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1. WO2020261434 - マーカレス足寸法推定装置、マーカレス足寸法推定方法およびマーカレス足寸法推定プログラム

公開番号 WO/2020/261434
公開日 30.12.2020
国際出願番号 PCT/JP2019/025388
国際出願日 26.06.2019
IPC
A43D 1/02 2006.1
A生活必需品
43履物
D履物の製造用または修理用の機械,道具,装置または方法
1足または靴型の測定装置;靴部品の測定装置
02足の測定装置
CPC
A43D 1/02
AHUMAN NECESSITIES
43FOOTWEAR
DMACHINES, TOOLS, EQUIPMENT OR METHODS FOR MANUFACTURING OR REPAIRING FOOTWEAR
1Foot or last measuring devices; Measuring devices for shoe parts
02Foot-measuring devices
A43D 1/025
AHUMAN NECESSITIES
43FOOTWEAR
DMACHINES, TOOLS, EQUIPMENT OR METHODS FOR MANUFACTURING OR REPAIRING FOOTWEAR
1Foot or last measuring devices; Measuring devices for shoe parts
02Foot-measuring devices
025comprising optical means, e.g. mirrors, photo-electric cells, for measuring or inspecting feet
A43D 1/027
AHUMAN NECESSITIES
43FOOTWEAR
DMACHINES, TOOLS, EQUIPMENT OR METHODS FOR MANUFACTURING OR REPAIRING FOOTWEAR
1Foot or last measuring devices; Measuring devices for shoe parts
02Foot-measuring devices
027Shoe fit indicating devices
A43D 1/06
AHUMAN NECESSITIES
43FOOTWEAR
DMACHINES, TOOLS, EQUIPMENT OR METHODS FOR MANUFACTURING OR REPAIRING FOOTWEAR
1Foot or last measuring devices; Measuring devices for shoe parts
06Measuring devices for the inside measure of shoes, for the height of heels, or for the arrangement of heels
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
出願人
  • 株式会社アシックス ASICS CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 市川 将 ICHIKAWA Masaru
  • 楠見 浩行 KUSUMI Hiroyuki
  • 武市 一成 TAKEICHI Kazunari
代理人
  • 森下 賢樹 MORISHITA Sakaki
優先権情報
公開言語 (言語コード) 日本語 (ja)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) MARKER-LESS FOOT DIMENSION ESTIMATION DEVICE, MARKER-LESS FOOT DIMENSION ESTIMATION METHOD, AND MARKER-LESS FOOT DIMENSION ESTIMATION PROGRAM
(FR) DISPOSITIF D'ESTIMATION DE DIMENSION DE PIED SANS MARQUEUR, PROCÉDÉ D'ESTIMATION DE DIMENSION DE PIED SANS MARQUEUR ET PROGRAMME D'ESTIMATION DE DIMENSION DE PIED SANS MARQUEUR
(JA) マーカレス足寸法推定装置、マーカレス足寸法推定方法およびマーカレス足寸法推定プログラム
要約
(EN) In this marker-less foot dimension estimation device 100, a shape data input unit 10 acquires three-dimensional shape data of a subject's foot and stores said data in a shape data storage unit 20. A feature extraction unit 30 extracts shape feature quantities of the subject's foot from the three-dimensional shape data of the foot stored in the shape data storage unit 20, and stores the shape feature quantities in a shape feature quantity storage unit 40. Using heights of foot arches and shape feature quantities stored in the shape feature quantity storage unit 40 as teacher data, a machine learning unit 50 generates, through machine learning, a prediction model for predicting the arch height from the shape feature quantities, and stores the generated prediction model in a prediction model storage unit 60. A prediction output unit 70 predicts and outputs the arch height from the extracted shape feature quantities using the prediction model stored in the prediction model storage unit 60.
(FR) La présente invention concerne un dispositif d'estimation de dimension de pied sans marqueur (100) dans lequel une unité d'entrée de données de forme (10) acquiert des données de forme tridimensionnelles du pied d'un sujet et stocke lesdites données dans une unité de stockage de données de forme (20). Une unité d'extraction de caractéristiques (30) extrait des quantités de caractéristiques de forme du pied du sujet à partir des données de forme tridimensionnelles du pied stockées dans l'unité de stockage de données de forme (20), et stocke les quantités de caractéristiques de forme dans une unité de stockage de quantité de caractéristiques de forme (40). À l'aide de hauteurs de voûte de pied et de quantités de caractéristiques de forme stockées dans l'unité de stockage de quantité de caractéristiques de forme (40) en tant que données d'enseignement, une unité d'apprentissage automatique (50) génère, par apprentissage automatique, un modèle de prédiction pour prédire la hauteur de voûte à partir des quantités de caractéristiques de forme, et stocke le modèle de prédiction généré dans une unité de stockage de modèle de prédiction (60). Une unité de sortie de prédiction (70) prédit et délivre la hauteur de voûte à partir des quantités de caractéristiques de forme extraites à l'aide du modèle de prédiction stocké dans l'unité de stockage de modèle de prédiction (60).
(JA) マーカレス足寸法推定装置100において、形状データ入力部10は、被験者の足の3次元形状データを取得し、形状データ記憶部20に格納する。特徴抽出部30は、形状データ記憶部20に格納された被験者の足の3次元形状データから足の形状特徴量を抽出し、形状特徴量記憶部40に格納する。機械学習部50は、形状特徴量記憶部40に格納された形状特徴量と足のアーチ高とを教師データとして、形状特徴量からアーチ高を予測する予測モデルを機械学習により生成し、予測モデル記憶部60に格納する。予測出力部70は、予測モデル記憶部60に格納された予測モデルを用いて、抽出された形状特徴量からアーチ高を予測して出力する。
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