(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
競馬のレース画像より各馬の位置情報を解析し、表示する方法であって、連続したレース撮像画像において、各馬を類似度解析により識別して該レース画像中の各馬の軌跡を連続して追尾し、該各画像中の競馬場の固定位置情報との位置関係より前記各馬の位置情報を解析すると共に各馬の軌跡を表示する各馬の位置情報解析・表示方法において、
各画面上の前記各馬の識別情報を次画面の各馬の識別情報と比較し、前記レース画像における各馬の識別に前記各馬の画像の大きさにマッチングした６角形状であり、画面上の各馬の大きさに合わせてその大きさ及び形状が可変であるテンプレートを用いて、前画面の対象と高次局所自己相関特徴を用いた認識により行われる類似度が大きい次画面の対象を同じ馬と同定識別すると共に、
前記画像のＲＧＢ情報をＨＳＶ情報に変換して該ＨＳＶ情報の各成分数からヒストログラムを作成し、前記切り抜き画像の面積と画像全体の面積比を計算して該面積比に応じて上記ヒストグラム上の切り抜き画像と背景画像との境界となる閾値を取得し、前記閾値に応じて前記画像から背景色以外の画像情報を抽出することにより、前記連続したレース撮像画像において、該画像からレースコースの一様な緑の色相部分を消して各馬の切り抜き画像を抽出し、
前記テンプレート内において各馬の識別を行うことを特徴とする各馬の位置情報解析・表示方法。
【請求項２】
前記テンプレートの大きさは、該テンプレートより広い範囲の探索領域において前記対象画像の色識別を行って切り出し領域を決定し、該切り出し領域によって各馬の画像の大きさにマッチングした大きさのテンプレートを定めることを特徴とする前記請求項１記載の各馬の位置情報解析・表示方法。
【請求項３】
前記テンプレートにおいて、馬の脚部を除いた上部のみを類似度解析領域としたことを特徴とする前記請求項１、または２に記載の各馬の位置情報解析・表示方法。
【請求項４】
前記テンプレートにおいて、馬の頭部及び騎手の頭部に相当する領域を重み付けを行って類似度解析を行うことを特徴とする前記請求項１〜３の内、いずれか１項に記載の各馬の位置情報解析・表示方法。
【請求項５】
前記連続画像から埒部分を抽出し、該埒外の画像情報をすべて０にすることを特徴とする前記請求項１記載の各馬の位置情報解析・表示方法。
【請求項６】
前記レース画像における各馬の識別に前記各馬の画像の大きさにマッチングしたテンプレートを用い、該テンプレート内において各馬の識別を行い、該識別によって得られた馬のマスクと前記抽出された背景色以外の画像情報との論理積（ＡＮＤ）を取って、馬の切り抜き画像以外のノイズを消去することを特徴とする前記請求項１記載の各馬の位置情報解析・表示方法。
【請求項７】
前記請求項１または２記載の各馬の位置情報解析方法を用いて前記各馬の位置情報を解析し、該各馬の位置情報を連続して表示することにより前記レースにおける各馬の競走軌跡を表示することを特徴とする競走軌跡表示方法。
【請求項８】
前記請求項７記載の競走軌跡表示方法に用いる競走軌跡データをインターネットを介してパソコンや携帯端末、携帯電話に配信し、該配信されたデータを用いてＣＧによりレース展開を再現し、該再現した動画レース画像をパソコンや携帯端末、携帯電話に表示することを特徴とする競走軌跡表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、競馬、競輪、競艇、オート等のレース画像より各馬、各艇等の位置情報を解析する方法およびその表示方法、及び該画像解析における、各馬、各艇等の画像を正確に抽出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、競馬等において観客がレース経過の状況を見るのは、一般的には場内ＴＶやＴＶ中継等であった。
しかし、これらＴＶ中継は各馬のレース展開を個別に追跡することは困難であり、特に各馬のレース中の順位を含めた競走軌跡を表示することはできなかった。【０００３】
各馬のレース展開は、次のレースの予測をするのに貴重なデータであり、またコース妨害等のルール違反を監視するために有効なデータである。
例えば、競馬において、レース中に他の馬のコース妨害をすることは違反であり、このため競馬場周囲の数カ所にはＴＶカメラを設置して各馬の競走状況を逐一映像記録し、レース後にコース妨害等の違反がなかったかどうかを審判するためのパトロール映像が撮像されている。レース中の違反の有無は、現在このパトロール映像によって判断されているが、レース中の各馬の詳細な軌跡が表示されると、このレース後の審判資料としても活用できる。【０００４】
また、予想新聞等は、過去のレースの各馬の特徴を捉えて、先行馬とか追い込み馬等を区別し、またハンディや競走距離や馬場状態、右周り、左周りの得手、不得手等を考慮し、出走馬の順位を予想している。しかし、過去のレース展開の正確な情報は従来なかったので、レース展開（各馬のコース取り）を加味した予想はできなかった。これは、従来競馬、競艇等のレースにおいて、各馬、各艇等の位置情報を解析する有効な方法がなかったためである。【０００５】
米国等では、主要ハロン毎に人手で時間と馬順を計測し、これを記録データとして公表しているが、人手でやっているので効率が悪く、また連続した記録は取得できないのでせいぜいハロン毎の間歇的データしか取得できないのが現状である。【０００６】
また、香港競馬場等では、競馬場に検知アンテナを埋め込み馬に発信器を取り付けて、馬の通過を該アンテナで検知して各馬の位置情報を入手する試みがなされている。このような発信器を用いた馬位置表示装置の例として特開２００５−２４３１５号公報が公知である。【０００７】
しかし、発信器の信号の受信には誤動作が生じ易く、また新規に必要な装置設備負担が大きいため、実用化には問題が多く、なかなか普及していない。
また、過去レースのデータは存在せず、新たなデータの蓄積には時間が掛かるので、設置されたとしても実際にレース予想に用いるには１〜２年の年月を必要とする。また、それ以前のレース情報が得られないので、レース情報としては不十分なものとなる。さらに、地方競馬等の小規模の競馬場等ではコストが掛かり過ぎて導入が不可能である。
また、競馬場の周辺に設けられた複数のＴＶカメラから各競走馬の位置情報を入手し、表示するアィデアが特開平６−１６５８８２号公報に示されている。【０００８】
以下、同公報記載の内容を要約すると、
図１は、同公報の移動動作再現装置の一例を示す全体ブロック図である。この移動動作再現装置は、競馬場６において数頭の馬９ａ，９ｂ，９ｃが走る状態を馬模型１３ａ，１３ｂ，１３ｃを移動させることにより再現するものである。競馬場６には、馬が走行するトラックに沿って複数台のテレビカメラ７Ａ〜７Ｌが設置されている。そしてそれらのテレビカメラ７Ａ〜７Ｌの画像データがそれぞれの検出装置８Ａ〜８Ｌに伝送されるように構成されている。検出装置８Ａ〜８Ｌは、テレビカメラ７Ａ〜７Ｌのうち走行馬９ａ，９ｂ，９ｃを捕えたテレビカメラ（たとえば７Ｈ）からの走行馬の画像データが送信されてくれば、それを検出して走行馬９ａ，９ｂ，９ｃの画像データを物体動作判定装置１に送信する。物体動作判定装置１には、判定基準登録装置５が接続されており、たとえば騎手毎の帽子や服の色などをこの判定基準登録装置５により物体動作判定装置１に登録して予め記憶させておく。【０００９】
物体動作判定装置１では、判定基準登録装置５から登録された登録データと検出装置８Ａ〜８Ｌから入力された検出データと比較して走行馬９ａ，９ｂ，９ｃのそれぞれの動きを解析して追跡する。なお、判定基準登録装置５により走行馬９ａ，９ｂ，９ｃのそれぞれのゼッケン番号を物体動作判定装置１に登録するようにしてもよい。この判定基準登録装置５は、具体的には移動式のテレビカメラ等から構成され、走る前の馬または騎手に近づいて１つずつ映し出して登録する。前記テレビカメラ７Ａ〜７Ｌと検出装置８Ａ〜８Ｌとにより、走行馬９ａ，９ｂ，９ｃ等の移動物体の移動動作状態を捕える移動動作捕捉手段が構成されている。【００１０】
物体動作判定装置１では、走行馬９ａ，９ｂ，９ｃの移動動作の追跡結果データを動作データ作成装置２に送信する。この動作データ作成装置２は、走行面１２や馬模型１３ａ，１３ｂ，１３ｃ等からなるゲーム機に一体的に設けられたものである。【００１１】
しかし、走行中の馬の競走軌跡を捉えるのは困難であり、特に群れをなす競走馬群から対象の馬を追尾していくのは画像フレーム間の馬の同一性を認識する必要があるので技術的に難しいにも拘わらず、上記特開平６−１６５８８２号公報にはこの技術的解決手段が開示されていない。また、対象の馬の絶対位置をどのように計算するかも開示されておらず、同公報はアイディアのみを示した未完成なものである。
【特許文献１】特開２００５−２４３１５号公報
【特許文献２】特開平６−１６５８８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は上記課題に鑑みてなされたもので、レース場の周囲に設けられた複数のパトロール映像を解析し、該解析データから各馬のその時の位置情報を入手し、上記パトロール映像の連続画面間の特定の馬を類似度を判定して追尾することにより、特定の馬のレースにおける軌跡を解析・表示させ、各馬のレース展開を表示させる方法及び手段を提供することを目的とする。【００１３】
また、該各馬、各艇等の位置情報解析・表示方法において、競馬、競艇等のレース画像より各馬、各艇等の位置情報を解析するためには、各馬等の画像を適切に切り抜く作業の自動化が重要である。【００１４】
本発明は、さらに上記提案のものの画像解析の改良に関するものであって、上記馬等の画像の切り抜き作業をより精度よく、また自動的に行う抽出アルゴリズムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述した課題を解決するため、本発明の各馬、各艇等の位置情報解析・表示方法は、競馬、競艇等のレース画像より各馬、各艇等の位置情報を解析し、表示する方法であって、連続したレース撮像画像において、各馬、各艇等を類似度解析により識別して該レース画像中の各馬、各艇等の軌跡を連続して追尾し、該各画像中の競馬場や競艇場等の固定位置情報との位置関係より前記各馬、各艇等の位置情報を解析すると共に各馬、各艇等の軌跡を表示することを特徴とする。【００１６】
さらに、各画面上の前記各馬、各艇等の識別情報を次画面の各馬、各艇等の識別情報と比較し、前画面の対象と類似度が大きい次画面の対象を同じ馬または同じ艇等と同定識別することを特徴とする。【００１７】
また、前記類似度による識別方法が色情報を用いた認識により行われること、及び前記レース画像における各馬、各艇等の識別に各馬、各艇等の画像の大きさにマッチしたテンプレートを用い、該テンプレート内において各馬、各艇等の識別を行うことを特徴とする。
この時、前記テンプレートが６角形状であり、画面上の各馬、各艇等の大きさに合わせて該テンプレートの大きさが可変であることを特徴とする。【００１８】
さらに、前記テンプレートの大きさは、該テンプレートより広い範囲の探索領域において前記対象画像の色識別を行って切り出し領域を決定し、該切り出し領域によって各馬、各艇等の画像の大きさにマッチした大きさのテンプレートを定めることを特徴とする。【００１９】
またさらに、前記テンプレートにおいて、馬の脚部を除いた上部のみを類似度解析領域としたこと、前記テンプレートにおいて、馬の頭部及び騎手の頭部に相当する領域を重み付けを行って類似度解析を行うことを特徴とする。【００２０】
あるいは、この発明の競走軌跡表示方法は、前記各馬、各艇等の位置情報解析方法を用いて前記各馬、各艇等の位置情報を解析し、該各馬、各艇等の位置情報を連続して表示することにより前記レースにおける各馬、各艇等の競走軌跡を表示することを特徴とする。【００２１】
またさらに、この発明の競走軌跡表示方法は、前記競走軌跡表示方法に用いて競走軌跡データをインターネットを介してパソコンや携帯端末、携帯電話に配信し、該配信されたデータを用いてＣＧによりレース展開を再現し、該再現した動画レース画像をパソコンや携帯端末、携帯電話に表示することを特徴とする。【００２２】
あるいはさらに、上記目的を達成するため、本発明の各馬、各艇等の位置情報解析・表示方法は、競馬、競艇等のレース画像より各馬、各艇等の位置情報を解析し、表示する方法であって、連続したレース撮像画像において、各馬、各艇等を類似度解析により識別して該レース画像中の各馬、各艇等の軌跡を連続して追尾し、該各画像中の競馬場や競艇場等の固定位置情報との位置関係より前記各馬、各艇等の位置情報を解析すると共に各馬、各艇等の軌跡を表示する各馬、各艇等の位置情報解析・表示方法において、前記連続したレース撮像画像において、該画像からレースコース以外の不要な部分を削除して各馬、各艇等の切り抜き画像を抽出することを特徴とする。【００２３】
さらに、前記不要の部分が前記連続画像の前画像の各馬、各艇等の位置座標から最後尾の馬位置から所定位置後方から後ろの画像情報をすべて０にすることを特徴とする。また、前記連続画像から埒部分を抽出し、該埒外の画像情報をすべて０にすることを特徴とする。【００２４】
またさらに、前記画像のＲＧＢ情報をＨＳＶ情報に変換して該ＨＳＶ情報の各成分数からヒストログラムを作成し、前記切り抜き画像の面積と画像全体の面積比を計算して該面積比に応じて上記ヒストグラム上の切り抜き画像と背景画像との境界となる閾値を計算し、前記閾値に応じて前記画像から背景色以外の画像情報を抽出することを特徴とする。【００２５】
さらに、前記レース画像における各馬、各艇等の識別に前記各馬、各艇等の画像の大きさにマッチしたテンプレートを用い、該テンプレート内において各馬、各艇等の識別を行い、該識別によって得られた馬等のマスクと前記抽出された背景色以外の画像情報との論理積（ＡＮＤ）を取って、馬等の切り抜き画像以外のノイズを消去することを特徴とする。【００２６】
さらに、上記テンプレートが６角形状であり、画面上の各馬、各艇等の大きさに合わせて該テンプレートの大きさ及び形状が可変であること、あるいは、前記テンプレートの大きさは、該テンプレートより広い範囲の探索領域において前記対象画像の色識別を行って切り出し領域を決定し、該切り出し領域によって各馬、各艇等の画像の大きさにマッチした大きさのテンプレートを定めることを特徴とする。【００２７】
さらにまた、前記テンプレートにおいて、馬の脚部を除いた上部のみを類似度解析領域としたこと、また、前記テンプレートにおいて、馬の頭部及び騎手の頭部に相当する領域を重み付けを行って類似度解析を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
この発明は、特に新たな施設を敷設することなく、従来から撮像されている競馬等のパトロール映像からレース中の馬等の位置を算出し、該データに基づき表示困難であったレース展開の再現を容易にすることができたので、レースの審判判定や次のレース予想のデータとして有用なレース・データを容易に提供できる顕著な効果を奏する。【００２９】
さらに、撮像されたレース画像から個別の馬を追尾するため、対象の大きさに合わせたテンプレートを用いて連続画面間の類似度関数を解析することにより、従来困難であった競走中の馬群から同じ馬を抽出して連続画面間の同定解析することが容易にできるようになった。このことにより、上記のように特に新たな設備投資をせずに、従来から存在するパトロール映像を解析することによりレース展開の貴重なデータを容易に入手できることができた。【００３０】
また、上記レース中の位置情報のデータ量は、レース画像そのもののデータ量に比べれば圧倒的に少ないので該位置情報データのみを配信し、ＣＧ等を用いてレース画像を受信側で再現すれば、配信されるデータ量が小さいので、例えば携帯電話とか、ダイアルアップ回線等でも十分受信可能である。従って、従来困難であった画像伝送に替わるものとして、携帯電話や携帯端末でも容易にレース画像を楽しむことが可能となる。【００３１】
またさらに、本発明は馬画像以外の不要部分を事前に削除するので処理時間の短縮化が達成できる。また、埒やゲート部分の映像等を馬と誤認識するリスクもなくなる。
従って、この発明により、馬等の画像の切り抜きが精度よく行われるので、その後の類似度比較等の精度があがり、前画面と次の画面との間の同じ馬の同定処理が精度がよくなり同定ミスが減る。このことによりテンプレートのはずれ現象も少なくなり、はずれたテンプレートを手動で張り直す手間もなくなる。【００３２】
このことにより、解析時間の短縮化が大幅に向上し、レース後直ぐに位置情報解析結果、すなわち、各馬のコース取り情報が提供可能になる効果が生じる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】従来例を示す図である。
【図２】競馬における馬の軌跡を模式化した図である。
【図３】競馬場のコースレイアウトの例を示す図である。
【図４】開始フレームでの処理のフローチャートである。
【図５】開始フレームでの処理のフローチャートの続きである。
【図６】マスク処理アルゴリズムのフローチャートである。
【図７】テンプレート・マッチング処理のフローチャートである。
【図８】テンプレート描画・作成処理のフローチャートである。
【図９】実座標変換後処理のフローチャートである。
【図１０】本発明に用いられるテンプレートの形状を示す図である。
【図１１】スタート直後のパトロール映像の例を示す図である。
【図１２】２コーナー付近のパトロール映像の例を示す図である。
【図１３】４コーナー付近のパトロール映像の例を示す図である。
【図１４】ゴール付近のパトロール映像の例を示す図である。
【図１５】図１１に対応するスタート直後のパトロール映像の切り出し画像例を示す図である。
【図１６】図１２に対応する２コーナー付近のパトロール映像の切り出し画像例を示す図である。
【図１７】図１３に対応する４コーナー付近のパトロール映像の切り出し画像例を示す図である。
【図１８】図１４に対応するゴール付近のパトロール映像の切り出し画像例を示す図である。
【図１９】レース展開の表示例を示す図である。
【図２０】コースを直線とみなした場合のレース展開の表示例を示す図である。
【図２１】入力パターンと標準パターン（比較の元となるテンプレート画像）を比較するときに、２つのベクトルがなす角度を比較する手法の説明図である。
【図２２】本発明の改良された画像処理の全体のフローチャートを示す図である。
【図２３】芝コースの場合の本発明の改良された画像抽出アルゴリズムの全体のフローチャートである。
【図２４】ダート・コースの場合の本発明の画像抽出アルゴリズムの全体のフローチャートである。
【図２５】図２３の同画像の拡大図である。
【図２６】図２３の同画像の拡大図である。
【図２７】図２３の同画像の拡大図である。
【図２８】図２３の同画像の拡大図である。
【図２９】図２３の同画像の拡大図である。
【図３０】図２３の同画像の拡大図である。
【図３１】図２４の同画像の拡大図である。
【図３２】図２４の同画像の拡大図である。
【図３３】図２４の同画像の拡大図である。
【図３４】図２４の同画像の拡大図である。
【図３５】図２４の同画像の拡大図である。
【図３６】図２４の同画像の拡大図である。
【図３７】図２３のＳ１０１，Ｓ１０２の詳細なフローチャートである。
【図３８】図２３のＳ１０３の詳細なフローチャートである。
【図３９】図２３のＳ１０４の詳細なフローチャートである。
【図４０】図２３のＳ１０５の詳細なフローチャートである。
【図４１】図２３のＳ１０６の詳細なフローチャートである。
【図４２】図４１のＳ１６１のヒストグラムの例を示す図である。
【符号の説明】
【００３４】
１      物体動作判定装置
２      動作データ作成装置
３      座標検出装置
４      駆動命令作成装置
２１，２２      馬の軌跡
３１      スタートゲート
３２      ゴール
３３      ４コーナーカメラ
３４      １コーナーカメラ
３５      ２コーナーカメラ
３６      ３コーナーカメラ
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、図面を参照し、実施例に基づき本発明を詳細に説明する。
【実施例】
【００３６】
図２は、競馬における実際の馬の軌跡を模式化した図である。
図２において、ゲートから一斉にスタートした各競走馬は、図２の２１のように柵に近い方に寄って競走する。先行馬は、なるべくスローペースにして先頭を保ち、４コーナーからの余力を残す作戦をよく取る。しかし、例えば、２２のように４コーナーから外に回り、大外から追い込みを掛け、先頭馬を一気に抜いて一番を目指す馬もいる。これは、群れの中にいると走行が制限されるので、多少距離的に不利でも追い込み時の加速の勢いを削がれないように群れの外に出て差し切る作戦である。なお、コースには右廻りと左廻りがあり、競馬場によって異なる。【００３７】
このように、馬の性質や能力、あるいは騎手の考え方によって種々の作戦がレース展開に影響し、このようなレース展開の駆け引きが勝敗にも大きく影響するので、競馬ファンはこのような馬のコース取りの軌跡は次のレースを予想するときの貴重なデータとなる。また、レースには、競走中各馬のコースを邪魔してはいけないというルールがあり、これに違反するとその馬は後着または失格になる。このため、各レースは、例えば図３に示す如く、競馬場の周辺に設けられた複数の撮像カメラによってモニターされており、この撮像映像（以下、パトロール映像という。）に基づいてレース後に審判員によってルール違反がなかったかどうかが常に審議される。上記撮像は、上記複数のカメラによって同期して撮像されており、各馬のレース状況は、いろんな角度から撮像されていて審判資料として供されている。【００３８】
同様の事情は競艇にも存在し、スタート及び１マーク旋回時のデータは競艇の審判のために有力な参考データになる。すなわち、現状ではＶＴＲ再生のみにより各艇の旋回の様子を監視し、不適切な円転操作により他艇を妨害したなどのチェックを行っている。審議の結果、場合によっては注意、出場停止処分が課せられているが、ＶＴＲのみでは不鮮明な場合もあり、この発明の軌跡表示方法は、この補助手段としても有用である。【００３９】
また、レースにおいては特にコーナーへの入り方が難しく、コーナーを回った後他の艇に先を行かれてしまった状況は、先に行く艇の波の影響で後続艇は不利になる。従って、コーナーを先行して通過するために、コーナー手前のどの地点で減速するかの見極めが難しく、この辺りのコース取りの良否がレース結果に大きく影響する。従って、選手側での反省も含め、コース取りの軌跡データは、次のレース結果の予測に非常に参考になる。【００４０】
図３には、競馬場のコースレイアウトの例を示す。図３は、左廻りのコースの例である。例えば、２０００ｍのダートコースのレースの場合、競走馬はスタートゲート３１からスタートし、矢印のように左廻りに１周して、ゴール３２において順位を決める。【００４１】
コースの周囲にあるパトロールタワー上には、前記のようにパトロール映像を撮影するテレビ・カメラ３３，３４，３５，３６等が設けられており、前記のようにこれらはすべて同期してレース中の馬を撮影している。例えば、ゴール付近を競走している馬群は、４コーナーカメラ３３からは後ろ側から、１コーナーカメラ３４は前から撮影することになり、また２コーナーカメラ３５及び３コーナーカメラ３６は、それぞれ斜め方向から撮影することになる。各カメラの映像はすべてセンターに集められて収録され、レース後すべての映像が審判室で放映され、レースの審判が行われる。【００４２】
上記パトロール映像の例を図１１〜図１４に示す。図１１はスタート直後、図１２は２コーナー、図１３は４コーナー、図１４はゴール近辺を、いずれも１コーナーカメラ３４で撮像したものである。上記１６００ｍの芝コースのレースの場合、撮像フレーム数は、約２８００〜３４００枚となる。【００４３】
上記１コーナーカメラ３４と同期して同じ場面の撮像が各コーナーカメラ３３，３５，３６で撮像されるのは前述のとおりである。従って、例えば、図１４のゴール付近の画像は、２コーナーカメラ３５，３コーナーカメラ３６からは斜め横方向から撮像されることになる。
（Ｉ）画像処理
これら映像は、図４〜図９のフローチャートに従って解析される。【００４４】
（１）開始フレームでのスタート処理
まず、図４において、各画像のテンプレートの位置決めを行い（Ｓ４１）、マスク処理（Ｓ４２）を行ってテンプレート・マッチング用フラグの初期化（Ｓ４３）を行う。これら画像解析の初期設定はゲート画像の影響を考慮して手動で行われるが、後述するテンプレート・マッチング処理を初期画面に用いて自動化してもよい。【００４５】
なお、本発明のテンプレートは、図１０に示される。図１０において、１０１（細線の領域）が次のフレームにおける探索領域である。馬は進行方向が前方方向に限られており、コーナー付近でもそれほど横方向にはずれることがない。従って、フレーム中の馬の探索領域は１つ前の馬の位置を中心して限られた狭い上記探索範囲１０１を探索すれば十分である。このことにより処理時間が短縮される。図１０において、１０２（太線領域）は矩形テンプレート領域である。馬の類似度解析は該矩形領域で行ってもよい。しかし、本発明ではより精度を高めるため、図１０に示す６角形のテンプレート１０３を使用している。【００４６】
以下、手順を述べると以下のとおりとなる。
ａ．個々の馬のテンプレート座標を手動で設定する。（Ｓ４１）
ｂ．色によるマスク処理。（Ｓ４２）
画像内における馬と騎手の色による対象の抽出する。【００４７】
ここで「マスク処理」とは、例えば、図１５〜図１８のように、解析対象の画像部分を抜き出して、他の部分を黒く塗りつぶすことをいう。ここでは、馬と騎手の部分及び柵の部分を色によって識別し、抜き出している。【００４８】
この場合、画像部分の抜き出しは、上記馬と騎手の部分及び柵の部分の色情報のエッジを抽出することにより該画像部分を切り出して図１５〜図１８のようにマスク処理が行われる。デジタル画像のエッジ処理は、例えば特開平８−１２３９６７号公報や特開平７−９３５６１号公報に示されるように画像処理の分野では周知の技術であり、基本的には微
分値のピークを求める手法を用いる。【００４９】
後述するように、テンプレートの大きさは、上記抜き出された切り出し画像が最も合致した大きさに合わせられる。
ｃ．馬番の決定
スタート直後の開始フレームにおいては、各馬の画像と馬番の関係を手入力する。このことにより、最終的に得られた各馬の軌跡と出走馬番との関係が記録される。【００５０】
ｄ．フラグの初期化（Ｓ４３）
画像解析用のフラグは下記の項目があり、これらフラグが初期化される。
・テンプレート領域内の非零値の割合が大きいか判定するフラグｚ
・テンプレート領域内で他の馬の６角形領域に大きく遮蔽されているか判定するフラグｃ
・テンプレート領域が画像外にはみ出しているか判定するフラグ
・どの大きさのリファレンス範囲を使用するか判定するフラグ【００５１】
これらフラグを立てるのは次の理由による。レース中競走馬は群をなすことが多く、従って、パトロールタワー上から撮像した場合、図１５の中心部分や図１６の右上方のように各馬が重なって撮像されることが多い。この場合、次画面の画像とのテンプレート画像を比較する場合、他の馬で遮蔽された部分は類似度解析に不要の部分であるので、該部分を削除して解析する必要がある。テンプレート領域内の非零値の割合が大きいか否かは、現在得られている画像情報が類似度解析に十分かどうかを判断するための基本情報であるのでフラグを立てる。また、テンプレート領域内で他の馬の６角形領域に大きく遮蔽されているか判定するフラグは、類似度解析に必要な最小量のデータ量かどうか（実験では、約３０％あると解析が可能である。）を判断するために必要である。【００５２】
また、テンプレートは大きさが可変で常に画像にマッチングして用いられているが、マッチングがうまく行っていない場合、馬画像の外にテンプレート領域がはみ出して、最後には外れてしまう事態も生じるので、この状況をモニターしてフラグを立てておくことが後の処理に必要である。類似度法を使ったときのcosθの最大値が閾値未満かどうかは、テンプレート画像同士の同一性判断のためには類似度が一定値以下になったとき、同一と判断されるので必要である。【００５３】
上記のように、これらフラグはデータ処理が有効かどうかを判断する材料として提供される。
ｅ．遮蔽配列の作成（Ｓ４４）
前記のように、他の馬で遮蔽された部分は類似度解析に不要の部分であるので、該部分を削除して解析する必要があり、このため遮蔽された配列を作成しておく必要がある。【００５４】
ｆ．馬に割り当てるテンプレート領域（六角形領域）を作成する。
前記のように、切り出された画像にテンプレートをはめ込む。この時、テープレートは切り出された画像にマッチングした大きさとして貼り付けられる。大きさの調整は、図１０のテンプレートの６角形の上辺及び４角形の縦、横の大きさの３つのパラメータを変化させて馬の色画像データ数が最大になるテンプレートが選択される。【００５５】
ｇ．次フレームと比較する画像領域の画素値の取得（Ｓ４５）
個々の馬のテンプレート領域内で遮蔽されていない６角形領域内の画素値を取得、それ以外の領域は全て零値を入力。
これは、次フレームと現画像の同一性を比較するため、同じ領域で比較する必要があるためである。
ｈ．テンプレート処理（Ｓ４６）
（後述する。）【００５６】
（２）２フレーム目以降のメインループ
図５に示すように、処理対象となるフレーム内において、前記と同様に、
ａ．色によるマスク処理：馬と騎手の色による抽出（Ｓ５１）
ｂ．テンプレートマッチング処理（Ｓ５２）
ｃ．テンプレート領域の大きさが変わる可能性があるため、次のフレームのテンプレート領域とマッチングするための新たな領域での画素値を取得（Ｓ５４）
ｄ．６角形領域描画・作成処理（Ｓ５５）
が行われる。【００５７】
処理対象フレームを終えると
ｅ．実座標変換後処理（全体の軌跡を絶対座標上で作成）（Ｓ５６）
これら解析から得られた各馬の位置座標をレース場の平面図に合わせて図１９のように表示して、あるいはコースを直線とみなした場合の、レース展開を図２０のように表示して用いられる。
ｆ．終了処理【００５８】
ここで、図６のマスク処理アルゴリズムを説明する。
前記のように、画像内における馬と騎手の色による対象の抽出し、馬のサンプルフィルタ（Ｓ６１）及びレール（柵）のサンプルフィルタ（Ｓ６２）を生成し、芝のマスクフィルタ（Ｓ６３）も生成してこれらを合成する（Ｓ６４）。この「マスク処理」により解析対象の画像部分を抜き出して、例えば、図１５〜図１８に示される画像情報が得られる。【００５９】
（３）テンプレートマッチング処理
テンプレートマッチング処理は、具体的には図７に示すように、以下の如くなされる。
ａ．エッジ抽出処理（Ｓ７１）
ｂ．リファレンス範囲の取得とテンプレートマッチングの条件設定（Ｓ７２）
各馬のテンプレート領域において
cnt  ：６角形領域の画素数
cnt_c：他の６角形領域に遮蔽されていない部分の６角形領域の画素数
cnt_z：cnt_cの領域で、現在の画像と照らし合わせてマスク処理されていない部分の画素数を求め、このデータを元にフラグを決定する。【００６０】
決定するフラグは
・６角形領域中でマスク処理されていない部分の割合（cnt_z/cnt）が指定した閾値を満たさない場合、非零値が少ないとみなしてフラグｚをfalseに、多い場合はtrueとする。
・６角形領域で遮蔽されていない領域の割合（cnt_c/cnt）が、指定した閾値を満たさない場合、その６角形領域の遮蔽されている領域が大きいとみなしてフラグｃをfalseに、少ない場合はtrueにする。
・cnt_c＝cntの場合、その６角形領域はまったく遮蔽されていないことになるのでし、フラグｃをexceptionとする。【００６１】
ｃ．６角形領域の上下にどの６角形領域が重なっているのかをチェック。
ｄ．テンプレートマッチング（Ｓ７３）
テンプレートマッチングは、現在の馬画像の類似度特徴と同じ画像が次画面の探索範囲にあるかどうかを探索することをいう。【００６２】
１．馬の探索範囲内に他の６角形領域が存在するかチェック。
２．チェックした後、探索範囲内に存在する場合はテンプレートマッチングを施す。
ここで、どのテンプレートマッチングを施すかフラグを用いて決定。【００６３】
・６角形領域の遮蔽が少ない場合（フラグｃ＝trueまたはexception）：
リファレンス範囲を初期値のままのテンプレートマッチング。
・遮蔽が多い場合（フラグｃ＝false）：
・直上に６角形領域がある場合は探索範囲を初期値のままのテンプレートマッチング。
・探索範囲内でどの６角形領域にも属さないエッジを探索．ある場合は探索範囲を変えてテンプレートマッチング。【００６４】
上の二つの条件を満たさない場合はテンプレートマッチングを施さない。【００６５】
３．１より他の６角形領域が存在しない場合、非零値が非常に少ない（フラグｚ＝falseの時）は、そのまま座標あわせ（Ｓ７４）へ。
以上の前処理の後、
４．テンプレートの移動範囲を決める。
５．移動範囲内で類似度法を用い一番結果の良かった領域の座標をテンプレート座標に設定。【００６６】
ｅ．テンプレートの大きさを更新
テンプレート領域とマスク処理されてない範囲を元にどの馬が一頭でサンプリングされているか検出する。そして検出された馬のサンプリングされている範囲の平均値を現在のフレームのテンプレートの大きさとして更新する。【００６７】
ｆ．座標あわせ（Ｓ７４）
更新されたテンプレートが最適解を持つように、テンプレート座標を微調整する。具体的には、上下方向、左右方向に他の馬がいないか調べ、
いない場合：サンプリングされた範囲を基準に座標を合わせる。
いる場合：前フレームのテンプレート座標と現在のテンプレートの大きさを元にして合わせる。【００６８】
（４）テンプレート描画・作成処理
図８にテンプレート描画・作成処理のフローチャートを示す。【００６９】
ａ．枠データの生成（Ｓ８１）
ｂ．枠データの描画（Ｓ８２）
ｃ．絶対座標を算出するためのデータを入手。（Ｓ８３）
ｄ．例外テンプレートの塗りつぶし（Ｓ８４）【００７０】
以下の不要となったテンプレートは、色分けされており、塗りつぶされて画面から削除される。
・赤：対象となっている馬が画像外
・青：条件が合わず、何も処理を施さなかったもの
・黄：馬の非零値の割合が閾値未満
・緑：その馬の座標が重心座標に使われている。【００７１】
ここで、この発明に用いられる「類似度」について説明する。
「類似度を用いた認識」の原理は、詳しくは「視覚パターンの処理と認識」（舟久保登著、啓学出版１９９０年初版発行。）に記載されている。【００７２】
類似度とは入力パターンと標準パターン（比較の元となるテンプレート画像）を比較するときに、図２１に示すように、２つのベクトルがなす角度を比較する手法である。単純に２枚のパターンの差分を計算する手法では、パターンを構成する画素値の変動に大きく影響を受けるが、２つのパターンの角度を計算することにで、画素値の変動を低減することができる。なお、図２１において、ｘ，Ａｘは入力パターン、ｘ（１）、ｘ（２）は標準パターン、Ａは定数を示す。【００７３】
その計算式は２つのパターンからなる余弦（式（１））を計算する。【００７４】
【数１】
0004658266.tif 000002
図１０に示されたように、前フレームで登録された６角形テンプレートを現フレームの同位置において、その周辺領域である１０１の範囲で１画素ずつずらして計算し、その角度が最も一致した場所（cosθの最大値の点）が現フレームでの対象となる馬の位置である。【００７５】
こうして、あるフレームにあった対象が、次のフレームに移動した場合、上記最初のフレームのテンプレートが次のフレームの類似度が最も高いかどうかを計算することにより、両フレームに存在するパターンが同一のものかどうかが判定できるのである。このようにして、各フレーム単位での同一対象物の位置を決定することができる。【００７６】
以下、カラー画像から類似度を計算する手法を説明する。
・類似度による認識
まずＲＧＢ画素から構成されるカラー画像をＨＳＶ変換により、色相，彩度，明度の３枚の画像とする。
ここで色相と明度の２種の画像パターンとする。各カラー画像は色相と明度の画像とし、それぞれに対して上記類似度を計算し、その和を用いる。【００７７】
（II）位置座標の解析
上記画面解析から、馬の絶対位置は次のようにして求められる。なお、この発明の馬位置情報解析・表示方法においては、レース中の各馬の軌跡を表示すること、すなわちレース展開を表示することを目的にしているので、その時その時の馬位置は必ずしも正確なものを必要としない。ゴール付近には従来より精密な映像判定装置やゴール写真判定装置が備わっており、ゴール時の着順の判定及び時間の計測は従来より別途精密に行われている。【００７８】
本発明では、画像解析より大雑把な絶対位置情報を求めている。求め方は、
１：画像の中に存在する動かないものや、動きの予測が容易なものを絶対座標に対応づける。例えば、馬のテンプレート座標の平均値は、ストレート等のある一定の間隔なら、大きくずれるということがない。そこで、始めと終わりの絶対座標のみを手動で与えてやれば、間の各フレームの絶対座標を予測することができる。
２：１で求められた絶対座標の基準となるポイントから各馬のテンプレート座標との差分を求める。
３：この差分が画像の縦及び横軸方向において、絶対座標に変換した場合、どのくらいの距離が生まれているかカメラの位置、角度、ズーム、及び馬の向き等を考慮にいれて計算する。
４：１で求めた座標に３で求めた差分を足し合わせて馬の絶対座標を割り出す。
となっている。【００７９】
また、例えば、レース場の柵上には２００ｍ毎にハロン棒が立っており、横方向のパトロール映像から先頭馬が該ハロン棒を通過した時のフレーム数が求められ、馬はハロン棒間は等速運動をしていると近似できるのでハロンと次のハロン棒の通過フレームからおおよその１フレーム毎の通過距離が算出できる。なお、上記目標とする地上の標識はハロン棒に限らず、例えば柵毎に色を変える等の識別表示を設けるとより正確な絶対座標を自動的に検出できるようになる。【００８０】
図１４に示すように前方から撮像した画像において、画像のＹ軸（画像の上下方向）に対しＹ座標の値の小さい順に馬の順位を決定する。例えば図１４において、画像は馬の前方情報から撮像されており、縦軸（Ｙ座標）の小さい方が先頭になるので馬の順位を決めることができる。【００８１】
そして、例えば、図１８に示すように前方から撮像した画像における先頭馬のフレーム間の移動距離は、画面上の上下方向（Ｙ軸方向）の移動から比例配分で算出できる。前記１フレーム毎の通過距離が分かっているので、先頭馬の位置座標がおおよそ求まることになる。このようにして先頭馬の位置座標が求まると、後続馬は先頭馬の位置座標とのＹ軸上のずれから前記のように先頭馬との距離が概算できる。このようにして、パトロ−ル画像から各馬の絶対位置が算出される。【００８２】
図９には、具体的な実座標変換後処理のフローチャートが示される。
得られた各馬の軌跡情報は、図１９のようにレース場の平面図に沿って表示される。また、表示は、図２０のようにレース場をスタートからゴールまでを直線とみなしてレース展開を表示してもよい。図１９，図２０は全軌跡を表示しているが、フレーム毎にスタートからゴールまでを動画にして連続して表示するとレース展開がよく分かるので好ましい。この場合、ＣＧを用いて馬画像を再生すれば、レース展開がより一層実感を持ったものになる。【００８３】
また、本発明の各フレーム毎に位置情報は画像そのものに比較すれば情報量は圧倒的に少なく、該位置情報のみを配信して受信側でレース画像を再生することもできる。このことにより、伝送量の少ない伝送媒体（例えば、携帯電話）でも鮮明にレース画像を再生することができるので、利便性が高い。【００８４】
さらに、上記馬位置情報の画像解析の精度を高める実施例を示す。
上記提案の画像解析の例えば図１５や図１７において、色によるマスク処理により、画像内における馬と騎手の色による対象の抽出する場合、図１５においては柵の部分（業界用語では「埒」という。）が、また図１７においては、図１２の後方のスタートゲートの映像が抽出されてしまう。【００８５】
これら、馬画像とは直接関係ない画像が抽出されるとノイズになるので、テンプレートで馬画像の切り出しを行う際に誤差要因となり、馬画像抽出の精度を劣化させることがわかった。【００８６】
なお、前述の如く、「マスク処理」とは、例えば、図１５〜図１８のように、解析対象の画像部分を抜き出して、他の部分を黒く塗りつぶすことをいう。図１５〜図１８では、馬と騎手の部分及び柵の部分を色によって識別し、抜き出している。図１５や図１７の場
合は、埒やゲート部分の色成分が馬と類似しているので、馬画像と共に抽出することになり、該埒やゲート部分も、前記テンプレートを当てはめ解析する手順が生じ、その分計算に無駄が生じる。【００８７】
本発明は、上記の欠点を改良し、馬画像切り出し手順において、予め上記馬画像以外のノイズの部分を消しておこうとするものである。図２２に、連続画像からフレームを選択し、馬位置情報を解析する全体の流れを示す。パトロール・カメラは、図３に示すようにコース周辺の４〜６ケ所に配置されているので、どのカメラの画像を解析しているかを入力する必要がある。環境設定は、例えば、芝コースか、ダート・コースかとか、その日の天気は、快晴か、曇天かとか、撮像条件に影響する各カメラの環境情報や競走馬の競走位置によってどのカメラの画像を用いるかの情報を入力しておく。【００８８】
図２３，図２４に、上記本発明の画像解析の精度を高めるアルゴリズムを示す。なお、図２３は芝コースの解析の例であり、図２４はダートコースの解析の例である。
このアルゴリズムは、トラッキンング精度を向上するため、馬以外の部分を正確にマスキング（黒く塗りつぶす）する処理である。なお、図２５〜図３０は、図２３の各画像の拡大図である。図３１〜図３６は、図２４の各画像の拡大図である。【００８９】
図２３の手順の概要は、以下のとおりである。
Ｓ１０１で、フィードバック情報を読み込む。
フィードバック情報読込処理とは、一つ前のフレーム（直前画像フレーム）のトラッキング結果を、処理している現フレームに反映するために読み込む処理である。各フレームは、動画の仕様により３０分の１秒の違いしかないので、直前フレームの処理結果を流用することで、処理時間・精度ともに向上することができる。【００９０】
Ｓ１０２で、前記全体画像を読み込む。
画像読込処理では、処理する画像を処理系に読み込むと同時に、画素値状態をＲＧＢからＨＳＶに変換するＨＳＶ変換を行い、続いて、画像のサイズを測定している。
なお、ＨＳＶ変換とは、次のようなものである。【００９１】
読込画像はＲＧＢ形式で与えられている。ＲＧＢ形式とは画像を光の三原色である赤・青・緑の数値化したもので表現したものである。これに対し画像を色相・彩度・明度で表す形式をＨＳＶ形式という。ＨＳＶ形式に変換することで変動させるべきパラメータが簡単化かつ直感化することができ、処理手順が明確になる。【００９２】
Ｓ１０３で、上記全体原画像から、最後尾の馬の後方の画像を消去する。
「ゲートマスク処理」とは、最後部の馬より後ろの部分をカットする処理である。この処理を行うことで、馬場以外の余分な部分、例えば、図１１のようなフレームにおいて、スタート直後のスタートゲート等の影響を除くことができる。また、図１３のような不要な背景画像のあるフレームにも有効なので、この発明では全画像に自動的に行われる。【００９３】
消去ラインは、前画像の最後尾の馬画像から一定の距離をおいて引かれ、該消去ラインから後方のすべての画像がすべて０（黒）に設定される。
これは、図３８のＳ１３２において、処理するフレームによって画面に対する馬の大きさが変化するため、多少の糊代を持たせて最後尾の馬より後ろをカットしている。テリトリーとは前画像フレーム処理結果から引用する、画面に対する馬の大きさを表す値である。【００９４】
Ｓ１０４では、上記Ｓ１０３で得られた画像から、さらに埒（コースを決める柵）の外側の画像をすべて消去する。消去ラインは、埒より所定距離外側に設定され、消去ラインから外側の画像はすべて０（黒）に設定される。消去ラインが埒より所定距離外側に設定されるのは、図２５にも見られるように埒に馬画像が多少かぶることがあるからである。所定距離はその馬画像を消さないためのマージンである。【００９５】
このように、埒マスク処理では、画像中の埒（柵）部分を検出して、埒より外側をマスクしている。この処理を行うことで、馬場以外の余分な部分の大半をカットすることができ、後に行うヒストグラム処理の精度を大幅に向上させることができる。【００９６】
かくして、原画像からノイズとなる不要な画像が消去され、残された画像には馬画像と、後はレース上の緑の一様な芝画像のみとなる。
その後、前記提案の手法と同様にして馬画像の抽出が行われる。【００９７】
すなわち、画像部分の抜き出しは、上記馬と騎手の部分の色情報のエッジを抽出することにより該画像部分を切り出してマスク処理が行われる（Ｓ１０５）。テンプレートの大きさは、上記抜き出された切り出し画像が最も合致した大きさに合わせられる。なお、「馬マスク処理」とは、前画像フレームのトラッキング結果を使用して、馬がいると思われる部分以外をマスクする処理である。【００９８】
次に、前記原画像に対して、図２９に示される馬画像の抽出を行う（Ｓ１０６）。この手順が、従来提案のアルゴリズムにない新規な点である。
これは原画像の色相情報（ＨＳＶ情報）を用い、前記レース・コースの一様な緑の色相部分を消す手順である。【００９９】
これは以下のようになされる。
前記画像のＲＧＢ情報をＨＳＶ情報に変換して該ＨＳＶ情報の各成分数からヒストログラムを作成し、前記切り抜き画像の面積と画像全体の面積比を計算して該面積比に応じて上記ヒストグラム上の切り抜き画像と背景画像との境界となる閾値し、前記閾値に応じて前記画像から背景色以外の画像情報を抽出する（Ｓ１０６）。【０１００】
なお、ヒストグラムとは、図４２に示されるように、横軸に画素値を縦軸にその分布をグラフで表したものである。
本マスク処理ヒストグラムの場合、横軸は各画素成分の画素値、縦軸はヒストグラム処理基画像中の各画素値ピクセルの個数をカウントして、ヒストグラムを作成している。図４２のピークの部分が画素数が多い画素値を表しており、つまりその値が馬場色の値である。つまり、図４２において、ピークを形成している部分は画像の大半を占める緑の芝の画像であるので、下記面積比で決まる閾値で切って上記芝の部分の画像は全部黒にすると、残るのは馬画像領域の色相等のみとなる。これが図２９である。【０１０１】
マスクをかける割合の基準となっている閾値の計算式は、
閾値 = (全画素-埒マスク外の画素) * ((馬マスク内の白色画素/8)/埒マスクの黒色画素数)
で与えている。【０１０２】
まず、馬場以外部分（埒より外の部分）を除いた画素数を求めて、その値に馬の部分とそれ以外との比率に独自の重みを考慮したものをかけて、閾値を求めている。
図２３のＳ１０７では、前記レース画像における各馬、各艇等の識別に前記各馬、各艇等の画像の大きさにマッチしたテンプレートを用い、該テンプレート内において各馬、各艇等の識別を行い、該識別によって得られた馬等のマスクと前記抽出された背景色以外の画像情報との論理和（ＡＮＤ）を取って、馬等の切り抜き画像以外のノイズを消去する。このことにより、図２９における芝画像上に生じている馬画像以外のノイズが除去されるので、馬画像解析の精度が向上する。【０１０３】
図３７〜図４１は、図２３のＳ１０１（フィードバック情報読み込み）、Ｓ１０２（画像読み込み）、１０３（ゲートマスク処理）、Ｓ１０４（埒マスク処理）、Ｓ１０５（馬、アスク処理）のさらに詳細なフローチャートを示す。なお、図２４のダートコースの場合も処理（Ｓ１１１〜Ｓ１１７）は、図２３の芝コースの処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０７）と同じであり、ダートコースでもこの手順が有効であることが確認されている。【０１０４】
図３７において、前記連続画像における現在解析しようとするフレームの１つ前のフレームの画像を読み込み（Ｓ１２１）、直前画像フレームのテリトリーの大きさ（馬の大きさ）を読み込む（Ｓ１２２）。【０１０５】
次に、今解析しようとするフレームのＲＧＢの数値情報を読み込み（Ｓ１２３）、該ＲＧＢ情報をＨＳＶに変換し（Ｓ１２４）、画像の高さ、幅、深度を設定する（Ｓ１２５）。【０１０６】
次に、図３８において、前記前画像の各馬の位置座標から最後尾の馬位置を求め（Ｓ１３１）、最後尾位置にテリトリーを１．２倍した縦方向分を足した位置から上部の画像データ（ＲＧＢ）をすべて０に設定する。なお、同様のマスク処理は、前方にも不要の画像がある場合、必要に応じて前方に対しても行ってよい。【０１０７】
次に、図３９に埒マスク処理の手順を示す。
例えば、図１５のように、画像のＨＳＶ成分を抽出すると、馬画像を含め、埒（柵）の画像が直線状に検出される。該検出画像の大きさ（長さ）から埒部分を検出し、現画像の埒部分の位置を特定する。【０１０８】
具体的には、以下のとおりである。
図３９のＳ１４１で全画素を０にし、ＨＳＶ成分で対応する埒マスクの画素を１に設定する（Ｓ１４２）。【０１０９】
該埒マスク画素に対してモルフォロジ処理（クロ−ジング）を実行してノイズを除去し（Ｓ１４３）、該埒マスク内でラベリング処理を行い、各クラスタに番号をつけて、埒マスクのラベルとし（Ｓ１４４）、全クラスタの個々の面積を計算して（Ｓ１４５）、その内、最大のクラスタのものを埒と認定する（Ｓ１４６）。【０１１０】
埒部分のみのマスクを作成し、そのマスク端を求める（Ｓ１４７）。該マスク端の情報を基に、埒外のマスキングをし（Ｓ１４８）、該埒マスクを埒の外方向に移動する（Ｓ１４９）。これは、埒に掛かる馬画像を残すためである。
現画像に上記マスク処理を行い残された画像からヒストグラムを作成する（Ｓ１５０）。【０１１１】
図４０の馬マスク処理は、基本的には前記従来提案のものと同じである。
すなわち、現画像にＨＳＶ変換を実行し、１フレーム前の画像の馬位置を取得して（Ｓ１５１）、該前画像の馬位置の周辺を拡張した領域で馬マスクを作成する（Ｓ１５２）。
図４１に前記ヒストグラム処理の詳細を示す。【０１１２】
ヒストグラム処理では、馬場部分以外をカットした画像を基に各色成分毎にヒストグラムを作成しそのピーク部分（馬場色部分）を閾値計算式によって計算された値を使用して除去する。よって、馬場色部分に効率よくマスクをかける処理である。【０１１３】
なお、ヒストグラムとは、前述の如く、図４２に示すように横軸に画素値を縦軸にその分布をグラフで表したものである。本マスク処理ヒストグラムの場合、横軸は各画素成分の画素値、縦軸はヒストグラム処理基画像中の各画素値ピクセルの個数をカウントして、ヒストグラムを作成している。【０１１４】
図のピークの部分が画素数が多い画素値を表しており、つまりその値が馬場色の値である。
マスクをかける割合の基準となっている閾値の計算式は
閾値 = (全画素-埒マスク外の画素) * ((馬マスク内の白色画素/8)/埒マスクの黒色画素数)
で与えている。
まず、馬場以外部分（埒より外の部分）を除いた画素数を求めて、その値に馬の部分とそれ以外との比率に独自の重みを考慮したものをかけて、閾値を求めている。【０１１５】
図４１において、ヒストグラムを作成したら（Ｓ１６１）、馬マスク内の白色部分、埒マスク内の黒色部分を各検出してカウントし（Ｓ１６２，Ｓ１６３）、埒マスク外の馬マスクとそれ意外の比率で閾値を決定し（Ｓ１６４）、ＨＳＶ成分の閾値以下の値を検出してその中の最大値と最小値を求め（Ｓ１６５）、上記最大値と最小値のマスキングヒストグラムを作成する（Ｓ１６６）。これにモルフォロジ処理を行ってノイズを除去しヒストグラムを完成する（Ｓ１６７）。【０１１６】
このようにして得られたヒストグラムの例が、図４２に示される。
なお、図４２は、Ｈ・Ｓ・Ｖ各成分に対応するヒストグラムを示し、横軸：各画素成分（Ｈ・Ｓ・Ｖ）の画素値を整数化するため１００倍したもの、縦軸：ヒストグラム処理基画像中の各画素値ピクセルの個数である。【０１１７】
図４２において、左上図：Ｈ成分のみ、右上図：Ｓ成分のみ、左下図：Ｖ成分のみ、を示す。
【産業上の利用可能性】
【０１１８】
本発明によれば、従来入手困難なレース展開（レース中の各馬の軌跡）が容易に得られ、これのニーズは高いので商用化が期待できる。
また、小容量の一データのみ配信して、受信側でレース画像を再現すれば、携帯電話等でもレース状況を視覚で楽しむことができ、このことは競馬へのファン・サービスの向上に資して競馬の売り上げ向上に寄与するとともに、新たな産業上のニーズ（データ配信）を産むことができる。【０１１９】
また、本発明の改良された画像抽出方法を用いれば、より精度の高い、また計算時間の短縮された馬位置情報解析が可能となる。
レース後の速やかなレースのコース取りの情報提供は、審判資料となるばかりでなく、競馬ファンへのサービス向上になり、ひいては競馬ファンの増大につながる有力なツールとなる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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