以来致力于从多个角度开展有关幼儿、老年人等各年龄段人群行走动作相关的研究。近年来，更是积极采用“动作捕捉技术”对幼儿的步行动作进行解析，力求开发出更能详细解析行走动作的新技术。近日，日本花王株式会社的卫生用品研究所及个人护理研究所公布，花王开发出了全新的“mGCC技术”。通过该技术的运用，可以将使用智能手机等设备拍摄的二维视频转换成三维行走动作数据，并进行详细解析。
目前常用于动作解析研究的“动作捕捉技术”具有精准度高、能够正确解析三维行走动作的优势。但在另一方面，“动作捕捉技术”的运用由于需要提前设置安装多台红外线相机等设备，容易受到场地和时间的制约。此外，还需要在测试对象身上贴上多个测量用的反射标记，对测量技巧以及整个测量过程的时间要求都较高。
在这样的背景下，花王开始着手开发可更加便捷且有效的分析行走动作的方法，由此成功开发出了全新的只需使用智能手机拍摄二维视频便可详细解析三维行走动作的“mGCC技术”（移动步态变化捕捉技术）。该技术能够对一般智能手机内置常用的普通数码相机（RGB相机 ）所拍摄的二维视频进行机器学习，计算并解析出人体骨骼点的三维动作。
花王运用“动作捕捉技术”对99名13至37个月幼儿的步行实况进行了测量，并用普通数码相机对幼儿步行过程进行了拍摄。之后，从通过“动作捕捉技术”获得的三维数据中提取多个与幼儿日龄具有高度相关性的行走参数进行多元回归分析 ，由此推算出幼儿的日龄。
同时，花王使用“mGCC技术”对由普通数码相机所拍摄的二维视频转换而来的三维数据进行解析，并使用与上述相同的多个行走参数进行分析，推算出幼儿日龄。
后，花王比较了以上两种方式推算出的幼儿日龄，对通过拍摄二维行走视频来定量推算幼儿行走能力发育程度的有效性进行了验证。
与幼儿日龄具有高度相关性的行走参数
验证结果表明，运用“mGCC技术”推算出的幼儿日龄，与测量精准度高的“动作捕捉技术”所推算出的幼儿日龄具有高度的相关性。由此可以证明“mGCC技术”与“动作捕捉技术”在推算日龄方面拥有几乎同等的精准度。而运用“mGCC技术”可以直接通过拍摄二维行走视频就能定量推算出幼儿行走发育程度，有效且更便捷。
运用动作捕捉技术与“mGCC技术”进行日龄推算比较效果图
通过运用此次新开发的“mGCC技术”，实现了无需安装专业的测量装置，仅使用智能手机等设备拍摄幼儿日常行走的视频，就能便捷、有效地监测其行走发育程度的效果。今后，花王计划将此技术进一步应用于幼儿的发育发展的研究领域，希望为幼儿纸尿裤的产品开发以及育儿相关服务的发展提供有力的支援。
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