Ｗ」で示される大きさを、腕の大きさとする。身体部位測定部１１６は、測定対象の身体部位の大きさを示す大きさデータを、人物情報記憶部３３Ａ、体重推定部１１８、及び身体部位変化量算出部１２０に出力する。
【００７１】
体重推定部１１８は、少なくとも顔、腹、及び腕の大きさデータに基づいて、トレーニング支援の対象者の体重を推定する。また、体重推定部１１８は、人物情報記憶部３３Ａに推定した体重を示す体重データを出力する。人物情報記憶部３３Ａは、体重データを測定日時と関連付けて記憶する。
【００７２】
身体部位変化量算出部１２０は、人物情報記憶部３３Ａとデータの送受信を行うようになっており、人物情報記憶部３３Ａから過去に実施された測定の日時、及び測定した身体部位の大きさを入力して、身体部位の大きさの変化量を算出すると共に、算出した変化量を示す変化量データを測定日時と関連付けて人物情報記憶部３３Ａに出力する。
【００７３】
身体部位変化量算出部１２０は、トレーニングの実施時間に対する変化量データをアドバイス生成部１２２及び予測データ生成部１２４へ出力する。
【００７４】
アドバイス生成部１２２は、トレーニング支援の対象者が実施可能なトレーニングのプランを記憶するトレーニングプラン記憶部３３Ｂ、及び過去に出力したアドバイスを記憶する出力アドバイス記憶部３３Ｃとデータの送受信を行う。
【００７５】
アドバイス生成部１２２は、トレーニングプラン記憶部３３Ｂ及び出力アドバイス記憶部３３Ｃに記憶されている情報を参照すると共に、変化量データに基づいて、トレーニング支援の対象者に対して出力するアドバイスのアドバイスデータを生成する。アドバイス生成部１２２は、生成したアドバイスデータを画像表示処理部１２６に出力する。
【００７６】
一方、予測データ生成部１２４は、トレーニングの実施時間に対する変化量データに基づいて、所定の仮想運動時間トレーニングを実施したと仮定したときの身体部位の大きさを予測した予測データを生成する。この予測データは、変化量データ及び所定の仮想運動時間の少なくとも一方に対して、身体部位に応じて定められ、かつトレーニングを実施するトレーニング支援の対象者の年齢及び性別の少なくとも一方に応じて変更される重み付けを行って生成される。この重みは実施したトレーニングの種類に応じて異なるように定めておいてもよい。所定の仮想運動時間は、入力デバイス２６を介して入力されてもよいし、予めＨＤＤ３２に記憶されていてもよい。所定の仮想運動時間は、継続的にトレーニングを実施した場合に、期待されるトレーニングの実施の効果が現れる時間に設定すればよい。
【００７７】
予測データ生成部１２４により生成された予測データは、予測画像データ生成部１２８に出力される。予測画像データ生成部１２８は、可視光画像データを、予測データに基づいて補正して予測画像データを生成し、生成した予測画像データを画像表示処理部１２６へ出力する。
【００７８】
画像表示処理部１２６は、入力されたデータに応じた画像を表示部２４に表示させる。
【００７９】
次に、コンピュータ１０において実行されるトレーニング支援処理のルーチンについて図３と対応させて説明する。
【００８０】
図５は、所定の仮想運動時間トレーニングを実施した場合の身体を予測し、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者に予測結果を提示する処理のルーチンを示すフローチャートである。
【００８１】
ステップ２００では、入力デバイス２６から測定指示が入力されたか否かが判定される。肯定された場合はステップ２０２へ移行し、否定された場合はステップ２００に戻る。
【００８２】
ステップ２０２では、図６のフローチャートに示される撮像の処理ルーチンを実行する。
【００８３】
図６のステップ２５０では、可視光カメラ５０及び赤外線光カメラ９０に撮像を指示する。このステップは、図３に示される撮像指示部１０２の機能と対応する。
【００８４】
ステップ２５２では、可視光カメラ５０から可視光画像データを取得すると共に、赤外線光カメラ９０から赤外線光画像データを取得する。このステップは、図３に示される可視光画像データ取得部１０４及び赤外線光画像データ取得部１０６の機能と対応する。
【００８５】
ステップ２５４では、可視光画像データから頭部を検出し、ステップ２５６で、頭部が１つか否かを判定する。肯定された場合は撮像の処理ルーチンを終了し、否定された場合はステップ２５８へ移行する。このステップは、図３に示される頭部検出部１０８の機能と対応する。
【００８６】
ステップ２５８では、表示部２４に警告を表示する。
【００８７】
ステップ２６０では、入力デバイス２６を介して撮像の中止指示が入力されたか否かを判定する。肯定された場合は図５に示される処理ルーチンを終了し、否定された場合はステップ２５０に戻る。
【００８８】
図５のステップ２０４では、図７のフローチャートに示される測定の処理ルーチンを実行する。
【００８９】
図７のステップ２７０では、赤外線光画像データから輪郭データを抽出し、ステップ２７２で、赤外線光画像データ削除部１１４が赤外線光画像データを削除する。このステップは、図３に示される輪郭抽出部１１０の機能と対応する。
【００９０】
ステップ２７４では、輪郭データから測定対象の身体部位を検出し、ステップ２７６で、測定対象の身体部位の大きさを測定する。このステップは、図３に示される身体部位検出部１１２及び身体部位測定部１１６の機能と対応する。
【００９１】
図５のステップ２０６では、測定日時、測定した身体部位の大きさ、及び測定時の可視光画像データをトレーニング支援の対象者を識別する識別データと関連付けて人物情報記憶部３３Ａに記憶させる。
【００９２】
ステップ２０８では、タイマー「Ｔ」をリセットする。このタイマー「Ｔ」は、トレーニングの実施時間を測定する。
【００９３】
ステップ２１０では、タイマー「Ｔ」が基準となるトレーニングの実施時間「ＴＣ」を超えたか否かを判定する。肯定された場合はステップ２１２へ移行し、否定された場合はステップ２１０に戻る。
【００９４】
ステップ２１２では、上記の撮像の処理ルーチンを実行する。
【００９５】
ステップ２１４では、上記の測定の処理ルーチンを実行する。
【００９６】
ステップ２１６では、測定日時、測定した身体部位の大きさ、及び測定時の可視光画像データをトレーニング支援の対象者を識別する識別データと関連付けて人物情報記憶部３３Ａに記憶させる。
【００９７】
ステップ２１８では、ステップ２０４で測定された身体部位の大きさとステップ２１４で測定された身体部位の大きさの変化量を求める。このステップは、図３に示される身体部位変化量算出部１２０の機能と対応する。この変化量は、実施時間「ＴＣ」の間トレーニングを実施することによって身体部位の大きさが変化した量である。
【００９８】
ステップ２２０では、仮想運動時間がセットされているか否かを判定する。肯定された場合はステップ２２２へ移行し、否定された場合はステップ２２０に戻る。
【００９９】
ステップ２２２では、変化量、仮想運動時間、及び人物情報に基づいて予測データを生成する。このステップは、図３に示される予測データ生成部１２４の機能と対応する。このとき、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者に、トレーニングを実施する意欲を創出させるように、実際に予測されるよりもトレーニングの実施による効果を強調するように予測データを生成してもよい。
【０１００】
ステップ２２４では、予測データに基づいて可視光画像データを補正した予測身体画像データを生成し、予測身体画像データに基づいて表示部２４に予測身体画像を表示する。このステップは、図３に示される予測画像データ生成部１２８及び画像表示処理部１２６の機能と対応する。例えば図８に示されるように、現在の身体の画像（図８（Ａ）に図示）と、仮想運動時間トレーニングを実施した場合の身体の変化を予想した画像（図８（Ｂ）に図示）とを並べて表示するとよい。これにより、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者に、トレーニングを実施する意欲を創出させることができる。
【０１０１】
次に、図９のフローチャートを参照して、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者にトレーニングについてのアドバイス提示する処理のルーチンを説明する。
【０１０２】
ステップ３００で、上記の撮像のルーチンを実行し、ステップ３０２で、上記の測定のルーチンを実行する。
【０１０３】
ステップ３０４では、可視光画像データから顔領域を抽出する。このステップは、図３に示される頭部検出部１０８の機能と対応する。
【０１０４】
ステップ３０６では、抽出した顔領域の画像データに基づいて、同一の人物の情報が人物情報記憶部３３Ａに登録されているか否かを判定する。肯定された場合はステップ３０８へ移行し否定された場合はステップ３２４へ移行する。
【０１０５】
ステップ３０８では、ステップ３０２で測定した身体部位の大きさと人物情報記憶部３３Ａに記憶されている人物情報とに基づいて体重を推定する。このステップは、図３に示される体重推定部１１８の機能と対応する。
【０１０６】
ステップ３１０では、測定日時、測定した身体部位の大きさ、測定時の可視光画像データ、及び推定した体重をトレーニング支援の対象者を識別する識別データと関連付けて人物情報記憶部３３Ａに記憶させる。
【０１０７】
ステップ３１２では、人物情報記憶部３３Ａに記憶された過去に測定された身体部位の大きさとステップ３０２で測定した身体部位の大きさとの差を算出する。このステップは、図３に示される身体部位変化量算出部１２０の機能と対応する。
【０１０８】
ステップ３１４では、ステップ３１２で算出した差が閾値以上か否かを判定する。このステップは、図３に示されるアドバイス生成部１２２の機能と対応する。肯定された場合はステップ３１６へ移行し、否定された場合は図７に示される処理ルーチンを終了する。ここで、差が閾値以上のときは、実施したトレーニングの内容が偏っているために、特定の身体部位の大きさが偏って変化したと判断している。従って、差が閾値未満の場合は、アドバイスの必要がないと判断する。
【０１０９】
ステップ３１６では、トレーニングプラン記憶部３３Ｂ及び出力アドバイス記憶部３３Ｃを参照する。このステップは、図３に示されるアドバイス生成部１２２の機能と対応する。トレーニングプラン記憶部３３Ｂの参照によってトレーニングの実施が可能なプランデータを得ると共に、出力アドバイス記憶部３３Ｃの参照によって過去に出力したアドバイスを得ることで、出力するアドバイスが偏らないようにする。
【０１１０】
ステップ３１８では、アドバイスデータを生成し、ステップ３２０で表示部２４にアドバイスを表示する。図３に示されるアドバイス生成部１２２及び画像表示処理部１２６の機能と対応する。このとき、比較対象の測定時の可視光画像データに基づいた画像、ステップ３００で撮像された可視光画像データに基づいた画像、及びステップ３０８で推定した体重を併せて表示するとよい。
【０１１１】
ステップ３２０では、アドバイス出力日時、及び出力したアドバイスを、トレーニング支援の対象者を識別する識別データと関連付けて出力アドバイス記憶部３３Ｃに記憶させる。
【０１１２】
また、画像表示処理部１２６は、図１０，１１に図示されるように、人物情報記憶部３３Ａに記憶されている過去の画像を並べて表示部２４に表示してもよい。これにより、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者はトレーニングの実施による身体の経時変化を見ることができる。図１０は、筋肉の増量を目的としたトレーニングを実施しているトレーニング支援の対象者に、３ヶ月前、１ヶ月前、及び現在の身体を画像を並べて表示することで、身体の経時変化を確認させる場合を示している。図１１は、脂肪の減量を目的としたトレーニングを実施しているトレーニング支援の対象者に、３ヶ月前、１ヶ月前、及び現在の身体を画像を並べて表示することで、身体の経時変化を確認させる場合を示している。このとき、測定された身体部位の大きさを併せて表示するとよい。また、何時の時点の画像を表示するかを、トレーニング支援の対象者が入力デバイス２６から指示を入力することにより指定できるようにするとよい。
【０１１３】
このように、本実施の形態では、画像データに基づいて身体部位の大きさを測定する。これにより、トレーニング支援の対象者が実施したトレーニングの種類に応じたトレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを、接触することなく容易に測定することができる。また、画像データ及び計測された身体部位の大きさを記憶しておくことで、トレーニングの実施による身体の変化を予測することができる。さらに、画像データ及び計測された身体部位の大きさを記憶しておくことで、トレーニングの実施による身体の経時変化を知ることができる。
【０１１４】
なお、本実施の形態では、顔認識によりトレーニング支援の対象者を特定しているが、入力デバイスからトレーニング支援の対象者を識別する識別データを入力し、人物情報記憶部３３Ａに人物情報が登録されているか否かを判定することによりトレーニング支援の対象者を特定してもよい。
【０１１５】
また、人物情報記憶部、トレーニングプラン記憶部、及び出力アドバイス記憶部は外部装置に設けてもよい。この場合、コンピュータと人物情報記憶部とは、通信部を介してデータの送受信を行なう。
【０１１６】
また、上述のコンピュータで実現される機能を、可視光画像及び赤外線光画像の双方を撮像する撮像装置に搭載してもよい。この場合、コンピュータで用いたプログラムは、撮像装置により実行可能なコードに変換して用いられる。また、コンピュータに可視光画像及び赤外線光画像の双方を撮像する撮像装置を搭載してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明の実施の形態に係るトレーニング支援装置であるコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図２】撮像装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るトレーニング支援機能の概略構成を示すブロック図である。
【図４】頭部検出、身体部位検出、及び測定対象身体部位測定の各処理の概念図である。
【図５】身体の変化の予測の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】撮像の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図７】測定の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図８】身体の変化の予測画像の一例である。
【図９】トレーニングについてのアドバイスの出力処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】身体の経時変化を示す画像の一例である。
【図１１】身体の経時変化を示す画像の一例である。
【符号の説明】
【０１１８】
１０ コンピュータ
２０ 制御部
２２ 通信部
２４ 表示部
２６ 入力デバイス
３２ ＨＤＤ
３３Ａ 人物情報記憶部
３３Ｃ 出力アドバイス記憶部
５０ 可視光カメラ
５２ 可視光画像撮像部
５４ 可視光発光部
８２ 通信部
９０ 赤外線光カメラ
９２ 赤外線光画像撮像部
９４ 赤外線光発光部
９８ フィルタ
１０４ 可視光画像データ取得部
１０６ 赤外線光画像データ取得部
１１４ 赤外線光画像データ削除部
１１６ 測定対象身体部位測定部
１１８ 体重推定部
１２０ 身体部位変化量算出部
１２２ アドバイス生成部
１２４ 予測データ生成部
１２６ 画像表示処理部
１２８ 予測画像データ生成部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トレーニング支援装置、トレーニング支援システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、体形等の身体状態の改善を目的として、スポーツ施設を利用し、トレーニングを実施する人が増えており、このようなトレーニングを実施する人に対し、トレーニングについての有効なアドバイスを行う技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１には、記録情報を無線信号で送受信するＲＦＩＤタグから出力される無線通信を受信し、記録されているスポーツ施設の利用者の会員ＩＤを取得するとともに、ＲＦＩＤタグが接近した時間間隔をＲＦＩＤタグ毎に計測し、計測結果に基づいて、所定のトレーニングの繰り返し回数及び時間を利用者毎に記録することにより、スポーツ施設の利用者にアドバイスを行う技術が提案されている。
【０００４】
また、特許文献２には、問診の回答データに基づいてアドバイスの対象者のトレーニング能力を算出すると共に、アドバイスの対象者が指向するスポーツ及び当該スポーツの実施を希望する年齢の入力結果を希望スポーツ及び希望年齢として取り込んで、希望年齢時のアドバイスの対象者の希望スポーツに求められるトレーニング能力を推定トレーニング能力として推定し、希望年齢とほぼ同年齢で、かつ希望スポーツを実施している人のトレーニング能力の平均値と、推定により得た希望年齢時の推定トレーニング能力とを比較して、アドバイスの対象者が強化すべきトレーニング能力を抽出し、強化すべきトレーニング能力の強化用トレーニングメニューをアドバイスの対象者に提示する技術が提案されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２６７１７９公報
【０００６】
【特許文献２】特開２００２−３６０７５５公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前記特許文献１に記載される技術によって、アドバイスの対象者の現在の体形等の身体情報に対応したアドバイスを行うことは困難である。
【０００８】
また、前記特許文献２に記載される技術では、アドバイスの対象者の主観的な問診の回答データに基づいてトレーニング能力を算出しているため、客観的な身体情報に対応したトレーニング能力を算出することは困難である。
【０００９】
本発明は、客観的な現在の身体情報を提示するトレーニング支援装置、トレーニング支援システム、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、第１の発明のトレーニング支援装置は、対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する測定手段と、を含んでいる。
【００１１】
第２の発明のプログラムは、コンピュータに、対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得するステップと、取得された画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定するステップと、を実行させる。
【００１２】
第１の発明及び第２の発明によれば、対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得し、取得された画像データに基づいて、対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する。
【００１３】
このように、第１の発明及び第２の発明は、対象者が実施したトレーニングの種類に応じたトレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを、接触することなく容易に測定することができる、という優れた効果を有する。
【００１４】
第１の発明及び第２の発明は、対象者を撮像した日時、取得された画像データ、及び測定された身体部位の大きさを対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶させるように制御する記憶制御手段を更に含んでもよい。
【００１５】
第１の発明及び第２の発明は、取得された画像データに基づいて、対象者の顔、腹、及び腕の大きさを測定し、測定された顔、腹、及び腕の大きさに基づいて体重を推定する推定手段を更に含んでもよい。
【００１６】
第１の発明及び第２の発明は、測定された身体部位の大きさに基づいて、トレーニング開始から所定時間トレーニングを実施した後の身体部位の大きさの変化量を算出する算出手段を更に含んでもよい。所定時間は、トレーニングの実施により身体部位の大きさが変化するのに要する時間に設定すればよい。これにより、トレーニングの実施により変化する身体の状態を適宜知ることができる。
【００１７】
第１の発明及び第２の発明は、算出手段により算出された前記変化量に基づいて、所定の仮想運動時間トレーニングを実施したと仮定したときの身体部位の大きさを予測する予測手段を更に含んでもよい。所定の仮想運動時間は、継続的にトレーニングを実施した場合に、期待されるトレーニングの実施の効果が現れる時間に設定すればよい。
【００１８】
第１の発明及び第２の発明は、取得された画像データを、予測手段により予測された身体部位の大きさに基づいて補正する画像補正手段と、補正された画像データに応じた画像を表示手段に表示させるように制御する表示制御手段と、を更に含んでもよい。このように、トレーニングの実施の効果をトレーニングの実施前に表示することで、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者にトレーニングの実施を楽しませることができると共に、トレーニングの実施を継続する意欲を創出することができる。
【００１９】
第１の発明及び第２の発明において、予測手段は、身体部位に応じて定められ、かつ年齢及び性別の少なくとも一方に応じて変更される重み付けを変化量及び仮想運動時間の少なくとも一方に対して行なって前記身体部位の大きさを予測するとよい。
【００２０】
第１の発明及び第２の発明は、身体部位によって変化量に偏りがある場合に、アドバイスを出力する出力手段を更に含んでもよい。これにより、適宜、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者にアドバイスを提供することができる。
【００２１】
第１の発明及び第２の発明は、出力手段により出力されたアドバイスを蓄積するアドバイス蓄積手段を更に含み、出力手段は、アドバイス蓄積手段に蓄積されているアドバイスを参照して、出力するアドバイスに偏りが生じないようにアドバイスを出力するとよい。
【００２２】
第３の発明のトレーニング支援装置は、可視光に対して感度を有する可視光カメラによって撮像された対象者の可視光画像データ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラによって撮像された対象者の赤外線光画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記赤外線光画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する測定手段と、前記可視光カメラ及び前記赤外線光カメラの何れか一方によって撮像した撮像日時、前記取得手段により取得された前記可視光画像データ、及び前記測定手段により測定された前記身体部位の大きさを前記対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶するように制御する記憶制御手段と、を含んでいる。
【００２３】
第３の発明のトレーニング支援装置によれば、取得手段は、可視光に対して感度を有する可視光カメラによって撮像された対象者の可視光画像データ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラによって撮像された対象者の赤外線光画像データを取得する。測定手段は、取得手段により取得された赤外線光画像データに基づいて、対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつトレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する。記憶制御手段は、可視光カメラ及び赤外線光カメラの何れか一方によって撮像した撮像日時、取得手段により取得された可視光画像データ、及び測定手段により測定された前記身体部位の大きさを対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶するように制御する。
【００２４】
第３の発明は、記憶手段に記憶されている撮像日時及び可視光画像データを取得し、取得した撮像日時及び可視光画像データを表示手段に表示させるように制御する表示制御手段を更に含んでもよい。これにより、身体の経時変化を見ることができる。
【００２５】
第３の発明は、測定手段による測定の後に赤外線光画像データを削除する削除手段を更に含んでもよい。これにより、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者以外に見せたくない情報の流出を防ぐことができる。
【００２６】
第１の発明又は第３の発明のトレーニング支援装置は、対象者を撮像する撮像装置を更に含んでもよい。
【００２７】
第４の発明のトレーニング支援システムは、可視光に対して感度を有する可視光カメラ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラを備えた撮像装置と、第１の発明又は第３の発明のトレーニング支援装置と、を含んでいる。
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように、本発明は、トレーニング支援の対象者が実施したトレーニングの種類に応じたトレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを、接触することなく容易に測定することができる、という優れた効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００３０】
図１は、トレーニング支援装置であるコンピュータ１０の概略構成を示すブロック図である。
【００３１】
コンピュータ１０は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１４、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１６等がバス１８によって接続された制御部２０を含んで構成されている。
【００３２】
ＣＰＵ１２は、コンピュータ１０の全体の動作を司るものであり、プログラムに従い後述するトレーニング支援処理を実行する。
【００３３】
ＲＯＭ１４は、コンピュータ１０の起動時に動作するブートプログラムなどが記憶されている不揮発性の記憶装置である。
【００３４】
ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１２の実行において使用されるプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ、コンピュータ１０の作動中に取得される各種のログデータを記憶する揮発性の記憶装置である。
【００３５】
また、コンピュータ１０は、通信部２２、表示部２４、入力デバイス２６、接続ポート２８、読取装置３０、及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）３２を含んで構成されている。
【００３６】
通信部２２は、コンピュータ１０と直接又はネットワークを介して接続された外部装置との間でのデータの送受信を行うものである。制御部２０は、通信部２２を介して外部装置とネットワークを介して接続可能になっており、本実施の形態では後述する可視光カメラ５０及び赤外線光カメラ９０とネットワークを介して接続可能になっている。
【００３７】
表示部２４は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などからなり、トレーニングを支援する情報が表示される。
【００３８】
入力デバイス２６は、トレーニング支援の対象者を識別する識別データ等の人物情報を入力したり、トレーニング支援の対象者の情報の表示の指示等、トレーニング支援に関する指示を操作者の操作により入力するための装置である。
【００３９】
接続ポート２８は、ＵＳＢ及びＩＥＥＥ１３９４等の接続部を有し、コンピュータ１０に外部機器を接続するためのポートである。この接続ポート２８を介して、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体２９をコンピュータ１０に接続することができる。
【００４０】
読取装置３０は、光磁気ディスク、光ディスク、及び磁気ディスク等の記憶媒体３１が装着された際に、装着された記憶媒体３１から記憶内容を読み取るものであり、光磁気ディスクの記憶内容を読み取るための光磁気ディスク装置、光ディスクの記憶内容を読み取るための光ディスク装置、及び磁気ディスクの記憶内容を読み取るための磁気ディスク装置等を用いることができる。
【００４１】
ＨＤＤ３２は、オペレーティングシステム、及び後述する画像表示処理を実行するためのプログラム、プログラムの実行に用いられるデータ、並びに通信部２２を介して外部装置と送受信されるデータ等が格納される不揮発性の記憶装置である。本実施の形態では後述する人物情報記憶部３３Ａ，トレーニングプラン記憶部３３Ｂ，出力アドバイス記憶部３３ＣはＨＤＤ３２に設けられている。
【００４２】
通信部２２、表示部２４、入力デバイス２６、接続ポート２８、読取装置３０、及びＨＤＤ３２の各々は、バス１８を介して制御部２０に接続されており、制御部２０によって、コンピュータ１０の全体が制御される。
【００４３】
このようなコンピュータ１０において、制御部２０のＣＰＵ１２は、ＨＤＤ３２に記憶されているプログラムを読み出してＲＡＭ１６に格納し、ＲＡＭ１６に格納したプログラムの各々を実行する。本実施の形態では、ＣＰＵ１２によりプログラムが実行されることによって、コンピュータ１０においてトレーニング支援処理が実行される。
【００４４】
なお、ＨＤＤ３２に記憶されているプログラム及びプログラムの実行に用いられるデータ等は、記憶媒体２９又は記憶媒体３１に記憶させて、接続ポート２８又は読取装置３０を介して読み出してもよい。このようにプログラムが記憶媒体２９又は記憶媒体３１に記憶されている場合は、記憶媒体２９又はが接続ポート２８に接続、又は記憶媒体３１が読取装置３０に装着されると、制御部２０のＣＰＵ１２は、記憶媒体２９又は記憶媒体３１に記憶されているプログラムを読み出してＲＡＭ１６に格納する。
【００４５】
図２は、通信部２２を介して接続される撮像装置の概略構成を示すブロック図であり、同図（Ａ）は可視光に対して感度を有する可視光カメラ５０を示し、同図（Ｂ）は赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラ９０を示している。
【００４６】
まず、図２（Ａ）を参照して可視光カメラ５０の概略構成を説明する。
【００４７】
可視光カメラ５０は、可視光画像を撮像する可視光画像撮像部５２、撮像時に必要に応じて被写体に照射する可視光（撮像補助光）を発する可視光発光部５４、及び可視光カメラ５０全体の動作を司るＣＰＵ５６を含んで構成されている。
【００４８】
可視光画像撮像部５２は、被写体像を結像させるためのレンズ、焦点調整モータ、ズームモータ、及び絞り駆動モータを含んで構成された光学ユニット５８を備えている。レンズは複数枚のレンズを有し、焦点調整モータ、ズームモータ、及び絞り駆動モータにより焦点距離の変更（変倍）が可能なズームレンズとして構成されている。焦点調整モータ、ズームモータ、及び絞り駆動モータは、ＣＰＵ５６の制御によりモータ駆動部６０から供給される駆動信号により駆動される。
【００４９】
光学ユニット５８のレンズの光軸後方には、電荷結合素子（以下「ＣＣＤ」とよぶ）６２が配設されている。可視光カメラ５０は、主としてＣＣＤ６０を駆動させるためのタイミング信号を生成してＣＣＤ６０に供給するタイミングジェネレータ６４を備えており、ＣＣＤ６２はＣＰＵ５６の制御よりタイミングジェネレータ６４から供給されるタイミング信号により駆動される。ＣＣＤ６２は、光学ユニット５８を介して被写体の撮像を行い、被写体像を示すＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）毎のアナログ信号をアナログ信号処理部６６に順次出力する。
【００５０】
アナログ信号処理部６６は、入力されたアナログ信号に対して相関二重抽出処理等の各種のアナログ信号処理を行う。また、アナログ信号処理部６６の出力端は入力されたアナログ信号をデジタルデータに変換するアナログ／デジタル変換器（以下、「ＡＤＣ」という。）６８の入力端に接続されている。
【００５１】
ＡＤＣ６８は、アナログ信号処理部６６から入力されたＲ，Ｇ，Ｂ毎のアナログ信号を各々１２ビットのＲ，Ｇ，Ｂのデジタル画像データに変換してデジタル信号処理部７０に順次出力する。
【００５２】
デジタル信号処理部７０は、入力されたデジタルデータに対して各種のデジタル信号処理を行う。
【００５３】
また、可視光カメラ５０は、デジタル画像データに対する圧縮処理及び伸張処理を行う圧縮・伸張処理回路７２、撮像により得られたデジタル画像データ等を記憶するメモリ７４、メモリ７４に対するアクセスの制御を行うメモリインタフェース７６、撮像された被写体像やメニュー画面等を表示するためのモニタ７８、被写体像やメニュー画面等をモニタ７８に表示させるための信号を生成してモニタ７８に供給するモニタインタフェース８０、及び可視光カメラ５０と直接又はネットワークを介して接続された外部装置との間のデータの送受信を行う通信部８２を含んで構成されている。なお、本実施の形態の可視光カメラ５０は、メモリ７４としてフラッシュ・メモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）を用いる。
【００５４】
ＣＰＵ５６、可視光画像撮像部５２、圧縮・伸張処理回路７２、メモリインタフェース７６、モニタインタフェース８０、及び通信部８２はシステムバスを介して相互に接続されている。ＣＰＵ５６は、可視光画像撮像部５２、可視光発光部５４、及び圧縮・伸張処理回路６８の作動の制御、モニタ７８に対するモニタインタフェース８０を介した各種情報の表示、メモリ７４へのメモリインタフェース７６を介したアクセス、及び通信部８２を介した外部装置とのデータの送受信の各々を行う。
【００５５】
また、上記の可視光発光部５４もＣＰＵ５６に接続されており、可視光発光部５４による撮像補助光の発光はＣＰＵ５６によって制御される。
【００５６】
さらに、可視光カメラ５０は、電源のオンオフ、光学ユニット５８に含まれる各モータの駆動、撮像の実行を操作するための操作部８４を備えている。
【００５７】
本実施の形態では、可視光カメラ５０は、通信部８２を介してコンピュータ１０から受信した撮像指示により撮像を行う。また、可視光カメラ５０は、撮像により得られた可視光画像データを、通信部８２を介してコンピュータ１０へ送信する。
【００５８】
次に、図２（Ｂ）を参照して赤外線光カメラ９０の概略構成を説明する。以下では、可視光カメラ５０と対応する部分についての説明を省略し、可視光カメラ５０との差異を主として説明する。
【００５９】
赤外線光カメラ９０は、赤外線光画像を撮像する赤外線光画像撮像部９２、及び撮像時に被写体に照射する赤外線光を発する赤外線光発光部９４を含んで構成されている。
【００６０】
赤外線光画像撮像部９２に備わる光学ユニット９６が有するレンズの光軸後方には、赤外線光のみを透過するフィルタ９８が設けられている。ＣＣＤ６２は、フィルタ９８によって透過された赤外線光を受光する。
【００６１】
可視光カメラ５０と同様に、本実施の形態では、赤外線光カメラ９０は、通信部８２を介してコンピュータ１０から受信した撮像指示により撮像を行う。また、赤外線光カメラ９０は、撮像により得られた赤外線光画像データを、通信部８２を介してコンピュータ１０へ送信する。
【００６２】
次に、図３を参照して、コンピュータ１０において実行されるトレーニング支援機能を機能毎に分けた場合の構成について説明する。
【００６３】
トレーニング支援機能は、上記の可視光カメラ５０及び赤外線光カメラ９０に、通信部２２，８２を介して撮像指示を出力する撮像指示部１０２を含んでいる。撮像指示部１０２は、入力デバイス２６から測定指示が入力されたとき、及び入力デバイス２６から測定指示が入力されてから予め設定された所定の時間が経過したときに撮像指示を出力する。所定の時間は、トレーニングの実施により身体部位の大きさが変化するのに要する時間に設定すればよい。
【００６４】
また、トレーニング支援機能は、可視光カメラ５０から通信部２２，８２を介して可視光画像データを取得する可視光画像データ取得部１０４、及び赤外線光カメラ９０から通信部２２，８２を介して赤外線光画像データを取得する赤外線光画像データ取得部１０６を含んでいる。
【００６５】
可視光画像データ取得部１０４は、取得した可視光画像データを頭部検出部１０８に出力する。頭部検出部１０８は、図４（Ａ）に示されるように、可視光画像データで表される画像から頭部を検出する。また、頭部検出部１０８は、人物情報記憶部３３Ａとデータの送受信を行うことで、顔認識を行い、トレーニング支援の対象者を特定する。
【００６６】
人物情報記憶部３３Ａは、トレーニング支援の対象者の性別、年齢等の情報と共に、測定日時、測定した身体部位の大きさ、及び測定時の可視光画像データをトレーニング支援の対象者を識別する識別データに関連付けて記憶する。
【００６７】
赤外線光画像データ取得部１０６は、取得した赤外線光画像データを輪郭抽出部１１０に出力する。輪郭抽出部１１０は、図４（Ｂ）に示されるように、赤外線光画像データで表される画像からトレーニング支援の対象者の身体の輪郭を抽出する。トレーニング支援の対象者の身体の輪郭が抽出後の赤外線光画像データは、赤外線光画像データ削除部１１４により削除される。
【００６８】
頭部検出部１０８は検出した頭部の位置を示す頭部位置データを身体部位検出部１１２に出力する。また、輪郭抽出部１１０は抽出したトレーニング支援の対象者の身体の輪郭を示す輪郭データを身体部位検出部１１２に出力する。身体部位検出部１１２は、頭部位置データに基づいて、輪郭データから測定対象の身体部位の位置を検出する。例えば図４（Ａ）で検出された頭部の位置に基づいて、図４（Ｂ）に示される輪郭データから、点線で囲まれる領域を腕領域として検出する。
【００６９】
ここで、測定対象の身体部位は、トレーニングの実施による効果が現れる身体部位であって、実施するトレーニングの種類によって場所が異なる。また、トレーニングの種類に係わらず、後述する体重推定部１１８による体重の推定のために、少なくとも顔、腹、及び腕は測定対象とする。
【００７０】
身体部位検出部１１２は、輪郭データ及び測定対象の身体部位の位置を示す身体部位位置データを身体部位測定部１１６に出力する。身体部位測定部１１６は、輪郭データ及び身体部位位置データに基づいて、測定対象の身体部位の大きさを測定する。図４（Ｃ）は、腕の大きさを測定する場合を例示している。身体部位測定部１１６は、「Ｗ」で示される大きさを、腕の大きさとする。身体部位測定部１１６は、測定対象の身体部位の大きさを示す大きさデータを、人物情報記憶部３３Ａ、体重推定部１１８、及び身体部位変化量算出部１２０に出力する。
【００７１】
体重推定部１１８は、少なくとも顔、腹、及び腕の大きさデータに基づいて、トレーニング支援の対象者の体重を推定する。また、体重推定部１１８は、人物情報記憶部３３Ａに推定した体重を示す体重データを出力する。人物情報記憶部３３Ａは、体重データを測定日時と関連付けて記憶する。
【００７２】
身体部位変化量算出部１２０は、人物情報記憶部３３Ａとデータの送受信を行うようになっており、人物情報記憶部３３Ａから過去に実施された測定の日時、及び測定した身体部位の大きさを入力して、身体部位の大きさの変化量を算出すると共に、算出した変化量を示す変化量データを測定日時と関連付けて人物情報記憶部３３Ａに出力する。
【００７３】
身体部位変化量算出部１２０は、トレーニングの実施時間に対する変化量データをアドバイス生成部１２２及び予測データ生成部１２４へ出力する。
【００７４】
アドバイス生成部１２２は、トレーニング支援の対象者が実施可能なトレーニングのプランを記憶するトレーニングプラン記憶部３３Ｂ、及び過去に出力したアドバイスを記憶する出力アドバイス記憶部３３Ｃとデータの送受信を行う。
【００７５】
アドバイス生成部１２２は、トレーニングプラン記憶部３３Ｂ及び出力アドバイス記憶部３３Ｃに記憶されている情報を参照すると共に、変化量データに基づいて、トレーニング支援の対象者に対して出力するアドバイスのアドバイスデータを生成する。アドバイス生成部１２２は、生成したアドバイスデータを画像表示処理部１２６に出力する。
【００７６】
一方、予測データ生成部１２４は、トレーニングの実施時間に対する変化量データに基づいて、所定の仮想運動時間トレーニングを実施したと仮定したときの身体部位の大きさを予測した予測データを生成する。この予測データは、変化量データ及び所定の仮想運動時間の少なくとも一方に対して、身体部位に応じて定められ、かつトレーニングを実施するトレーニング支援の対象者の年齢及び性別の少なくとも一方に応じて変更される重み付けを行って生成される。この重みは実施したトレーニングの種類に応じて異なるように定めておいてもよい。所定の仮想運動時間は、入力デバイス２６を介して入力されてもよいし、予めＨＤＤ３２に記憶されていてもよい。所定の仮想運動時間は、継続的にトレーニングを実施した場合に、期待されるトレーニングの実施の効果が現れる時間に設定すればよい。
【００７７】
予測データ生成部１２４により生成された予測データは、予測画像データ生成部１２８に出力される。予測画像データ生成部１２８は、可視光画像データを、予測データに基づいて補正して予測画像データを生成し、生成した予測画像データを画像表示処理部１２６へ出力する。
【００７８】
画像表示処理部１２６は、入力されたデータに応じた画像を表示部２４に表示させる。
【００７９】
次に、コンピュータ１０において実行されるトレーニング支援処理のルーチンについて図３と対応させて説明する。
【００８０】
図５は、所定の仮想運動時間トレーニングを実施した場合の身体を予測し、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者に予測結果を提示する処理のルーチンを示すフローチャートである。
【００８１】
ステップ２００では、入力デバイス２６から測定指示が入力されたか否かが判定される。肯定された場合はステップ２０２へ移行し、否定された場合はステップ２００に戻る。
【００８２】
ステップ２０２では、図６のフローチャートに示される撮像の処理ルーチンを実行する。
【００８３】
図６のステップ２５０では、可視光カメラ５０及び赤外線光カメラ９０に撮像を指示する。このステップは、図３に示される撮像指示部１０２の機能と対応する。
【００８４】
ステップ２５２では、可視光カメラ５０から可視光画像データを取得すると共に、赤外線光カメラ９０から赤外線光画像データを取得する。このステップは、図３に示される可視光画像データ取得部１０４及び赤外線光画像データ取得部１０６の機能と対応する。
【００８５】
ステップ２５４では、可視光画像データから頭部を検出し、ステップ２５６で、頭部が１つか否かを判定する。肯定された場合は撮像の処理ルーチンを終了し、否定された場合はステップ２５８へ移行する。このステップは、図３に示される頭部検出部１０８の機能と対応する。
【００８６】
ステップ２５８では、表示部２４に警告を表示する。
【００８７】
ステップ２６０では、入力デバイス２６を介して撮像の中止指示が入力されたか否かを判定する。肯定された場合は図５に示される処理ルーチンを終了し、否定された場合はステップ２５０に戻る。
【００８８】
図５のステップ２０４では、図７のフローチャートに示される測定の処理ルーチンを実行する。
【００８９】
図７のステップ２７０では、赤外線光画像データから輪郭データを抽出し、ステップ２７２で、赤外線光画像データ削除部１１４が赤外線光画像データを削除する。このステップは、図３に示される輪郭抽出部１１０の機能と対応する。
【００９０】
ステップ２７４では、輪郭データから測定対象の身体部位を検出し、ステップ２７６で、測定対象の身体部位の大きさを測定する。このステップは、図３に示される身体部位検出部１１２及び身体部位測定部１１６の機能と対応する。
【００９１】
図５のステップ２０６では、測定日時、測定した身体部位の大きさ、及び測定時の可視光画像データをトレーニング支援の対象者を識別する識別データと関連付けて人物情報記憶部３３Ａに記憶させる。
【００９２】
ステップ２０８では、タイマー「Ｔ」をリセットする。このタイマー「Ｔ」は、トレーニングの実施時間を測定する。
【００９３】
ステップ２１０では、タイマー「Ｔ」が基準となるトレーニングの実施時間「ＴＣ」を超えたか否かを判定する。肯定された場合はステップ２１２へ移行し、否定された場合はステップ２１０に戻る。
【００９４】
ステップ２１２では、上記の撮像の処理ルーチンを実行する。
【００９５】
ステップ２１４では、上記の測定の処理ルーチンを実行する。
【００９６】
ステップ２１６では、測定日時、測定した身体部位の大きさ、及び測定時の可視光画像データをトレーニング支援の対象者を識別する識別データと関連付けて人物情報記憶部３３Ａに記憶させる。
【００９７】
ステップ２１８では、ステップ２０４で測定された身体部位の大きさとステップ２１４で測定された身体部位の大きさの変化量を求める。このステップは、図３に示される身体部位変化量算出部１２０の機能と対応する。この変化量は、実施時間「ＴＣ」の間トレーニングを実施することによって身体部位の大きさが変化した量である。
【００９８】
ステップ２２０では、仮想運動時間がセットされているか否かを判定する。肯定された場合はステップ２２２へ移行し、否定された場合はステップ２２０に戻る。
【００９９】
ステップ２２２では、変化量、仮想運動時間、及び人物情報に基づいて予測データを生成する。このステップは、図３に示される予測データ生成部１２４の機能と対応する。このとき、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者に、トレーニングを実施する意欲を創出させるように、実際に予測されるよりもトレーニングの実施による効果を強調するように予測データを生成してもよい。
【０１００】
ステップ２２４では、予測データに基づいて可視光画像データを補正した予測身体画像データを生成し、予測身体画像データに基づいて表示部２４に予測身体画像を表示する。このステップは、図３に示される予測画像データ生成部１２８及び画像表示処理部１２６の機能と対応する。例えば図８に示されるように、現在の身体の画像（図８（Ａ）に図示）と、仮想運動時間トレーニングを実施した場合の身体の変化を予想した画像（図８（Ｂ）に図示）とを並べて表示するとよい。これにより、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者に、トレーニングを実施する意欲を創出させることができる。
【０１０１】
次に、図９のフローチャートを参照して、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者にトレーニングについてのアドバイス提示する処理のルーチンを説明する。
【０１０２】
ステップ３００で、上記の撮像のルーチンを実行し、ステップ３０２で、上記の測定のルーチンを実行する。
【０１０３】
ステップ３０４では、可視光画像データから顔領域を抽出する。このステップは、図３に示される頭部検出部１０８の機能と対応する。
【０１０４】
ステップ３０６では、抽出した顔領域の画像データに基づいて、同一の人物の情報が人物情報記憶部３３Ａに登録されているか否かを判定する。肯定された場合はステップ３０８へ移行し否定された場合はステップ３２４へ移行する。
【０１０５】
ステップ３０８では、ステップ３０２で測定した身体部位の大きさと人物情報記憶部３３Ａに記憶されている人物情報とに基づいて体重を推定する。このステップは、図３に示される体重推定部１１８の機能と対応する。
【０１０６】
ステップ３１０では、測定日時、測定した身体部位の大きさ、測定時の可視光画像データ、及び推定した体重をトレーニング支援の対象者を識別する識別データと関連付けて人物情報記憶部３３Ａに記憶させる。
【０１０７】
ステップ３１２では、人物情報記憶部３３Ａに記憶された過去に測定された身体部位の大きさとステップ３０２で測定した身体部位の大きさとの差を算出する。このステップは、図３に示される身体部位変化量算出部１２０の機能と対応する。
【０１０８】
ステップ３１４では、ステップ３１２で算出した差が閾値以上か否かを判定する。このステップは、図３に示されるアドバイス生成部１２２の機能と対応する。肯定された場合はステップ３１６へ移行し、否定された場合は図７に示される処理ルーチンを終了する。ここで、差が閾値以上のときは、実施したトレーニングの内容が偏っているために、特定の身体部位の大きさが偏って変化したと判断している。従って、差が閾値未満の場合は、アドバイスの必要がないと判断する。
【０１０９】
ステップ３１６では、トレーニングプラン記憶部３３Ｂ及び出力アドバイス記憶部３３Ｃを参照する。このステップは、図３に示されるアドバイス生成部１２２の機能と対応する。トレーニングプラン記憶部３３Ｂの参照によってトレーニングの実施が可能なプランデータを得ると共に、出力アドバイス記憶部３３Ｃの参照によって過去に出力したアドバイスを得ることで、出力するアドバイスが偏らないようにする。
【０１１０】
ステップ３１８では、アドバイスデータを生成し、ステップ３２０で表示部２４にアドバイスを表示する。図３に示されるアドバイス生成部１２２及び画像表示処理部１２６の機能と対応する。このとき、比較対象の測定時の可視光画像データに基づいた画像、ステップ３００で撮像された可視光画像データに基づいた画像、及びステップ３０８で推定した体重を併せて表示するとよい。
【０１１１】
ステップ３２０では、アドバイス出力日時、及び出力したアドバイスを、トレーニング支援の対象者を識別する識別データと関連付けて出力アドバイス記憶部３３Ｃに記憶させる。
【０１１２】
また、画像表示処理部１２６は、図１０，１１に図示されるように、人物情報記憶部３３Ａに記憶されている過去の画像を並べて表示部２４に表示してもよい。これにより、トレーニングを実施するトレーニング支援の対象者はトレーニングの実施による身体の経時変化を見ることができる。図１０は、筋肉の増量を目的としたトレーニングを実施しているトレーニング支援の対象者に、３ヶ月前、１ヶ月前、及び現在の身体を画像を並べて表示することで、身体の経時変化を確認させる場合を示している。図１１は、脂肪の減量を目的としたトレーニングを実施しているトレーニング支援の対象者に、３ヶ月前、１ヶ月前、及び現在の身体を画像を並べて表示することで、身体の経時変化を確認させる場合を示している。このとき、測定された身体部位の大きさを併せて表示するとよい。また、何時の時点の画像を表示するかを、トレーニング支援の対象者が入力デバイス２６から指示を入力することにより指定できるようにするとよい。
【０１１３】
このように、本実施の形態では、画像データに基づいて身体部位の大きさを測定する。これにより、トレーニング支援の対象者が実施したトレーニングの種類に応じたトレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを、接触することなく容易に測定することができる。また、画像データ及び計測された身体部位の大きさを記憶しておくことで、トレーニングの実施による身体の変化を予測することができる。さらに、画像データ及び計測された身体部位の大きさを記憶しておくことで、トレーニングの実施による身体の経時変化を知ることができる。
【０１１４】
なお、本実施の形態では、顔認識によりトレーニング支援の対象者を特定しているが、入力デバイスからトレーニング支援の対象者を識別する識別データを入力し、人物情報記憶部３３Ａに人物情報が登録されているか否かを判定することによりトレーニング支援の対象者を特定してもよい。
【０１１５】
また、人物情報記憶部、トレーニングプラン記憶部、及び出力アドバイス記憶部は外部装置に設けてもよい。この場合、コンピュータと人物情報記憶部とは、通信部を介してデータの送受信を行なう。
【０１１６】
また、上述のコンピュータで実現される機能を、可視光画像及び赤外線光画像の双方を撮像する撮像装置に搭載してもよい。この場合、コンピュータで用いたプログラムは、撮像装置により実行可能なコードに変換して用いられる。また、コンピュータに可視光画像及び赤外線光画像の双方を撮像する撮像装置を搭載してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明の実施の形態に係るトレーニング支援装置であるコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図２】撮像装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るトレーニング支援機能の概略構成を示すブロック図である。
【図４】頭部検出、身体部位検出、及び測定対象身体部位測定の各処理の概念図である。
【図５】身体の変化の予測の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】撮像の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図７】測定の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図８】身体の変化の予測画像の一例である。
【図９】トレーニングについてのアドバイスの出力処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】身体の経時変化を示す画像の一例である。
【図１１】身体の経時変化を示す画像の一例である。
【符号の説明】
【０１１８】
１０ コンピュータ
２０ 制御部
２２ 通信部
２４ 表示部
２６ 入力デバイス
３２ ＨＤＤ
３３Ａ 人物情報記憶部
３３Ｃ 出力アドバイス記憶部
５０ 可視光カメラ
５２ 可視光画像撮像部
５４ 可視光発光部
８２ 通信部
９０ 赤外線光カメラ
９２ 赤外線光画像撮像部
９４ 赤外線光発光部
９８ フィルタ
１０４ 可視光画像データ取得部
１０６ 赤外線光画像データ取得部
１１４ 赤外線光画像データ削除部
１１６ 測定対象身体部位測定部
１１８ 体重推定部
１２０ 身体部位変化量算出部
１２２ アドバイス生成部
１２４ 予測データ生成部
１２６ 画像表示処理部
１２８ 予測画像データ生成部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する測定手段と、
を含むトレーニング支援装置。
【請求項２】
前記対象者を撮像した日時、前記取得手段により取得された画像データ、及び前記測定手段により測定された前記身体部位の大きさを前記対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶させるように制御する記憶制御手段を更に含む請求項１に記載のトレーニング支援装置。
【請求項３】
前記取得手段により取得された画像データに基づいて、前記対象者の顔、腹、及び腕の大きさを測定し、測定された顔、腹、及び腕の大きさに基づいて体重を推定する推定手段を更に含む請求項１又は請求項２に記載のトレーニング支援装置。
【請求項４】
前記測定手段により測定された前記身体部位の大きさに基づいて、トレーニング開始から所定時間トレーニングを実施した後の前記身体部位の大きさの変化量を算出する算出手段を更に含む請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のトレーニング支援装置。
【請求項５】
前記算出手段により算出された前記変化量に基づいて、所定の仮想運動時間トレーニングを実施したと仮定したときの前記身体部位の大きさを予測する予測手段を更に含む請求項４に記載のトレーニング支援装置。
【請求項６】
前記取得手段により取得された画像データを、前記予測手段により予測された前記身体部位の大きさに基づいて補正する画像補正手段と、
前記補正された画像データに応じた画像を表示手段に表示させるように制御する表示制御手段と、
を更に含む請求項５に記載のトレーニング支援装置。
【請求項７】
前記予測手段は、前記身体部位に応じて定められ、かつ年齢及び性別の少なくとも一方に応じて変更される重み付けを前記変化量及び前記仮想運動時間の少なくとも一方に対して行なって前記身体部位の大きさを予測する請求項５又は請求項６に記載のトレーニング支援装置。
【請求項８】
前記身体部位によって前記変化量に偏りがある場合に、アドバイスを出力する出力手段を更に含む請求項４〜請求項７の何れか１項に記載のトレーニング支援装置。
【請求項９】
前記出力手段により出力されたアドバイスを蓄積するアドバイス蓄積手段を更に含み、
前記出力手段は、前記アドバイス蓄積手段に蓄積されているアドバイスを参照して、出力するアドバイスに偏りが生じないようにアドバイスを出力する請求項８に記載のトレーニング支援装置。
【請求項１０】
可視光に対して感度を有する可視光カメラによって撮像された対象者の可視光画像データ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラによって撮像された対象者の赤外線光画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記赤外線光画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する測定手段と、
前記可視光カメラ及び前記赤外線光カメラの何れか一方によって撮像した撮像日時、前記取得手段により取得された前記可視光画像データ、及び前記測定手段により測定された前記身体部位の大きさを前記対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶するように制御する記憶制御手段と、
を含むトレーニング支援装置。
【請求項１１】
前記記憶手段に記憶されている前記撮像日時及び前記可視光画像データを取得し、取得した前記撮像日時及び前記可視光画像データを表示手段に表示させるように制御する表示制御手段を更に含む請求項１０に記載のトレーニング支援装置。
【請求項１２】
前記測定手段による測定の後に前記赤外線光画像データを削除する削除手段を更に含む請求項１０又は請求項１１に記載のトレーニング支援装置。
【請求項１３】
対象者を撮像する撮像装置を更に含む請求項１〜請求項１２の何れか１項に記載のトレーニング支援装置。
【請求項１４】
可視光に対して感度を有する可視光カメラ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラを備えた撮像装置と、
前記請求項１〜請求項１２の何れか１項に記載のトレーニング支援装置と、
を含むトレーニング支援システム。
【請求項１５】
コンピュータに、
対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得するステップと、
取得された画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１】
対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する測定手段と、
を含むトレーニング支援装置。
【請求項２】
前記対象者を撮像した日時、前記取得手段により取得された画像データ、及び前記測定手段により測定された前記身体部位の大きさを前記対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶させるように制御する記憶制御手段を更に含む請求項１に記載のトレーニング支援装置。
【請求項３】
前記取得手段により取得された画像データに基づいて、前記対象者の顔、腹、及び腕の大きさを測定し、測定された顔、腹、及び腕の大きさに基づいて体重を推定する推定手段を更に含む請求項１又は請求項２に記載のトレーニング支援装置。
【請求項４】
前記測定手段により測定された前記身体部位の大きさに基づいて、トレーニング開始から所定時間トレーニングを実施した後の前記身体部位の大きさの変化量を算出する算出手段を更に含む請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のトレーニング支援装置。
【請求項５】
前記算出手段により算出された前記変化量に基づいて、所定の仮想運動時間トレーニングを実施したと仮定したときの前記身体部位の大きさを予測する予測手段を更に含む請求項４に記載のトレーニング支援装置。
【請求項６】
前記取得手段により取得された画像データを、前記予測手段により予測された前記身体部位の大きさに基づいて補正する画像補正手段と、
前記補正された画像データに応じた画像を表示手段に表示させるように制御する表示制御手段と、
を更に含む請求項５に記載のトレーニング支援装置。
【請求項７】
前記予測手段は、前記身体部位に応じて定められ、かつ年齢及び性別の少なくとも一方に応じて変更される重み付けを前記変化量及び前記仮想運動時間の少なくとも一方に対して行なって前記身体部位の大きさを予測する請求項５又は請求項６に記載のトレーニング支援装置。
【請求項８】
前記身体部位によって前記変化量に偏りがある場合に、アドバイスを出力する出力手段を更に含む請求項４〜請求項７の何れか１項に記載のトレーニング支援装置。
【請求項９】
前記出力手段により出力されたアドバイスを蓄積するアドバイス蓄積手段を更に含み、
前記出力手段は、前記アドバイス蓄積手段に蓄積されているアドバイスを参照して、出力するアドバイスに偏りが生じないようにアドバイスを出力する請求項８に記載のトレーニング支援装置。
【請求項１０】
可視光に対して感度を有する可視光カメラによって撮像された対象者の可視光画像データ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラによって撮像された対象者の赤外線光画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記赤外線光画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定する測定手段と、
前記可視光カメラ及び前記赤外線光カメラの何れか一方によって撮像した撮像日時、前記取得手段により取得された前記可視光画像データ、及び前記測定手段により測定された前記身体部位の大きさを前記対象者を識別する識別情報に関連付けて記憶手段に記憶するように制御する記憶制御手段と、
を含むトレーニング支援装置。
【請求項１１】
前記記憶手段に記憶されている前記撮像日時及び前記可視光画像データを取得し、取得した前記撮像日時及び前記可視光画像データを表示手段に表示させるように制御する表示制御手段を更に含む請求項１０に記載のトレーニング支援装置。
【請求項１２】
前記測定手段による測定の後に前記赤外線光画像データを削除する削除手段を更に含む請求項１０又は請求項１１に記載のトレーニング支援装置。
【請求項１３】
対象者を撮像する撮像装置を更に含む請求項１〜請求項１２の何れか１項に記載のトレーニング支援装置。
【請求項１４】
可視光に対して感度を有する可視光カメラ、及び赤外線光に対して感度を有する赤外線光カメラを備えた撮像装置と、
前記請求項１〜請求項１２の何れか１項に記載のトレーニング支援装置と、
を含むトレーニング支援システム。
【請求項１５】
コンピュータに、
対象者を撮像する撮像装置から当該対象者の画像データを取得するステップと、
取得された画像データに基づいて、前記対象者が実施したトレーニングの種類に応じ、かつ当該トレーニングの実施の効果が表れる身体部位の大きさを測定するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２００９−８７０７２（Ｐ２００９−８７０７２Ａ）
【公開日】平成２１年４月２３日（２００９．４．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−２５６３８０（Ｐ２００７−２５６３８０）
【出願日】平成１９年９月２８日（２００７．９．２８）
【出願人】（３０６０３７３１１）富士フイルム株式会社 (25,513)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年４月２３日（２００９．４．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年９月２８日（２００７．９．２８）
【出願人】（３０６０３７３１１）富士フイルム株式会社 (25,513)
【Ｆターム（参考）】
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