JP7124692B2 - Foot sole shape estimation method and pressure sensor device - Google Patents
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Description
本発明は、足裏形状推定方法、及び感圧センサ装置に関し、特に圧力を検出する複数の検出セルを用いて当該センサパネル上を歩いた人の足裏の形状を推定する足裏形状推定方法、及び感圧センサ装置に関する。 The present invention relates to a sole shape estimating method and a pressure sensor device, and more particularly to a sole shape estimating method for estimating the shape of the sole of a person walking on the sensor panel using a plurality of detection cells for detecting pressure. , and pressure sensor devices.
近年、圧力を検出する複数の検出セルがマトリックス状に配置された感圧センサ装置が様々な分野で用いられている。例えば、感圧センサ装置を床に設置することで、感圧センサ装置の上を通過する人の足の形状を特定し、個人認証等に応用することができる。 2. Description of the Related Art In recent years, pressure sensor devices in which a plurality of detection cells for detecting pressure are arranged in a matrix have been used in various fields. For example, by installing the pressure-sensitive sensor device on the floor, it is possible to specify the shape of the foot of a person who passes over the pressure-sensitive sensor device, and apply it to personal authentication and the like.
特許文献1には、人の足裏による荷重の分布を計測することができ、当該荷重の分布を用いて個人認証することができる個人認証システムが開示されている。特許文献1に係る個人認証システムにおいては、圧電素子を密に配置した感圧センサ装置を用いることで、人の足裏の形状や荷重分布を精度よく求めることができる。
人の足裏の形状を測定して個人認証等に応用する場合、当該形状を高い解像度で求める必要がある。一般的に、足裏の形状を高い解像度で求めるためには、特許文献1に記載されているように、圧力を検出する検出セルを感圧センサ装置内に高密度で配置する方法が考えられる。しかしながら、感圧センサ装置に検出セルを高密度に配置した場合、当該感圧センサ装置の製造コストや制御負荷が増大してしまうという問題があった。
When measuring the shape of a person's sole and applying it to personal authentication, etc., it is necessary to obtain the shape with high resolution. In general, in order to obtain the shape of the sole with high resolution, as described in
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、圧力を検出する検出セルの配置密度を抑制しつつ、人物の足裏の形状を高い精度で推定することができる足裏形状推定方法、及び感圧センサ装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve such a problem. An object of the present invention is to provide a shape estimation method and a pressure sensor device.
本発明の一態様にかかる足裏形状推定方法は、圧力を検出する複数の検出セルが行方向及び列方向にマトリックス状に配置されたセンサパネルを用いて、当該センサパネル上を歩いた人の足裏の形状を推定する足裏形状推定方法であって、前記センサパネル上を歩いた人の経時的な歩行データを、前記複数の検出セルを用いて取得する第1のステップと、前記取得した歩行データを用いて、前記人の足裏の形状に対応する検出領域をそれぞれ抽出する第2のステップと、前記抽出した複数の検出領域の各々の中心位置を取得する第3のステップと、前記圧力を検出した前記検出セルの経時的な情報を用いて、前記抽出した検出領域の各々における前記人の足裏の接地方向を取得する第4のステップと、前記複数の検出領域同士を、前記中心位置及び前記接地方向がそれぞれ一致するように重ね合わせることで、前記人の足裏の形状を推定する第5のステップと、を備える。 A foot sole shape estimation method according to an aspect of the present invention uses a sensor panel in which a plurality of detection cells for detecting pressure are arranged in a matrix in row and column directions. A sole shape estimation method for estimating the shape of a sole, comprising: a first step of acquiring temporal walking data of a person walking on the sensor panel using the plurality of detection cells; a second step of respectively extracting detection regions corresponding to the shape of the sole of the person using the obtained walking data; a third step of obtaining a center position of each of the plurality of extracted detection regions; a fourth step of obtaining a grounding direction of the person's sole in each of the extracted detection regions using temporal information of the detection cells that detected the pressure; and a fifth step of estimating the shape of the person's sole by superimposing them so that the center position and the ground contact direction are the same.
本発明の一態様にかかる感圧センサ装置は、圧力を検出する複数の検出セルが行方向及び列方向にマトリックス状に配置されたセンサパネルと、前記複数の検出セルで検出された圧力に基づいて、当該センサパネル上を歩いた人の足裏の形状を推定する処理回路と、を備え、前記処理回路は、前記センサパネル上を歩いた人の経時的な歩行データを前記複数の検出セルを用いて取得し、前記取得した歩行データを用いて、前記人の足裏の形状に対応する検出領域をそれぞれ抽出し、前記抽出した複数の検出領域の各々の中心位置を取得し、前記圧力を検出した前記検出セルの経時的な情報を用いて、前記抽出した検出領域の各々における前記人の足裏の接地方向を取得し、前記複数の検出領域同士を、前記中心位置及び前記接地方向がそれぞれ一致するように重ね合わせることで、前記人の足裏の形状を推定する。 A pressure-sensitive sensor device according to an aspect of the present invention comprises a sensor panel in which a plurality of detection cells for detecting pressure are arranged in a matrix in row and column directions; and a processing circuit for estimating the shape of the sole of a person who has walked on the sensor panel, wherein the processing circuit stores the temporal walking data of the person who has walked on the sensor panel in the plurality of detection cells. using the acquired walking data, respectively extracting detection areas corresponding to the shape of the sole of the person's foot, acquiring the center position of each of the plurality of extracted detection areas, and obtaining the pressure Using the temporal information of the detection cells that detected the contact direction of the sole of the person in each of the extracted detection regions, The shape of the person's sole is estimated by superimposing them so that they match each other.
本発明により、圧力を検出する検出セルの配置密度を抑制しつつ、人物の足裏の形状を高い精度で推定することができる足裏形状推定方法、及び感圧センサ装置を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to the present invention, it is possible to provide a sole shape estimating method and a pressure sensor device capable of estimating the shape of a person's sole with high accuracy while suppressing the arrangement density of detection cells that detect pressure. .
以下では、具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。 Specific embodiments are described in detail below with reference to the drawings. In each drawing, the same reference numerals are given to the same or corresponding elements, and redundant description will be omitted as necessary for clarity of description.
<感圧センサ装置の構成>
図1は、本実施の形態にかかる感圧センサ装置を説明するためのブロック図である。図1に示すように、本実施の形態にかかる感圧センサ装置1は、センサパネル5、処理回路8、及び記録装置9を備える。センサパネル5は、圧力を検出する複数の検出セル10が行方向及び列方向にマトリックス状に配置されている。図1では、10行×18列の検出セル10を備える構成例を示しているが、本実施の形態にかかる感圧センサ装置1では、行方向および列方向に設ける検出セル10の数は任意に決定することができる。
<Configuration of pressure sensor device>
FIG. 1 is a block diagram for explaining the pressure sensor device according to this embodiment. As shown in FIG. 1, the
処理回路8は、センサパネル5の出力(つまり、センサパネル5で検出された圧力)に基づいて人の足裏の形状を推定する回路である。例えば、処理回路8は、プロセッサやメモリなどを備えており、プロセッサにおいてプログラムを実行することで、本実施の形態にかかる足裏形状推定方法が実施される。メモリには、足裏形状推定方法を実施するためのプログラムや所定のデータが格納されている。
The
記録装置9は、処理回路8が出力した情報を記録する装置である。例えば、記録装置9は、SSD(Solid State Drive)などの不揮発性記録媒体を備えている。なお、記録装置9は着脱可能であってもよいし、感圧センサ装置1の外部に備えられた装置であってもよい。
The
図2は、本実施の形態にかかる感圧センサ装置が備える検出セル10を示す断面図である。図2に示すように、検出セル10は、基板11上に形成されている。基板11は、プリント配線基板等のリジッド基板を用いて構成することができる。基板11の上面には、互いに近接するように配置された下部電極12、13が配置されている。下部電極12、13の材料には、例えば銅やアルミニウムなどの金属材料や、カーボンブラックやグラファイトなどの炭素系材料を用いることができる。下部電極12、13は、例えば印刷工程を用いて基板11に形成してもよい。また、例えば、下部電極12、13を印刷したフィルムを基板11に貼り合わせて形成してもよい。下部電極12には、駆動電圧が供給される。
FIG. 2 is a cross-sectional view showing the
基板11の上部にはフィルム15が配置されている。基板11とフィルム15との間にはスペーサ17が設けられている。スペーサ17は、検出セル10の行方向の両側(換言すると、下部電極12、13の両側)に各々配置されている。スペーサ17を設けることで、基板11とフィルム15とを離間して配置することができる。また、フィルム15の下面には上部電極14が形成されている。上部電極14は、下部電極12、13と対向するように配置されている。
A
図3は、図2に示す検出セル10に圧力が印加された状態を示す断面図である。図3に示すように、本実施の形態にかかる感圧センサ装置1は、各々の検出セル10の上面に応力F1が印加された際に、上部電極14が下部電極12、13に接触することで圧力を検出するように構成されている。つまり、各々の検出セル10の下部電極12には駆動電圧が供給されており、フィルム15が基板11に近づく方向に変位して上部電極14が下部電極12、13に接触して下部電極12、13が導通状態となり、下部電極13に駆動電圧が印加されることを検出することで、圧力を検出するように構成されている。
FIG. 3 is a cross-sectional view showing a state in which pressure is applied to the
なお、図2、図3に示した各々の検出セル10の構成は一例であり、本実施の形態では、例えば、圧電素子や感圧素子を用いて検出セル10を構成してもよい。つまり、本実施の形態では、圧力を検出する検出セル10がマトリックス状に複数配置されていればよく、各々の検出セルが圧力を検出する方式については特に限定されることはない。
The configuration of each
次に、センサパネル5を用いて人の足裏の形状を推定する方法について説明する。
Next, a method for estimating the shape of a person's sole using the
<人の足を判定するためのアルゴリズム>
図4は、本実施の形態にかかる足裏形状推定方法を説明するための図であり、検出領域が人の足に対応するか否かを判定する処理(アルゴリズム)を説明するための図である。図4の上図に示すように、人の足によってセンサパネル5が踏まれると、検出セル10は圧力を検出する。本願の図面では、圧力を検出した検出セル10をハッチングで示している。例えば、人の足によってセンサパネル5が踏まれて検出領域21(ハッチングで示す領域。以下、同様)が検出されると、処理回路8は検出領域21が人の足に対応するか否かを判定する。具体的には、処理回路8は、人の足に対応するか否かを判定するための基準値と検出領域21とを比較し、検出領域21が基準値の範囲内の場合、検出領域21が人の足に対応すると判定する。図4の下図では、検出領域21が人の足に対応すると判定された領域を領域24で示している。
<Algorithm for Determining Human Feet>
FIG. 4 is a diagram for explaining the sole shape estimation method according to the present embodiment, and is a diagram for explaining the processing (algorithm) for determining whether or not the detection area corresponds to a human foot. be. As shown in the upper diagram of FIG. 4, when the
ここで、人の足か否かを判定するための基準値は、例えば、人の足のサイズ(人の足長であり、靴の長さを含む)であり、処理回路8は、検出領域21の最も長い箇所の長さ(長手方向の長さ)が、人の足長の基準値の範囲内の場合、検出領域21が人の足に対応すると判定する。具体的には、足長の基準値は、最小値と最大値とを有し、検出領域21の長さが、足長の基準値の最小値以上で且つ足長の基準値の最大値以下の場合に、検出領域21が人の足に対応すると判定する。例えば、足長の基準値は、大人の足長を考慮して決定してもよく、また大人の足長に加えて子供の足長も考慮して決定してもよい。
Here, the reference value for determining whether or not it is a human foot is, for example, the size of a human foot (the length of a person's foot, including the length of a shoe). If the length (longitudinal length) of the longest part of 21 is within the range of the reference value for the length of the human leg, it is determined that the
また、本実施の形態では、人の足か否かを判定するための基準値として、更に人の足幅(靴の幅を含む)を用いてもよい。人の足長に加えて、人の足幅を用いることで、より正確に人の足か否かを判定することができる。 Further, in the present embodiment, the width of a person's foot (including the width of a shoe) may be used as a reference value for determining whether it is a human foot. By using the width of a person's foot in addition to the length of the person's foot, it is possible to more accurately determine whether or not the object is a person's foot.
また、本実施の形態では、人の足か否かを判定するための基準値として、更に人の足の面積(靴の面積を含む)を用いてもよい。人の足長と足幅に加えて、人の足の面積を用いることで、より正確に人の足か否かを判定することができる。なお、本実施の形態では、人の足長と人の足の面積とを用いて、人の足か否かを判定してもよい。 Further, in the present embodiment, the area of a human foot (including the area of a shoe) may be used as a reference value for determining whether or not it is a human foot. By using the area of a person's foot in addition to the length and width of the person's foot, it is possible to more accurately determine whether or not it is a person's foot. In addition, in the present embodiment, it may be determined whether or not the object is a human foot by using the length of the human foot and the area of the human foot.
上述した人の足か否かを判定するための基準値は、例えば処理回路8が備えるメモリに予め格納されている。
The reference value for determining whether or not the object is a human foot is stored in advance in a memory included in the
図4に示す検出領域21は連続した領域となっているが、例えば図4に示す検出領域22のように、検出領域22が複数の領域に分かれる場合もある。例えばハイヒールを履いてセンサパネル5を踏んだ場合は、踵部分とつま先部分とで検出領域22が分かれる。このような場合は、図4の下図に示すように、検出領域22のうちの一方の領域の中心点26と他方の領域の中心点27との距離を求め、この距離が所定の基準値の範囲内か否かで人の足に対応するか否かを判定することができる。ここで、検出領域22のうち面積が小さい方の領域(中心点26を含む領域)が踵部分に対応し、面積が大きい方の領域(中心点27を含む領域)がつま先部分に対応している。つまり、図4の検出領域22のように、検出領域22が複数の領域に分かれている場合は、踵部分の中心点26とつま先部分の中心点27との距離を用いて、人の足か否かを判定することができる。図4の下図では、領域28が人の足に対応すると判定された領域を示している。検出領域22の場合、人の足か否かを判定するための基準値は、踵部分の中心点とつま先部分の中心点との距離となる。このような基準値は、処理回路8が備えるメモリに予め格納されている。
Although the
<足の接地方向を決定するためのアルゴリズム>
次に、図5を用いて人の足の接地方向を決定するためのアルゴリズムについて説明する。一般的に、人が歩くときは、踵から地面に着地し、その後、足全体が地面に接地し、その後、踵が上がり、つま先が地面から離れる。本実施の形態では、このような人の足の一連の動作を追跡することで、足の接地方向を決定している。以下、足の接地方向を決定するためのアルゴリズムについて具体的に説明する。
<Algorithm for determining foot contact direction>
Next, an algorithm for determining the contact direction of a person's foot will be described with reference to FIG. In general, when a person walks, the heel strikes the ground, then the whole foot touches the ground, and then the heel rises and the toes leave the ground. In the present embodiment, the direction of contact of the foot is determined by tracking the series of motions of the foot of the person. The algorithm for determining the ground contact direction of the foot will be specifically described below.
図5(a)に示すように、センサパネル5に足の踵が着地すると、検出セル10は圧力を検出する。このとき圧力を検出している検出セル10の中心点は、中心点31(足の踵の位置に対応)である。その後、図5(b)に示すように、更に足がセンサパネル5に接地すると、検出セル10が圧力を検出する領域が広くなる。このとき圧力を検出している検出セル10の中心点は、中心点32である。その後、図5(c)に示すように、足全体がセンサパネル5に接地すると、検出セル10が圧力を検出する領域が更に広くなる。このとき圧力を検出している検出セル10の中心点は、中心点32である。その後、図5(d)に示すように、足の踵が上がると、つま先のみがセンサパネル5に接地するので、検出セル10はつま先の圧力を検出する。このとき圧力を検出している検出セル10の中心点は、中心点32(つま先の位置に対応)である。
As shown in FIG. 5(a), when the heel of the foot lands on the
本実施の形態では、図5(a)~(d)の各々において圧力を検出した検出セル10の中心点32の経時的な移動方向に基づいて足の接地方向を決定している。つまり、図5(a)の中心点31(足の踵の位置に対応)に対する図5(b)~(d)の中心点32の経時的な移動方向(矢印34で示す)を求めることで、人の足の接地方向を決定している。
In this embodiment, the foot contact direction is determined based on the temporal movement direction of the
<人の足裏形状を推定するためのアルゴリズム>
次に、人の足裏の形状を推定するためのアルゴリズムについて説明する。図6は、人の足裏の形状を推定するためのアルゴリズムを説明するためのフローチャートである。図7および図8は、図6のフローチャートを説明するための図である。図7は、センサパネル5上を左方向から右方向に歩いた人の歩行データ100の例を示したものである。図8は、図7に係る歩行データ100を解析した結果である。
<Algorithm for estimating the shape of the sole of a person>
Next, an algorithm for estimating the shape of a person's sole will be described. FIG. 6 is a flowchart for explaining an algorithm for estimating the shape of a person's sole. 7 and 8 are diagrams for explaining the flowchart of FIG. FIG. 7 shows an example of walking
図6に示すように、検出領域に関する情報を取得及び記録するステップは、主にステップS10~S50の工程を含む。 As shown in FIG. 6, the step of acquiring and recording information about the detection area mainly includes steps S10 to S50.
まず、ステップS10において、処理回路8は、センサパネル5上を歩いた人の経時的な歩行データ100を、複数の検出セル10を用いて取得する。例えば、処理回路8は、まず圧力を検出した検出セル10の座標位置と検出時刻を取得する。そして、処理回路8は、取得した当該座標位置及び検出時刻の組み合わせを、記録装置9に歩行データ100として記録する。
First, in step S<b>10 , the
以下、具体的な例として、図7(a)に示されるような歩行の形跡があった場合について説明する。図7(a)には、センサパネル5と、当該センサパネル5を左から右に歩いた人と、その人とは異なる他人の足跡が示されている。ここで、図7(a)に示すような歩行の履歴に伴って、図7(b)に示すように、いくつかの検出セル10が圧力を検出したとする。すなわち、歩行者の左足に対応した検出領域40、50と、歩行者の右足に対応した検出領域45、55と、他の歩行者の足に対応した検出領域110において、圧力が検出されたとする。また、歩行とは無関係に、検出領域120において圧力が誤検出されたとする。このとき、処理回路8、検出領域40、45、50、55、110、120における各検出セル10の座標位置及び検出時刻の組み合わせを、記録装置9に歩行データ100として記録する。
As a specific example, a case where there is a trace of walking as shown in FIG. 7A will be described below. FIG. 7( a ) shows the
ステップS10の後はステップS20に進み、処理回路8は、ステップS10で取得した歩行データ100を用いて、人の足裏の形状に対応する検出領域をそれぞれ抽出する(図6参照)。例えば、処理回路8は、前述したアルゴリズム(人の足を判定するためのアルゴリズム)に基づいて、人の足裏の形状に対応する検出領域をそれぞれ抽出する。
After step S10, the process proceeds to step S20, and the
図8(a)は、歩行データ100から人の足裏の形状に対応する検出領域を抽出した例を表す図である。図8(a)の例においては、検出領域40、45、50、55、110が、それぞれ人の足43、48、53、58、113に対応するとして抽出されている。一方、検出領域120は、大きさが人の足のサイズに満たないため、人の足の形状に対応しない。したがって、検出領域120は、ステップS20において抽出されない。
FIG. 8A is a diagram showing an example of extraction of a detection region corresponding to the shape of a person's sole from walking
次に、ステップS30に進み、処理回路8は、ステップS20で抽出した複数の検出領域の各々の中心位置を取得する(図6参照)。本実施形態の例では、処理回路8は、各々の検出領域を構成する検出セル10の中心点を、当該検出領域の中心位置として決定する。なお、処理回路8は、各々の検出領域を構成する複数の検出セル10の重心を中心位置として決定してもよいし、ユーザが指定した任意の式に基づいて決められる位置を中心位置として決定してもよい。
Next, proceeding to step S30, the
次に、ステップS40に進み、処理回路8は、圧力を検出した検出セル10の経時的な情報を用いて、ステップS20で抽出した検出領域の各々における人の足裏の接地方向を取得する(図6参照)。例えば、処理回路8は前述したアルゴリズム(足の接地方向を決定するためのアルゴリズム)に基づいて、検出領域の各々における人の足裏の接地方向を決定する。
なお、本実施の形態では、ステップS30の後にステップS40を行う例について説明したが、ステップS40の後にステップS30を行っても構わない。
Next, proceeding to step S40, the
In this embodiment, an example in which step S40 is performed after step S30 has been described, but step S30 may be performed after step S40.
図8(b)は、検出領域40、45、50、55、110のそれぞれの中心位置及び接地方向を決定した例を表す。例えば処理回路8は、検出領域40に対して、中心点41、42の経時的な移動方向に基づいて足の接地方向44を決定する。ここで、図8(b)において中心点41は踵の位置に対応しており、中心点42は足の中心の位置に対応している。処理回路8は、足の踵の位置(中心点41)から足の中心の位置(中心点42)への経時的な移動方向を求めることで、足の接地方向44を決定することができる。また、処理回路8は、足の中心の位置(中心点42)を、検出領域40の中心位置とする。
なお、図8(b)では、足の踵の位置(中心点41)と足の中心の位置(中心点42)とを用いて足の接地方向44を決定する場合を示しているが、図5で説明したように、足のつま先に対応する中心点を用いて接地方向44を決定してもよい。
FIG. 8(b) shows an example in which the respective center positions and grounding directions of the
Note that FIG. 8B shows a case in which the heel position (center point 41) and the center position (center point 42) of the foot are used to determine the grounding
同様に、処理回路8は、検出領域45に対して、中心点46、47の経時的な移動方向に基づいて足の接地方向49を決定し、足の中心の位置(中心点47)を、検出領域45の中心位置とする。また、処理回路8は、検出領域50に対して、中心点51、52の経時的な移動方向に基づいて足の接地方向54を決定し、足の中心の位置(中心点52)を、検出領域50の中心位置とする。また、処理回路8は、検出領域55に対して、中心点56、57の経時的な移動方向に基づいて足の接地方向59を決定し、処理回路8は、足の中心の位置(中心点57)を、検出領域55の中心位置と決定する。また、処理回路8は、検出領域110に対して、中心点111、112の経時的な移動方向に基づいて足の接地方向114を決定し、足の中心の位置(中心点112)を、検出領域110の中心位置とする。
Similarly, the
ステップS40の後はステップS50に進み、処理回路8は、複数の検出領域同士を、中心位置及び接地方向がそれぞれ一致するように、平行移動及び回転移動させて重ね合わせることで、人の足裏の形状を推定し、フローを終了する(図6参照)。検出領域同士を中心位置及び接地方向が一致するように重ねることによって、それぞれの検出領域を平均化した形状が求められる。このようにして求められた形状は、各検出領域の形状に比べて、足裏形状をよく再現しているといえる。したがって、足裏形状を高い精度で推定することができる。
After step S40, the process proceeds to step S50, and the
ここで、ステップS50の詳細な工程の例について説明する。図9は、ステップS50の詳細なフローチャートである。図9に示すように、ステップS50は、主にステップS51~S53を備える。図10は、ステップS52を説明するための図である。 Here, an example of a detailed process of step S50 will be described. FIG. 9 is a detailed flowchart of step S50. As shown in FIG. 9, step S50 mainly includes steps S51 to S53. FIG. 10 is a diagram for explaining step S52.
まず処理回路8は、ステップS51において、ステップS20で抽出された複数の検出領域のうち、同じ側の足に対応する検出領域を抽出する(図9参照)。
First, in step S51, the
例えば、処理回路8は、検出時刻の差が少なく、距離が短く、かつ接地方向同士のなす角度が小さい検出領域の組を抽出することで、同一人の足に対応する検出領域を抽出することができる。この場合、処理回路8は、まずステップS20で抽出された複数の検出領域のうち、検出セル10が圧力を検出した検出時刻の差が所定の時間(例えば、0秒~3秒)の範囲内にある検出領域の組を抽出する。そして、処理回路8は、抽出された検出領域の組に対して、それぞれの検出領域間の距離が所定の距離(例えば、人間の歩幅)の範囲内である検出領域の組を抽出する。さらにその後、処理回路8は、それぞれの検出領域における接地方向同士のなす角度が所定の角度(例えば、0度~90度)の範囲内である検出領域の組を抽出する。以上のようにして、処理回路8は、同一人の足に対応する検出領域を抽出することができる。
For example, the
例えば、図8(b)において、検出領域40、45、50、55が、所定の時間の範囲内で検出されたとする。また、当該検出領域間の距離が、所定の距離の範囲内であったとする。さらに、当該検出領域の接地方向44、49、54、59がなす角度は、それぞれ所定の角度の範囲内である。この場合、検出領域40、45、50、55は、同一人の足に対応すると判定できる。一方で、検出領域110の接地方向114は、他の検出領域(検出領域40、45、50、55)の接地方向(接地方向44、49、54、59)に対して所定の角度の範囲を超えている。この場合、検出領域110は他人の足に対応すると判定できる。
For example, in FIG. 8B, it is assumed that
また、処理回路8は、同一人の足に対応すると判定した検出領域40、45、50、55の接地方向44、49、54、59を合成することで、当該人が左から右に歩行したことを検出できる。そして、検出領域40及び50は当該人の歩行方向から見て左側にあることから、処理回路8は、検出領域40及び50が当該人の左足に対応すると判断できる。同様に、検出領域45及び55が当該人の歩行方向から見て右側にあることから、処理回路8は、検出領域45及び55が当該人の右足に対応すると判断できる。以上のようにして、処理回路8は、図8(c)に示すように、検出領域40及び50が同一人の左足、検出領域45及び55が同一人の右足に対応することを抽出できる。
In addition, the
ステップS51の後はステップS52に進み、同一人の同じ足に対応する検出領域同士を、中心位置及び接地方向がそれぞれ一致するように、平行移動及び回転移動させて重ね合わせる(図9参照)。 After step S51, the process proceeds to step S52, in which the detection areas corresponding to the same foot of the same person are moved parallel and rotationally and superimposed so that the center position and the contact direction match (see FIG. 9).
例えば処理回路8は、図10(a)に示すように、同一人の左足に対応する検出領域40及び50に対して、それぞれの中心位置と接地方向が一致するように、平行移動及び回転移動させて重ね合わせる。具体的には、まず接地方向44と接地方向54が同一の方向になるように、検出領域50を回転させる。その後、それぞれの中心位置である中心点42と中心点52が一致するように、検出領域50を平行移動させて、それぞれの検出領域を重ね合わせる。このようにして、検出領域40と検出領域50とを重ね合わせた積算領域61を得ることができる。図10(a)において、積算領域61のうち検出領域40と検出領域50が重なり合った部分は濃いハッチングで示している。なお、図10(a)では、説明を簡略化するために各々の接地方向44、54が略同一である例を示している。接地方向が異なる検出領域同士を重ね合わせる例については後述する。
For example, as shown in FIG. 10(a), the
同様に、処理回路8は、図10(b)に示すように、同一人の右足に対応する検出領域45及び55に対して、それぞれの中心位置と接地方向が一致するように、平行移動及び回転移動させて重ね合わせる。具体的には、まず接地方向49と接地方向59が同一の方向になるように、検出領域55を回転させる。その後、それぞれの中心位置である中心点47と中心点57が一致するように、検出領域55を平行移動させて、それぞれの検出領域を重ね合わせる。このようにして、検出領域45と検出領域55とを重ね合わせた積算領域62を得ることができる。図10(b)において、積算領域61のうち検出領域40と検出領域50が重なり合った部分は濃いハッチングで示している。なお、図10(b)では、説明を簡略化するために各々の接地方向49、59が略同一である例を示している。接地方向が異なる検出領域同士を重ね合わせる例については後述する。
Similarly, as shown in FIG. 10(b), the
また、上述の例においては、それぞれの接地方向が一致するように検出領域を回転移動させてから、それぞれの中心位置が一致するように平行移動する場合を説明したが、これらの操作は任意の順番で実行してよい。すなわち、それぞれの中心位置が一致するように検出領域を平行移動させてから、それぞれの接地方向が一致するように検出領域を回転移動させてもよい。また、回転移動と平行移動を同時に行ってもよい。 In the above example, the detection areas are rotationally moved so that their grounding directions match, and then parallelly moved so that their center positions match. You can run them in order. That is, the detection areas may be moved in parallel so that their center positions are aligned, and then rotationally moved so that their grounding directions are aligned. Moreover, the rotational movement and the parallel movement may be performed at the same time.
ステップS52の後はステップS53に進み、ステップS52で求められた積算領域61、62に基づいて、それぞれの足裏の形状を推定し、フローを終了する(図9参照)。例えば、処理回路8は、積算領域61、62において、相対的に多くの検出領域が重なり合わさった部分を抽出することによって人の足裏の形状を推定する。
After step S52, the process advances to step S53 to estimate the shape of each sole based on the
具体的には、処理回路8は、積算領域61のうち、検出領域40、50が重なった部分を抽出し、積算領域61に対応する足(左足)の形状を推定する。同様に、処理回路8は、積算領域62のうち、検出領域45、55が重なった部分を抽出し、積算領域62に対応する足(右足)の形状を推定する。
Specifically, the
なお、図10(a)、(b)に示した例では、説明を簡略化するために2つの検出領域を重ねて足裏の形状を推定する場合について説明した。しかし本実施の形態では、重ねる検出領域の数が多いほど精度よく足裏の形状を推定することができる。以下で、本発明のメカニズムについて詳細に説明する。 In addition, in the example shown in FIGS. 10A and 10B, the case where the shape of the sole is estimated by superimposing two detection regions has been described for the sake of simplicity. However, in the present embodiment, the larger the number of overlapping detection regions, the more accurately the shape of the sole can be estimated. The mechanism of the present invention will be described in detail below.
図11及び図12は、本発明のメカニズムを説明するための図である。図11(a)~(d)は、それぞれ同一人の同じ足に対して取得した検出領域71、74、77、80である。検出領域71、74、77、80におけるそれぞれの中心位置は、中心点72、75、78、81であり、それぞれの接地方向は接地方向73、76、79、82である。また、図12は、図11の各検出領域を重ね合わせて得られた積算領域83と、各検出領域に対応する足の足裏形状84(実際の足裏形状)である。積算領域83は、検出領域71、74、77、80を、中心位置(中心点72、75、78、81)及び接地方向(接地方向73、76、79、82)が一致するように重ね合わせて得られたものである。なお、図12において、積算領域83のうち複数の検出領域が重なった部分は、重なった検出領域の数に応じて、より濃いハッチングで示している。すなわち、積算領域83のうち検出領域71、74、77、80の全てが重なった部分は、最も濃いハッチングで示している。また、検出領域71、74、77、80のうち3つの検出領域が重なった部分は、次に濃いハッチングで示している。
11 and 12 are diagrams for explaining the mechanism of the present invention. FIGS. 11(a)-(d) are
図12に示すように、積算領域83と実際の足裏形状84を重ねて比較すると、足の内側では積算領域83のハッチングが濃く、足の外側では積算領域83のハッチングが薄くなることが分かる。これは、足の内側にある検出セル10は圧力を検出する確率が高く、足の外側にある検出セル10は圧力を検出する確率が低いことによるものである。換言すると、積算領域83において相対的に多くの検出領域が重なり合った部分を抽出することによって、足裏形状84の形状を高い精度で推定することができる。
As shown in FIG. 12, when the integrated
より具体的には、積算領域83において所定の割合以上の検出領域が重なり合った部分(例えば、5割以上の検出領域が重なり合った部分)を抽出することによって、実際の足裏形状84を高い精度で推定することができる。積算領域83において、重なり合った検出領域の割合が当該所定の割合に達していない部分は、検出セル10が圧力を検出する確率が小さいことから、足の外側に対応すると考えられるからである。
More specifically, the actual
なお、処理回路8は、図10や図12のように、積算領域において多くの検出領域が重なり合った部分と、検出領域があまり重なり合っていない部分とに異なる色彩や模様を付した画像を作成してもよい。そのような画像は、ユーザに対して、足裏の形状を直感的に理解することを促すことができる。
As shown in FIGS. 10 and 12, the
また、それぞれの接地方向が異なる検出領域同士を重ね合わせると、足裏の形状をより高い精度で求めることができる。例えば、検出領域71、74、77、80の接地方向73、76、79、82は、それぞれ異なっている。このとき、検出領域71、74、77、80を回転させて重ねることで得られる積算領域83は、検出セル10の並ぶ行方向及び列方向のみならず、斜め方向の情報も含むため、全体的に丸みを帯びた形状になりやすい。したがって、足裏形状84の曲線的な輪郭を精度よく表すことができる。なお、具体的には、少なくとも2つの接地方向のなす角度が10度以上である検出領域同士を重ね合わせることが好ましい。
Further, by superimposing the detection areas with different contact directions, the shape of the sole can be obtained with higher accuracy. For example, the
なお、図12の例では、4つの検出領域を重ね合わせて積算領域83を作成した場合について説明したが、積算領域を作成するにあたって重ね合わせられる検出領域の数は多い方が好ましい。より多くの検出領域を重ねることで、積算領域のS/N比が改善し、足の内側と外側の区別を明確にすることができる。
In the example of FIG. 12, the case where the
<検出領域の事前処理>
図13は、本実施の形態にかかる移動方向特定方法における事前処理を説明するための図である。図13に示すように、センサパネル5には、複数の検出セル10が行方向及び列方向にマトリックス状に配置されている。各々の検出セル10は、センサピッチ以上の解像度で圧力を検出することができない。このため、図13では、各々の検出セル10の1つ当たりの解像度を擬似的に拡張することで、検出領域を拡張している。
<Preprocessing of detection area>
FIG. 13 is a diagram for explaining pre-processing in the moving direction identifying method according to the present embodiment. As shown in FIG. 13, the
つまり、図13に示す事前処理では、図13の上図に示す各々の検出セル10で検出した検出領域91、92を、図13の下図に示すように拡張している。具体的には、各々の検出セル10で検出した検出領域を、同心円状93に拡張している。そして、拡張された各々の検出領域を用いて、人の足に対応する領域94、95を特定している。
That is, in the preliminary processing shown in FIG. 13, the
このように検出領域を拡張することで、人の足に対応する領域の判定処理を高精度で行うことができる。また、検出領域を拡張しない場合はセンサピッチに応じた解像度となるため、検出結果は離散的な検出結果となるが、図13に示すように、各々の検出領域を拡張することで、より精密な検出結果が得られるようになる。また、各々の検出領域を拡張することで、人の足のサイズに比べて各々の検出セル10のピッチが大きい場合であっても、足の接地方向や人の移動方向を判定することができる。よって、人の足の大きさと同等の領域を検出対象とすることができるようになる。
By expanding the detection area in this way, the determination processing of the area corresponding to the human foot can be performed with high accuracy. Also, if the detection area is not expanded, the resolution will be according to the sensor pitch, so the detection result will be a discrete detection result. detection results can be obtained. Further, by expanding each detection area, even if the pitch of each
以上、本発明を上記実施の形態に即して説明したが、本発明は上記実施の形態の構成にのみ限定されるものではなく、本願特許請求の範囲の請求項の発明の範囲内で当業者であればなし得る各種変形、修正、組み合わせを含むことは勿論である。
例えば、上記実施の形態では、足裏形状推定方法にかかる各工程を処理回路8が実行する場合について説明したが、それぞれの工程の一部あるいは全体をユーザが実行しても構わない。
As described above, the present invention has been described in accordance with the above embodiments, but the present invention is not limited only to the configurations of the above embodiments, and is applicable within the scope of the invention of the claims of the present application. Needless to say, it includes various modifications, modifications, and combinations that can be made by a trader.
For example, in the above-described embodiment, the
また、ステップS52において、同一人の一方の足(第1の足)に対応する検出領域の数が所定の数(例えば5つ)よりも少ない場合には、同一人の他方の足(第2の足)に対応する検出領域を用いて、第1の足の形状を推定してもよい。この場合、処理回路8は、まず第2の足に対応する検出領域を裏返しにする。その後、処理回路8は、第1の足に対応する検出領域と、裏返した第2の足に対応する検出領域とを、中心位置及び接地方向がそれぞれ一致するように、平行移動及び回転移動させてから重ね合わせる。このようにすることで、足裏の形状をより精度よく求めることができる。
Further, in step S52, if the number of detection regions corresponding to one leg (first leg) of the same person is less than a predetermined number (for example, five), the other leg (second leg) of the same person is detected. foot) may be used to estimate the shape of the first foot. In this case, the
例えば図8(c)の場合において、左足(ここでは第1の足)に対応する検出領域は検出領域40と検出領域50の2つであり、個数が所定の数よりも少ない。したがって、処理回路8は、同一人の右足(ここでは第2の足)に対応する検出領域45、55を裏返して、それぞれの検出領域を重ね合わせる。右足を裏返した形は、左足を表す形として近似できるからである。
For example, in the case of FIG. 8C, there are two detection areas corresponding to the left foot (here, the first foot),
図14は、検出領域45、55の重ね合わせである積算領域62を裏返した積算領域62_2を、検出領域40、50の重ね合わせである積算領域61に重ね合わせた例を示している。積算領域61と積算領域62_2との重ね合わせで得られる積算領域63は、実質的に左足に対応する検出領域を4つ重ね合わせた領域である。したがって、左足に対応する検出領域を2つ重ね合わせた積算領域61に比べて、足裏形状64をより高精度に表すものであるといえる。すなわち、このようにして求めた積算領域63に基づいて足裏形状を推定することで、より高精度に足裏形状を推定することができる。
FIG. 14 shows an example in which an integration area 62_2 obtained by flipping an
また、上記実施の形態では、圧力を検出した検出セル10の矩形状の領域を一単位とし、この矩形状の領域の集合を検出領域としたが、例えば各検出セル10の検出中心点であるセンシングポイントを一単位とし、このセンシングポイントの集合に基づいて検出領域を抽出してもよい。図15(a)~(d)は、それぞれ図11(a)~(d)に対応するセンサパネル5である。図15(a)~(d)において、それぞれの検出セル10の中に描かれている各々の丸は、検出セル10の圧力検出のセンシングポイント18を示している。圧力を検出した検出セル10のセンシングポイント18は圧力検出ポイント19として示されている。
Further, in the above embodiment, the rectangular area of the
センシングポイントに基づいて検出領域を求める一例として、圧力を検出した検出セル10のセンシングポイント(圧力検出ポイント19)の同心円の集合を検出領域とすることができる。図15は、それぞれの圧力検出ポイント19の同心円の集合を検出領域171、174、177、180とした例を示している。このように検出領域を決定する場合、検出領域の形状が検出セル10の形状に依らないため、検出領域は足裏の形状をより強く反映したものになる。したがって、足裏の形状をより高精度で推定することができる。
As an example of determining the detection area based on the sensing points, a set of concentric circles of the sensing points (pressure detection points 19) of the
また、このとき、重ね合わせられた複数の検出領域に含まれる複数のセンシングポイントに基づいて、人の足裏の形状を推定してもよい。図16は、検出領域171、174、177、180を、中心位置及び接地方向が一致するように重ね合わせた時の、各センシングポイント18及び圧力検出ポイント19の分布183を示している。ここで、分布183において圧力検出ポイント19の密度が高い部分は、相対的に多くの検出領域が重なり合った部分に対応するといえる。したがって、分布183において圧力検出ポイント19の密度が高い部分を抽出することによって、高い精度で足裏形状84を推定することができる。
Also, at this time, the shape of the person's sole may be estimated based on a plurality of sensing points included in a plurality of superimposed detection regions. FIG. 16 shows a
また、本発明に係る足裏形状推定方法では、人物の足裏の形状を高い精度で推定することができるため、歩行者の歩行跡を精度よく推定することができる。したがって、歩幅(歩行方向における両足の間隔)や歩隔(歩行方向と直交する方向における両足の間隔)などの、歩行者に固有の歩行情報を精度よく解析することができる。このような歩行情報を足裏形状の情報と合わせて用いることで、歩行者の個人認証をより精度よく行うことができる。 In addition, the foot sole shape estimation method according to the present invention can estimate the shape of a person's sole with high accuracy, so that the walking trace of a pedestrian can be estimated with high accuracy. Therefore, it is possible to accurately analyze walking information unique to a walker, such as stride length (the distance between both feet in the walking direction) and stride distance (the distance between both feet in the direction orthogonal to the walking direction). By using such walking information together with information on the shape of the sole, it is possible to perform personal authentication of the walker with higher accuracy.
1 感圧センサ装置
5 センサパネル
8 処理回路
9 記録装置
10 検出セル
11 基板
12、13 下部電極
14 上部電極
15 フィルム
17 スペーサ
1
Claims (10)
前記センサパネル上を歩いた人の経時的な歩行データを、前記複数の検出セルを用いて取得する第1のステップと、
前記取得した歩行データを用いて、前記人の足裏の形状に対応する検出領域をそれぞれ抽出する第2のステップと、
前記抽出した複数の検出領域の各々の中心位置を取得する第3のステップと、
前記圧力を検出した前記検出セルの経時的な情報を用いて、前記抽出した検出領域の各々における前記人の足裏の接地方向を取得する第4のステップと、
前記複数の検出領域同士を、前記中心位置及び前記接地方向がそれぞれ一致するように重ね合わせることで、前記人の足裏の形状を推定する第5のステップと、を備える、
足裏形状推定方法。 A sole shape estimation method for estimating the shape of the sole of a person walking on a sensor panel using a sensor panel in which a plurality of detection cells for detecting pressure are arranged in a matrix in row and column directions. hand,
a first step of acquiring temporal walking data of a person walking on the sensor panel using the plurality of detection cells;
a second step of extracting detection regions corresponding to the shape of the sole of the person using the acquired walking data;
a third step of obtaining a center position of each of the plurality of extracted detection areas;
a fourth step of obtaining a grounding direction of the person's sole in each of the extracted detection regions, using temporal information of the detection cells that detected the pressure;
a fifth step of estimating the shape of the person's foot sole by superimposing the plurality of detection areas so that the center position and the ground contact direction match, respectively;
Foot sole shape estimation method.
請求項1に記載の足裏形状推定方法。 In the fifth step, estimating the shape of the person's sole by extracting a portion where relatively many detection areas overlap,
The sole shape estimation method according to claim 1.
請求項2に記載の足裏形状推定方法。 In the fifth step, estimating the shape of the person's sole by extracting a portion where a predetermined ratio or more of the detection areas overlap,
The sole shape estimation method according to claim 2.
前記第5のステップにおいて、前記第1の足に対応する検出領域同士を重ね合わせることで、前記第1の足の足裏の形状を推定する、
請求項1~3のいずれか1項に記載の足裏形状推定方法。 extracting a detection region corresponding to the first foot of the same person before the fifth step;
In the fifth step, estimating the shape of the sole of the first foot by superimposing the detection regions corresponding to the first foot.
The sole shape estimation method according to any one of claims 1 to 3.
前記第5のステップにおいて、前記第2の足に対応する検出領域を裏返してから、前記第1の足に対応する検出領域と、裏返しさせた前記第2の足に対応する検出領域とを重ね合わせることで、前記第1の足の足裏の形状を推定する、
請求項1~4のいずれか1項に記載の足裏形状推定方法。 Before the fifth step, extracting a detection area corresponding to a first foot of the same person; and extracting a detection area corresponding to a second foot on a side different from the first foot of the same person. and extracting
In the fifth step, after turning over the detection area corresponding to the second foot, the detection area corresponding to the first foot and the detection area corresponding to the turned over second foot are overlapped. By matching, estimating the shape of the sole of the first foot,
The sole shape estimation method according to any one of claims 1 to 4.
請求項1~5のいずれか1項に記載の足裏形状推定方法。 In the second step, the plurality of sensing areas are extracted based on the sensing points of the sensing cells that detected the pressure.
The sole shape estimation method according to any one of claims 1 to 5.
請求項6に記載の足裏形状推定方法。 In the fifth step, estimating the shape of the sole of the person based on the plurality of sensing points included in the plurality of superimposed detection areas;
The sole shape estimation method according to claim 6.
請求項7に記載の足裏形状推定方法。 In the fifth step, estimating the shape of the sole of the person by extracting a portion with a high density of the plurality of sensing points included in the plurality of superimposed detection regions;
The sole shape estimation method according to claim 7.
請求項1~8のいずれか1項に記載の足裏形状推定方法。 The grounding direction is obtained based on the moving direction over time of the center point of the detection cell that detects the pressure in the detection area.
The sole shape estimation method according to any one of claims 1 to 8.
前記複数の検出セルで検出された圧力に基づいて、当該センサパネル上を歩いた人の足裏の形状を推定する処理回路と、を備え、
前記処理回路は、
前記センサパネル上を歩いた人の経時的な歩行データを前記複数の検出セルを用いて取得し、
前記取得した歩行データを用いて、前記人の足裏の形状に対応する検出領域をそれぞれ抽出し、
前記抽出した複数の検出領域の各々の中心位置を取得し、
前記圧力を検出した前記検出セルの経時的な情報を用いて、前記抽出した検出領域の各々における前記人の足裏の接地方向を取得し、
前記複数の検出領域同士を、前記中心位置及び前記接地方向がそれぞれ一致するように重ね合わせることで、前記人の足裏の形状を推定する、
感圧センサ装置。 a sensor panel in which a plurality of detection cells for detecting pressure are arranged in a matrix in row and column directions;
a processing circuit for estimating the shape of the sole of a person walking on the sensor panel based on the pressure detected by the plurality of detection cells;
The processing circuit is
Acquiring temporal walking data of a person walking on the sensor panel using the plurality of detection cells;
Extracting detection regions corresponding to the shape of the sole of the person using the acquired walking data,
Acquiring the center position of each of the plurality of extracted detection areas,
Acquiring the contact direction of the person's sole in each of the extracted detection regions using the temporal information of the detection cells that detected the pressure;
estimating the shape of the sole of the person by superimposing the plurality of detection areas so that the center position and the ground contact direction are aligned with each other;
A pressure sensor device.
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