(57)【要約】【課題】本発明の課題は、抽選済くじの管理が簡単で、店頭キャンペーンとして集客効果の高い抽選方法を提供することである。【解決手段】抽選券の撮影画像からマーカー画像を検出するマーカー検出ステップと、検出したマーカー画像の４頂点座標と標準マーカー寸法情報を用いて、二次元画像透視変換関係式と三次元正射影変換関係式を導出する座標変換行列式導出ステップと、二次元画像透視変換関係式を用いて撮影画像を変形して文字認識して、抽選番号文字列を取り出す抽選番号読取ステップと、抽選番号文字列と使用済番号データを比較して、一致する使用済番号が存在しなければ、抽選処理をして、抽選箱モデルデータを作成する抽選ステップと、抽選箱モデルデータに三次元正射影変換関係式を適用して抽選箱ＣＧ動画データを作成して、撮影画像データに実時間で重畳して、表示する合成表示ステップと、を含んだ手順でなされることを特徴とする抽選方法である。【選択図】図１
2010272085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
標準マーカー情報と、使用済番号データと、を用いる抽選方法であって、
抽選券を撮影して、撮影画像データを生成する撮像ステップと、
撮影画像からマーカー画像を検出するマーカー検出ステップと、
検出したマーカー画像の４つの頂点座標と標準マーカーの寸法情報を用いて、二次元画像透視変換関係式と三次元正射影変換関係式を導出する座標変換行列式導出ステップと、
二次元画像透視変換関係式を用いて、撮影画像を変形する撮影画像変形ステップと、
変形させた撮影画像データを文字認識して、文字認識した文字列の中から抽選番号文字列を取り出す抽選番号読取ステップと、
抽選番号文字列と使用済番号格納領域の使用済番号データを比較して、一致する使用済番号が存在するか否かを判定する番号判定ステップと、
番号判定手段の判定結果が、否であれば、抽選券番号文字列を使用済番号データに登録して、抽選処理をして、抽選結果を有する抽選箱モデルデータを作成する抽選ステップと、
抽選箱モデルデータに対して三次元正射影変換関係式を適用して、レンダリング処理して、マーカーの方向に対応付けられた抽選箱ＣＧ動画データを作成して、これを撮影画像データに実時間で重畳して合成して、表示部に表示する合成画面作成表示ステップと、
を含んだ手順でなされることを特徴とする抽選方法。
【請求項２】
標準マーカー情報を格納する標準マーカー格納領域と、
使用済番号データを格納する使用済番号格納領域と、
を備える記憶手段と、
抽選券を撮影して、撮影画像データを生成する撮像手段と、
撮影画像からマーカー画像を検出するマーカー検出手段と、
検出したマーカー画像の４つの頂点座標と標準マーカーの寸法情報を用いて、二次元画像透視変換関係式と三次元正射影変換関係式を導出する座標変換行列式導出手段と、
二次元画像透視変換関係式を用いて、撮影画像を変形する撮影画像変形手段と、
変形させた撮影画像データを文字認識して、文字認識した文字列の中から抽選番号文字列を取り出す抽選番号読取手段と、
抽選番号文字列と使用済番号格納領域の使用済番号データを比較して、一致する使用済番号が存在するか否かを判定する番号判定手段と、
番号判定手段の判定結果が、否であれば、抽選券番号文字列を使用済番号データに登録して、抽選処理をして、抽選結果を有する抽選箱モデルデータを作成する抽選手段と、
抽選箱モデルデータに対して三次元正射影変換関係式を適用して、レンダリング処理して、マーカーの方向に対応付けられた抽選箱ＣＧ動画データを作成して、これを撮影画像データに実時間で重畳して合成して、表示部に表示する合成画面作成表示手段と、
を備えることを特徴とする抽選装置。
【請求項３】
コンピュータに組込むことによって、コンピュータを請求項２に記載の抽選装置として動作させるコンピュータプログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽選券の撮影画像に抽選結果のコンピュータグラフィックス画像(以下、ＣＧ画像)を合成して表示する抽選方法、装置、プログラム、記録媒体に関するものである。
本発明は特に、小売店の販売促進キャンペーンにおいて、店頭にてレシートを抽選券にして抽選を行うことで、集客効果を高める場合に有用である。
【背景技術】
【０００２】
顧客獲得競争の激しい現代消費社会においては、店舗は集客効果を高める方法を採用して実施することが益々重要となっている。従来から、店舗への集客効果を高める方法には、様々な工夫が凝らされている。
次に、代表的な、店舗への集客効果を高める方法を説明する。
【０００３】
《Ａ．くじ引き》
くじ引きは、店頭キャンペーンの一つで、福引抽選機、三角くじ、当たり付きレシートなどを使用して、店先で抽選を行い、景品を配布することで集客効果を高める方法である。
たとえば、特許文献１では、くじ番号を光学的に読みとって、当選番号と照合して、照合結果に基づいてくじを区分する技術が開示されている。
《Ｂ．店頭広告》
店頭広告は、店頭キャンペーンの一つで、目立つ広告媒体を店先に設置することで顧客の注意や興味を喚起して、集客効果を高める方法である。
店頭広告        には、たとえば、ＰＯＰ広告、ポスター、大型ディスプレイを用いるデジタルサイネージなどがある。
《Ｃ．配布広告》
配布広告は、特定の地域内の宣伝活動の一つで、顧客を店舗に誘導して、集客効果を高める方法である。
広告媒体        には、たとえば、住居に配布されたダイレクトメール・チラシや、街頭で配布された無料クーポンマガジンなどがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】平４−８６９７２号公報（たとえば、第４頁右下第３行目−第６頁右上第１行目、図７−１１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、《Ａ．くじ引き》や《Ｂ．店頭広告》や《Ｃ．広告媒体の配布》では、見慣れた集客手法であるので、マンネリとなり、インパクトがなく、店頭キャンペーンとして盛り上がりに欠ける。
また、《Ａ．くじ引き》では、抽選済みのくじの再使用を防止するために、回収や、抽選済の印を記入するなどの作業が必要であった。
【０００６】
本発明は以上のような点を解決するためになされたものであって、本発明の課題は、抽選済くじの管理が簡単で、店頭キャンペーンとして集客効果の高い抽選方法、装置、プログラム、記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、以下の各態様に記載の手段により、前記課題を解決する。
すなわち、本願発明の第１の発明は、標準マーカー情報と、使用済番号データと、を用いる抽選方法であって、
抽選券を撮影して、撮影画像データを生成する撮像ステップと、
撮影画像からマーカー画像を検出するマーカー検出ステップと、
検出したマーカー画像の４つの頂点座標と標準マーカーの寸法情報を用いて、二次元画像透視変換関係式と三次元正射影変換関係式を導出する座標変換行列式導出ステップと、
二次元画像透視変換関係式を用いて、撮影画像を変形する撮影画像変形ステップと、
変形させた撮影画像データを文字認識して、文字認識した文字列の中から抽選番号文字列を取り出す抽選番号読取ステップと、
抽選番号文字列と使用済番号格納領域の使用済番号データを比較して、一致する使用済番号が存在するか否かを判定する番号判定ステップと、
番号判定手段の判定結果が、否であれば、抽選券番号文字列を使用済番号データに登録して、抽選処理をして、抽選結果を有する抽選箱モデルデータを作成する抽選ステップと、
抽選箱モデルデータに対して三次元正射影変換関係式を適用して、レンダリング処理して、マーカーの方向に対応付けられた抽選箱ＣＧ動画データを作成して、これを撮影画像データに実時間で重畳して合成して、表示部に表示する合成画面作成表示ステップと、
を含んだ手順でなされることを特徴とする抽選方法である。
【０００８】
このように、抽選券のマーカー形状から導出した二次元画像透視変換関係式を用いることで、撮影画像を抽選券に正対した状態に変形することが可能である。
また、三次元正射影変換関係式を用いて撮影画像のマーカーの方向に対応付けた抽選箱ＣＧ動画データを作成することが可能である。
ここで、マーカーとは、事前に定められた寸法の矩形に割り付けられた図形や文字などで構成されるパターンである。
【０００９】
本願発明の第２の発明は、標準マーカー情報を格納する標準マーカー格納領域と、
使用済番号データを格納する使用済番号格納領域と、
を備える記憶手段（１０９）と、
抽選券（＝レシート）を撮影して、撮影画像データを生成する撮像手段（１０６）と、
撮影画像からマーカー画像を検出するマーカー検出手段（１１０）と、
検出したマーカー画像の４つの頂点座標と標準マーカーの寸法情報を用いて、二次元画像透視変換関係式と三次元正射影変換関係式を導出する座標変換行列式導出手段（１２０）と、
二次元画像透視変換関係式を用いて、撮影画像を変形する撮影画像変形手段（１３０）と、
変形させた撮影画像データを文字認識して、文字認識した文字列の中から抽選番号文字列を取り出す抽選番号読取手段（１４０）と、
抽選番号文字列と使用済番号格納領域の使用済番号データを比較して、一致する使用済番号が存在するか否かを判定する番号判定手段（１５０）と、
番号判定手段の判定結果が、否であれば、抽選券番号文字列を使用済番号データに登録して、抽選処理をして、抽選結果を有する抽選箱モデルデータを作成する抽選手段（１６０）と、
抽選箱モデルデータに対して三次元正射影変換関係式を適用して、レンダリング処理して、マーカーの方向に対応付けられた抽選箱ＣＧ動画データを作成して、これを撮影画像データに実時間で重畳して合成して、表示部に表示する合成画面作成表示手段（１７０）を備えることを特徴とする抽選装置である。
【００１０】
本願発明の第３の発明は、コンピュータに組込むことによって、コンピュータを第２の発明に記載の抽選装置として動作させるコンピュータプログラムである。
【００１１】
本願発明の第４の発明は、第３の発明に記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１２】
本願発明によれば、
（１）動画表示される抽選券に抽選結果が合成されるので、娯楽性の高い抽選会を開催することが可能である。
（２）マーカーを用いることで、撮影条件の制約を受けずに抽選番号を文字認識して、抽選済の抽選券を再利用することを防止することが可能である。
従って、本発明によれば、集客効果が高く、店員による抽選券の不正利用管理の負担が軽減できる抽選会を開催できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の実施の形態による電子抽選システム１の概要を説明する図である。（実施例１）
【図２】図２は、電子抽選システム１の大まかな作業と処理の流れを説明する図である。
【図３】図３は、抽選券２００(＝レシート)を説明する図である。
【図４】図４は、抽選画面の例である。
【図５】図５は、電子抽選システム１が扱う３つの座標系の説明をする図である。
【図６】図６は、（３）《マーカーの抽出処理》の詳細な流れを説明する図である。
【図７】図７は、（４）《文字認識処理》の詳細な流れを説明する図である。
【図８】図８は、（６）《 撮影条件算出処理》の詳細な流れを説明する図である。
【図９】図９は、抽選装置１００の詳細な構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面等を参照しながら、本発明の実施の形態について、更に詳しく説明する。
【実施例１】
【００１５】
図１は、本発明の実施の形態による電子抽選システム１の概要を説明する図である。
電子抽選システム１は、抽選装置１００と、抽選券２００とから構成される。
【００１６】
抽選装置１００は、周知の印刷漢字ＯＣＲ（＝Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）プログラム（以下、ＯＣＲプログラム）を備えたパーソナルコンピューターに、後述する専用プログラムを搭載したものである。
抽選装置１００は、電子カメラを備える。
【００１７】
図２は、電子抽選システム１の大まかな作業と処理の流れを説明する。ここで、抽選券２００は、領収書（＝レシート）を用いる。
（１）《 顧客による作業》 顧客がレシート２００を所定の位置に置く。
【００１８】
（２）《 撮影画像生成処理》抽選装置１００の電子カメラは、抽選券２００を撮影して、撮影画像を生成する。
（３）《 マーカーの切り出し処理》抽選装置１００は、撮影画像に対して、標準マーカー情報を適用して、マーカー画像を切り出して、二次元画像透視変換関係式を導出する。（詳細は後述する）
（４）《 文字認識処理》抽選装置１００は、二次元画像透視変換関係式を用いて、撮影画像を変形して、これを文字認識してレシート番号文字列を生成する。（詳細は後述する）
（５）《 抽選処理》抽選装置１００は、生成したレシート番号文字列を、使用済番号データと照合して、このレシート番号文字列が使用済番号と一致しなければ、抽選処理を行い、抽選結果情報を有する抽選箱データを作成する。
（６）《 撮影条件算出処理》抽選装置１００は、このマーカー画像の形状情報と標準マーカー情報を用いて三次元画像正射影変換関係式を算出する。（詳細は後述する）
（７）《 抽選結果表示処理》抽選装置１００は、抽選箱データに対して撮影条件を適用して、レンダリング処理をして抽選箱ＣＧ画像データを作成して、これを撮影画像に実時間で重畳させて表示する。
（８）《 店員による作業 》店員は、表示された抽選結果情報を閲覧して、所定の景品を顧客に渡す。
【００１９】
図３は、抽選券２００(＝レシート)を説明する図である。
図３には、抽選券として用いたレシート２００が例示されている。
抽選券２００は、マーカー２０１と抽選番号２０２（＝レシート番号文字列）を備える。
マーカー２０１は、矩形の罫線枠で囲まれた領域の中に、図形や文字を有するパターンである。
ここで、マーカーのパターンは、点対称とならないパターン形状を用いる。従って、点対称とならない矩形パターンを用いるので、１８０度回転しても、同じ矩形パターンとはならない。マーカーの矩形寸法は、事前に定められた既知の値（たとえば、長辺の長さ「Ｌ」、短辺の長さ「Ｍ」）である。
抽選番号２０２は、抽選番号を特定する文字情報を含む文字列である。抽選番号２０２の文字列の割付は、マーカー２０１の矩形パターンに平行である。
【００２０】
レシートのマーカー２０１の例として、矩形罫線枠の中に、図形「 黒四角」「白四角 」と、文字列「このレシートを・・・・」を割り付けたものが示されている。
【００２１】
抽選番号２０２の例としては、抽選番号を特定する文字情報が「端末番号」である抽選番号の数字列「9704・・・69」が示されている。
【００２２】
図４は、抽選画面の例である。
図４の（ａ）には、撮影画像の表示画面が例示されている。
撮影画像の表示画面には、レシート２００とマーカー２０１とが表示されている。
図４の（ｂ）には、撮影画像に抽選箱３００が合成されて表示された合成表示画面が例示されている。
合成表示画面には、レシート２００のマーカー２０１の位置に、ＣＧ画像で生成された抽選箱３００が合成されている。抽選箱３００は、抽選結果の札（当り）を有してている。
【００２３】
ここで、図５を用いて、電子抽選システム１が扱う３つの座標系の説明をする。
電子抽選システム１が扱う３つの座標系は、三次元空間座標系（Ｘm、Ｙm 、Ｚm ）と、電子カメラ座標系（Ｘc 、Ｙc 、Ｚc ）と、撮影画像平面座標系（Ｘp 、Ｙp ）とである。
三次元空間座標系（Ｘm、Ｙm 、Ｚm ）は、マーカーを原点とする三次元空間である。三次元空間座標系には、マーカー２０１と、抽選券２００（＝撮影対象物）と、抽選装置１００の電子カメラが配置されている。
電子カメラ座標系（Ｘc 、Ｙc 、Ｚc ）は、抽選装置１００の電子カメラを原点とする三次元空間である。
撮影画像平面座標系（Ｘp 、Ｙp ）は、抽選装置１００の電子カメラが撮影した二次元画像を現わす二次元空間である。この電子カメラが撮影した二次元画像は、三次元空間座標系に配置された撮影対象物を透視変換した透視画像である。
【００２４】
図６は、（３）《マーカーの抽出処理》の詳細な流れを説明する図である。
（３−１）《撮影画像の二値化処理》抽選装置１００は、撮影画像の明度情報に対して、適切な閾値（たとえば、明度情報の最高値の２分の１など）を適用して二値化処理して、マーカー枠を形成する罫線の二値化画素を含む二値化画像を生成する。
なお、撮影画像の明度情報は、たとえば撮影画像がグレースケールの場合には、明度情報として、グレースケール値を用いる。また、撮影画像がＲＧＢ値で構成される場合には、この撮影画像のＲＧＢ値の相加平均や加重平均などにより算出すれば良い。
（３−２）《輪郭部画素抽出処理》抽選装置１００は、二値化画像に対して、以下に説明する周知の隣接領域探索アルゴリズムを用いて、黒画素を抽出して、この抽出した黒画素を輪郭部画素とする。
ここで、隣接領域探索アルゴリズムは、二値化画像を端から走査して、検出した未追跡黒画素を始点の輪郭部画素として、この画素を次の中心にして、４連結または８連結の画素を隣接する画素の定義として、隣接する画素を探索して黒画素を検出して、始点に戻るまでこれを繰り返えすものである。
あるいは、隣接領域探索アルゴリズムは、二値化画像に対して、周知の微分フィルターを適用した空間フィルタリング処理により、エッジを抽出して、このエッジの画素を輪郭部画素として抽出するものでも良い。このとき、微分フィルターとしては、一次微分フィルター（たとえば、ソーベル・フィルターなど）や二次微分フィルター（たとえば、四方向ラプラシアン・フィルターや、八方向ラプラシアン・フィルターなど）を用いれば良い。
（３−３）《四角形画像の切り出し処理》抽選装置１００は、輪郭部画素に対して折れ線近似処理して線分を算出して、４本の算出された線分で囲まれた四角形画像を抽出する。
ここで、折れ線近似処理とは、たとえば、多数の輪郭部画素の並びから直線を検出できるということが数学的にすでに分かっているハフ変換式（下記の数式１）を用いて、以下の手順にて、画素を通る直線（下記の数式２）を算出すればよい。
（ａ）輪郭部画素に対してハフ変換式（下記の数式１）を適用して正弦曲線に変換する。
（ｂ）正弦曲線を画素に対応付ける。
（ｃ）所定の本数以上の正弦曲線が交差する点の座標（ρ0、θ0）を抽出する。
（ｄ）抽出した点の座標（ρ0、θ0）をハフ変換式（下記の数式１）に代入して、この点に交差する正弦曲線に対応する画素を通る直線（下記の数式２）を算出する。
【数１】
2010272085.tif 000003
【数２】
2010272085.tif 000004
（３−４）《画素数正規化処理》抽選装置１００は、マーカー候補画像の画素数が、標準マーカーの画素数と一致するように、横方向と縦方向に独立して拡大／縮小処理する。
（３−５）《透視変換関係式》抽選装置１００は、四角形画像の４本の線分（＝算出された数式２）の４つの交点座標（＝４つの頂点座標）に対して、透視変換関係式（三次元空間を撮影画像平面に透視投影する関係式であることが数学的にすでに分かっている下記の数式３）を適用して、８つの式を作成して、数式３の８つのＣijを算出して、二次元画像透視変換関係式（下記の数式４）を導出する。
【数３】
2010272085.tif 000005
ここで、Ｘp は、撮影画像平面座標系における画像のＸ座標値である。Ｙp は、撮影画像平面座標系における画像のＹ座標値である。
ｈは、カメラ原点と画像平面の距離を変数とする値である。
Ｘmは、三次元空間座標系における画像のＸ座標値である。Ｙm は、三次元空間座標系における画像のＹ座標値である。
Ｃijは、二次元画像透視変換関係式の行列要素である。ここで、ｉ，ｊ＝１、２，３である。
【数４】
2010272085.tif 000006
ここで、Ｃa 、Ｃb 、・・、Ｃi は、算出した二次元画像透視変換関係式の行列要素である。
（３−６）《マーカー認識処理》抽選装置１００は、この導出した二次元画像透視変換関係式を用いて、撮影画像から切り出した四角形画像を変形して、マーカー候補画像を作成する。次に、抽選装置１００は、マーカー候補画像を標準マーカー画像（＝テンプレート。二次元画像）と照合して、テンプレートマッチングしてマーカーを認識して、マーカー回転方向を検出し、このマーカー回転方向情報と、この認識したマーカー画像を作成したときに用いた二次元画像透視変換関係式とを保持する。
ここで、テンプレートマッチングでは、相互相関関数（たとえば、類似度を算出できるということが数学的にすでに分かっている下記の数式５）を用いて、マーカー候補画像とテンプレートの類似度を算出して、最も類似度の高いマーカー候補画像をマーカーとして認識すればよい。
また、マーカーの回転に対応するために、テンプレートとして、９０度おきに回転したテンプレートを４つ用意することで、テンプレートマッチングでマーカーを認識したときのテンプレートから回転方向を検出することができる。
【数５】
2010272085.tif 000007
ここで、ｔは、テンプレート画像である。
Ｍは、テンプレート画像の横方向の画素数である。
Ｎは、テンプレート画像の縦方向の画素数である。
ｆは、マーカー候補画像である。
ｋは、マーカー候補画像ｆまたはテンプレート画像ｔの横方向の画素位置である。
ｌは、マーカー候補画像ｆまたはテンプレート画像ｔの縦方向の画素位置である。
ｆ［ｋ］［ｌ］は、マーカー候補画像ｆの画素位置（ｋ、ｌ）の画素値（０または１）である。
ｔ［ｋ］［ｌ］は、テンプレート画像ｔの画素位置（ｋ、ｌ）の画素値（０または１）である。
オーバーライン付ｆは、マーカー候補画像ｆの画素値の平均値である。
オーバーライン付ｔは、テンプレート画像ｔの画素値の平均値である。
【００２５】
なお、たとえば、メタイオ社の拡張現実感プログラミングライブラリーであるＵｎｉｆｅｙｅＳＤＫの関数ｇｅｔＴｒａｃｋｉｎｇＶａｌｕｅｓを用いることにより、撮影画像からマーカーを認識して、認識したマーカーの種別や位置情報などのマーカー情報を得ることができる。
【００２６】
図７は、（４）《文字認識処理》の詳細な流れを説明する図である。
（４−１）《撮影画像変形》抽選装置１００は、（３−６）《マーカー認識処理》にて保持した二次元画像透視変換関係式（数式４）とマーカーの回転方向情報を適用して、撮影画像を変換して、次に、変換した撮影画像に（３−６）《マーカー認識処理》にて保持したマーカーの回転方向情報を適用して回転して、撮影画像を変形する。
ここで、マーカーの回転方向情報を適用して変形した撮影画像を回転させることで、切り取った文字画像は正立状態となる。
（４−２）《ＯＣＲ》抽選装置１００は、変形した撮影画像から文字画像を切り取り、これを呼び出した印刷漢字ＯＣＲプログラムに引き渡して、文字認識した結果の文字列情報（たとえば、漢字コード）を受け取る。
ここで、文字画像を切り取る方法は、たとえば、割付情報を手掛りにして文字列方向を求めて、二値化した撮影画像（＝射影変換して回転させた撮影画像を二値化処理した画像）の文字列方向の画素値のヒストグラムを算出して、ヒストグラムの極大値と極小値を求めて、一つの極大値の左右にある最初の極小値を１つずつ取り出して、この２つの極小値の位置で挟まれた範囲の撮影画像を文字列画像として切り取り、次に、文字列画像の文字列方向と垂直な方向の画素値のヒストグラムを算出して、同様にして、ヒストグラムの極大値と極小値を求めて、一つの極大値の左右にある最初の極小値を１つずつ取り出して、この２つの極小値の位置で挟まれた範囲の文字列画像を文字画像として切り取る方法を用いればよい。
（４−３）《レシート番号文字列の抽出》抽選装置１００は、割付情報を手掛りにして、受け取った文字列情報の中から、「端末番号」で始まる、所定の文字数の文字列を抽出する。
【００２７】
図８は、（６）《 撮影条件算出処理》の詳細な流れを説明する図である。
（６−１）《二次元撮影画像の三次元座標変換》
抽選装置１００は、周知のカメラキャリブレーション処理により算出したカメラキャリブレーション行列関係式（数式６）を用いて、撮影画像から切り取ったマーカーの座標値（Ｘp 、Ｙp ）を、カメラ座標系の座標値（Ｘc 、Ｙc 、Ｚc ）に変換する。
【数６】
2010272085.tif 000008
Ｘpは、撮影画像平面座標系における撮影画像のＸ座標値である。Ｙpは、撮影画像平面座標系における撮影画像のＹ座標値である。
Ｘcは、カメラ座標系における撮影画像のＸ座標値である。Ｙcは、カメラ座標系における撮影画像のＹ座標値である。Ｚcは、カメラ座標系における撮影画像のＺ座標値である。
Ｐijは、所与のキャリブレーションの行列要素である。ここで、ｉ，ｊ＝１、２，３である。ｈは、カメラ原点と画像平面の距離である。
（６−２）《三次元座標変換式の導出》
抽選装置１００は、正射影変換関係式（たとえば、正射影変換(＝アフィン変換)行列関係式として、すでに数学的に分かっている下記の数式７）に対して、カメラ座標系の撮影画像のマーカーの４つの頂点座標値［Ｘck 、Ｙck 、Ｚck ］（ｋ＝１、２，３、４）と、三次元空間座標系の標準マーカーの４つの頂点座標値［Ｘmk、Ｙmk 、Ｚmk ］（ｋ＝１、２，３、４）とを対応付けて代入して１２個の式を作成して、これらを解いて、座標変換行列の回転移動成分の９つの行列要素Ｒij （ｉ，ｊ＝１、２，３）と、座標変換行列の平行移動成分の３つの行列要素Ｔi （ｉ＝１、２，３）と、を算出して、電子カメラ座標系（Ｘc 、Ｙc 、Ｚc ）と三次元空間座標系（Ｘm、Ｙm 、Ｚm ）との三次元正射影変換関係式（下記の数式８）を導出して、この式を撮影条件の三次元座標変換式に設定する。
【数７】
2010272085.tif 000009
+
Ｘc は、カメラ座標系における画像のＸ座標値である。Ｙc は、カメラ座標系における画像のＹ座標値である。Ｚc は、カメラ座標系における画像のＺ座標値である。
Ｘmは、三次元空間座標系における画像のＸ座標値である。Ｙm は、三次元空間座標系における画像のＹ座標値である。Ｚm は、三次元空間座標系における画像のＺ座標値である。
Ｒij は、正射影変換関係式の行列要素の回転移動成分である。
Ｔi は、正射影変換関係式の行列要素の平行移動成分である。
ここで、ｉ，ｊ＝１、２，３である。
【数８】
2010272085.tif 000010
Ｒa 、Ｒb 、・・、Ｒi は、算出した回転移動成分の行列要素である。Ｔa 、Ｔb 、Ｔc は、算出した平行移動成分の行列要素である。
【００２８】
なお、たとえば、メタイオ社の拡張現実感プログラミングライブラリーであるＵｎｉｆｅｙｅＳＤＫの関数ｇｅｔＴｒａｃｋｉｎｇＶａｌｕｅｓを用いることにより、撮影画像のマーカーから三次元空間座標系におけるマーカーの位置情報と回転情報（＝三次元空間座標系のｚ軸の傾き角度情報）を取得することができる。従って、この情報を用いて、座標変換行列関係式を、容易に求めることができる。
【００２９】
図９は、抽選装置１００の詳細な構成図である。
抽選装置１００は、ＣＰＵ１０１と、表示部１０２と、カメラ部１０６と、記憶部１０９と専用プログラムなどを備える。
ＣＰＵ１０１と、表示部１０２と、カメラ部１０６と、記憶部１０９とは、ＢＵＳ１９９で接続される。
【００３０】
ＣＰＵ１０１は、中央演算装置である。
表示部１０２は、液晶表示装置や有機ＥＬ表示装置である。
カメラ部１０６は、電子カメラである。
カメラ部１０６(＝撮像手段)は、抽選券２００を撮影して、撮影画像を生成する。
【００３１】
記憶部１０９は、半導体メモリーや磁気メモリーである。
記憶部１０９は、標準マーカー格納領域０９１と、使用済番号格納領域０９３と、合成用画像格納領域０９５と、撮影画像格納領域０９７と、を備えて、オペレーティングシステム１８５と、ＯＣＲプログラム１８０と、専用プログラムとを記憶する。
標準マーカー格納領域０９１は、標準マーカー情報１９１を格納する。
使用済番号格納領域０９３は、使用済番号データ１９３をする。
撮影画像格納領域０９５は、撮影画像データ１９５を格納する。
合成用画像格納領域０９７は、抽選箱ＣＧ動画データ１９７を格納する。
オペレーティングシステム１８５は、抽選装置１００のハードウェア（たとえば、ＣＰＵ１０１と、表示部１０２と、カメラ部１０６と、記憶部１０９と、ＢＵＳ１９９など）を管理・制御して、応用ソフトウエア（たとえば、専用プログラム）に対して、これらのハードウェアを利用できるようなサービスを提供する基本ソフトウエアである。
ＯＣＲプログラム１８０は、ＯＣＲ漢字辞書を備えて、入力された漢字画像をＯＣＲ漢字辞書と照合して画像認識して、漢字コードを出力するプログラムである。
ＯＣＲプログラム１８０は、既存のプログラムであって、ＯＣＲ漢字辞書やＯＣＲアルゴリズムは、限定されず、入手可能なものを用いればよい。
【００３２】
このほかに、マーカー検出手段１１０と、座標変換行列式導出手段１２０と、撮影画像変形手段１３０と、抽選番号読取手段１４０と、番号判定手段１５０と、抽選手段１６０と、
合成画面作成表示手段１７０と、を備える。これらの各手段は、それぞれの専用プログラムによって実現され、専用プログラムがＣＰＵ１０１に解釈・実行されることによって機能する。
【００３３】
マーカー検出手段１１０は、撮影画像からマーカー画像を検出する。
なお、マーカー検出手段１１０の処理の詳細は、図６の（３）《マーカーの抽出処理》の詳細な流れを説明する項で述べた。
【００３４】
座標変換行列式導出手段１２０は、検出したマーカー画像の４つの頂点座標と標準マーカーの寸法情報を用いて、二次元画像射影変換関係式と三次元座標変換行列式から構成される撮影条件を導出する。
なお、座標変換行列式導出手段１２０の処理の詳細は、図６の（３）《マーカーの抽出処理》の詳細な流れの説明における（３−６）《マーカー認識処理》の項と、図８の（６）《 撮影条件算出処理》の詳細な流れを説明する項と、で述べた。
【００３５】
撮影画像変形手段１３０は、撮影条件の二次元画像射影変換関係式を用いて、撮影画像を変形する。
撮影画像変形手段１３０の処理の詳細は、図７の（４）《文字認識処理》の詳細な流れの説明における（４−１）《撮影画像変形》の項で述べた。
【００３６】
抽選番号読取手段１４０は、変形させた撮影画像データを文字認識して、文字認識した文字列の中から抽選番号文字列を取り出す。
抽選番号読取手段１４０の処理の詳細は、図７の（４）《文字認識処理》の詳細な流れの説明における（４−２）《ＯＣＲ》と（４−３）《レシート番号文字列の抽出》との項で述べた。
【００３７】
番号判定手段１５０は、抽選番号文字列と使用済番号を比較して、一致する使用済番号が存在するか否かを判定する。
抽選手段１６０は、番号判定手段の判定結果が、否であれば、抽選券番号文字列を使用済番号データに登録して、抽選処理をして、抽選結果を有する抽選箱モデルデータを作成する。
なお、抽選済みのくじの再使用を防止するためには、特許文献１の技術では、くじを回収する作業や、くじに抽選済の印を記入する作業などが必要であるが、本願の発明では、その必要がない。
【００３８】
合成画面作成表示手段１７０は、抽選箱モデルデータに対して三次元正射影変換関係式を適用して、レンダリング処理して、マーカーの方向に対応付けられた抽選箱ＣＧ動画データを作成して、これを撮影画像データに実時間で重畳して合成して、表示部に表示する。
【符号の説明】
【００３９】
１００  抽選装置
１０６  撮像手段
１１０  マーカー検出手段
１２０  座標変換行列式導出手段
１３０  撮影画像変形手段
１４０  抽選番号読取手段
１５０  番号判定手段
１６０  抽選手段
１７０  合成画面作成表示手段
１８０  ＯＣＲプログラム
１９１  登録マーカー情報
１９３  使用済番号データ
１９５  撮影画像データ
１９７  抽選箱ＣＧ動画データ
２００  抽選券
２０１  マーカー
２０２  抽選番号
【図１】
2010272085.tif 000011
【図２】
2010272085.tif 000012
【図３】
2010272085.tif 000013
【図４】
2010272085.tif 000014
【図５】
2010272085.tif 000015
【図６】
2010272085.tif 000016
【図７】
2010272085.tif 000017
【図８】
2010272085.tif 000018
【図９】
2010272085.tif 000019