画像や音声などを認識して個人を識別することができる「パターン認識」は、多くの現場で活用されています。

また、パターン認識は、現在歩行バランスやリズムなど歩き方の個性である「歩容」を測定することで、その人物を簡単に照合することが可能です。

今回こちらの記事では、歩行のパターン認識について詳しくご説明します。

ぜひ、この記事を参考にしていただき、歩行のパターン認識から考える歩行評価についても確認していきましょう。  

歩行のパターン認識とは？

歩行のパターン認識は、歩き方の個性である「歩容」を使って個人を特定・認識していくことができる生体認証の一つです。

生体認証には、生まれ持って変わらない「静的特徴」と、年齢や習慣によって変化していく「動的特徴」に分けられます。

なお、生体認証でよく知られているDNAや指紋、顔などは静的特徴になり、一方、歩行のパターン認識は動的特徴です。

また、最近ではAIを実現するための機械学習として深層学習（ディープラーニング）が注目を浴びており、歩行認証の精度を高めています。

深層学習は、複数の処理段階を重ねることで、歩く向きが異なる画像データであっても高精度の歩行認証が可能になるという特徴があります。

引用元：EE Times Japan　歩行パターンから本人認証、次世代の生体認証技術

歩行のパターン認識の活用例

従来、歩行のパターン認識を使った歩行分析は、医学やスポーツ科学、リハビリテーションを中心に活用されていました。

また、近年ではAIの進化によって、下記のようなさまざまな分野で活用の幅を広げています。

医療・介護現場

病院や介護現場で歩行のパターン識別が簡単にできるようになったため、質の高い治療やリハビリの提供が可能です。

また、認知症の早期発見にも活用されています。

スポーツ分野

選手やアスリートの姿勢や歩き方を分析することで、ケガの予防やパフォーマンスの向上に役立っています。

また、分析結果を参考にトレーナーが選手ごとに適切なトレーニングメニューを組み立てていくことができます。

犯罪の捜査

カメラで遠く離れている人物でも歩行のパターンを読み解くことが可能なため、捜査の応用に使われています。

また、今後も歩き方と足跡を分析することができれば、空港警備での生体測定に貢献できることも期待されています。

引用元：TECH INSIDER　歩き方、心拍数、お尻…顔認証以外にも研究が進む識別技術

引用元：J-stage　歩容認証とその科学捜査への応用

歩行のパターン認識から考える歩行評価

次に、歩行のパターン認識の精度を上げていくために重要なポイントをご説明します。

歩行のパターン認識で個人を認識するために重要なポイントは以下の4点です。

• ・歩容を見る
• ・性格/年齢を考える
• ・精神的要因を考慮する
• ・日々の観察能力を高める

それぞれのポイントを確認しながら、歩行能力の維持・向上に役立つ歩行評価についても考えていきましょう。

歩容を見る

歩行のパターン認識には、歩く姿勢・歩幅・腕の振り・動きの左右非対称性など、その人の「歩容」が採用されます。

また、特にポイントとされているのが「歩き方全体の傾斜」です。

全体的な歩き方は非常に似ていても、歩き方全体の傾斜を完全に真似することは困難であると言われているほどです。

そのため、歩行評価の精度を高める上で比較対象がある歩き方全体の傾斜バランスを分析していくことは、一つのポイントになると言えるでしょう。

性格/年齢を考える

歩き方は成長や生活で変わる動的特徴になるため、同じ人でも年齢とともに変化する歩行パターンを考慮しなければなりません。

例えば、幼児は頭が大きく体の重心が上にあるため、歩く際の揺れが大きくなります。

しかし、成長するにつれて身体のバランスが良くなると歩き方は安定していきます。

さらに、高齢者になると歩き方に変化がでてくることは言うまでもありません。

また、歩き方には性格の違いが考えられており、おっとりとした性格の人は歩き方もおっとりしている傾向もあります。

そのため、歩行評価においても、年齢に応じた重心のかかり方や特徴を紐解くことは大切なことと言えるでしょう。

精神的要因を考慮する

歩き方は精神状態にも反映するため、気持ちが沈んでいるときと元気なときでは足取りが違います。

そのため、歩行のパターン認証を見るときに、歩容以外にも気持ちや性格などの精神面も複合的に学習していく必要があるでしょう。

また、歩行の評価でも、性格や気持ちの変化から現れる歩容の違いについて常に観察していく必要があることは共通しています。

日々の観察能力を高める

現在は、AIなどで機械で分析してパターン認識を行っています。

しかし、パターン認識は、昔から普段の生活で当たり前のように使ってきている人間が本来持っている力なのです。

なぜなら、私たちは多くの人が行き交う場所で知り合いを見つけ出すときに自然とパターン認識を使ってその人を探しています。

探している人の顔や髪型などの視覚的特徴、あるいは聴覚的情報を頼りに人を探しだす行為はパターン認識と同様です。

そのため、歩行評価においてもその人の視覚的特徴や聴覚的情報など多角的に観察する力を養うことは、評価精度を上げていくために必要な要素と言えるでしょう。

引用元：asilla　AI活用で広がる歩行分析の可能性〜AIが暴く！影武者調査とは？〜

まとめ

今回は「歩行のパターン認識から考える歩行評価について」ご説明しました。

歩行のパターン認識と歩行評価とともに、歩容を分析・評価していくことは大切です。

また、評価の際はそのときの精神的要素がどのように歩容に影響しているのかを観察することも、精度を上げるために必要になるでしょう。

最後に、歩容を正確に分析・評価できるため、医療機関や高齢者施設などで活用されている「AYUMI EYE」についてご紹介します。

AYUMI EYEは、歩行に必要な「バランス」「リズム」「推進力」の3つを正確に測定・評価することができるデバイスです。

AYUMI EYEは、歩行全体の傾斜やリズムなどの歩行能力を評価する際や、そのときの気持ちの変化で現れる歩容についても観察する際に役立ちます。

ぜひ、あなたも歩行リハビリや歩行訓練に高い精度の評価・分析を取り入れながら、歩行能力の維持・向上につなげていきましょう。

（参考資料）
R-Stone.co.,ltd.　パターン認識とは？AIや機械学習で使われる実例を交えて解説
EE Times Japan　歩行パターンから本人認証、次世代の生体認証技術
夢ナビ 大学で究める学問発見サイト　歩容認証システム～歩く姿で個人を認証、新たな科学捜査の方法～
asilla　AI活用で広がる歩行分析の可能性〜AIが暴く！影武者調査とは？〜
Geekly Media　AIに使われるパターン認識を徹底解説！機械学習やアルゴリズムとの関係性も解説します！

歩行解析デバイスAYUMI EYEで歩行分析

AYUMI EYEはご利用者様の腰に専用ベルトを用いて装着し、10m歩くだけで評価を行うことが可能です。

バランスや歩行速度などがその場でiPad専用アプリにて解析され、結果が点数・マップ化してすぐに見ることができます。

測定者の評価の効率が上がるとともに、ご利用者様にもその場で結果を共有できるため、歩行の改善や歩行補助具の選定があっているのか、互いに確認することができます。

簡便な操作で分かりやすい結果をフィードバックできるAYUMI EYEを使用し、歩行分析を行ってみてはいかがでしょうか。