(57)【要約】【課題】画像データを分析するためのパラメータを出力する。【解決手段】分析パラメータ出力装置１は、画像データに含まれるオブジェクトの位置を対応付けて記憶したオブジェクト位置データ１２ａと、オブジェクト位置データ１２ａを読み出して、オブジェクトの密集度を算出する密集度算出部２３と、複数の前記画像データのオブジェクトの密集度の平均を算出するとともに、画像データごとに、画像データの密集度と平均との比率からパラメータを算出するパラメータ算出部２４と、を備える。【選択図】図１
2012002659.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを分析するためのパラメータを出力する分析パラメータ出力方法であって、
記憶装置から、画像データに含まれるオブジェクトの位置を記憶したオブジェクト位置データを読み出して、前記オブジェクトの密集度を算出する密集度算出ステップと、
複数の前記画像データの前記オブジェクトの密集度の平均を算出するとともに、前記画像データごとに、当該画像データの密集度と前記平均との比率からパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
を備えることを特徴とする分析パラメータ出力方法。
【請求項２】
前記画像データは、映像データのフレームデータであって、前記オブジェクトの位置に基づいて抽出される
ことを特徴とする請求項１に記載の分析パラメータ出力方法。
【請求項３】
前記画像データは、選手がボールをパスする画像のデータであり、
前記オブジェクト位置データは、前記選手の前記オブジェクトの位置データであって、
前記パラメータは、当該画像データにおける前記ボールのパス可能領域を分析するための前記ボールの速度である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の分析パラメータ出力方法。
【請求項４】
画像データを分析するためのパラメータを出力する分析パラメータ出力装置であって、
画像データに含まれるオブジェクトの位置を対応付けて記憶したオブジェクト位置データを記憶する記憶装置と、
前記記憶装置から前記オブジェクト位置データを読み出して、前記オブジェクトの密集度を算出する密集度算出部と、
複数の前記画像データの前記オブジェクトの密集度の平均を算出するとともに、前記画像データごとに、当該画像データの密集度と前記平均との比率からパラメータを算出するパラメータ算出部と、
を備えることを特徴とする分析パラメータ出力装置。
【請求項５】
前記画像データは、映像データのフレームデータであって、前記オブジェクトの位置に基づいて抽出される
ことを特徴とする請求項４に記載の分析パラメータ出力装置。
【請求項６】
前記画像データは、選手がボールをパスする画像のデータであり、
前記オブジェクト位置データは、前記選手の前記オブジェクトの位置データであって、
前記パラメータは、当該画像データにおける前記ボールのパス可能領域を分析するための前記ボールの速度である
ことを特徴とする請求項４または５に記載の分析パラメータ出力装置。
【請求項７】
コンピュータに、請求項１ないし３のいずれか１項に記載のステップを実行させるための分析パラメータ出力プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを分析するためのパラメータを出力する分析パラメータ出力方法、分析パラメータ出力装置および分析パラメータ出力プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今の情報通信の発達により、映像データなどのコンテンツが爆発的に増えている。これに伴い、ユーザがコンテンツを利用する場面も多種多様化している。
【０００３】
そこで、チームスポーツの一つであるサッカーの映像から、戦略分析をする方法が提案されている（例えば非特許文献１参照。）。ここで、サッカーの戦略分析の一つとして、パスの成功または失敗の分析が考えられる。サッカーのボールのパスコースは、ボール保持者から味方チームの選手へと緩やかな曲線で表されることが知られている。そこで、非特許文献１に記載の方法では、このような曲線が存在する領域をパスが成功可能な領域として抽出する。
【０００４】
ここで、サッカーのパスには、味方である攻撃の選手へのパスと、選手が存在しない領域へのパスがある。従って、パス可能領域は、ボール保持者と味方チームの選手とを結ぶ領域、あるいはボール保持者と選手が存在領域とを結ぶ領域であって、さらに相手チームの選手からの距離が遠い位置を通過する曲線が存在する領域である。非特許文献１においては、このようなパス可能領域をアクティブネットモデルにより、以下の方法で抽出している。
【０００５】
まず、選手の位置に基づいて、サッカーフィールドの各場所におけるパスの潜在的な可能性を表現したエネルギー画像を生成する。次に、アクティブネットのエネルギーが最小となるように変形を繰り返すことにより、アクティブネットを用いて画像内のパス可能領域を抽出する。このとき、アクティブネットのエネルギーは、内部歪みエネルギーと、適合性エネルギーの和と定義される。内部歪みエネルギーとは、アクティブネットを収縮させ形状を滑らかに保とうとする力に対応する、アクティブネット自身の内部歪みのエネルギーである。適合性エネルギーとは、アクティブネットを画像内の特徴的な領域に引きつける力に対応する、アクティブネットと画像の適合性のエネルギーである。最後に、アクティブネットの格子点の密度に着目し、パス可能領域を通過するパスが成功する可能性を推定する。
【０００６】
非特許文献１において、パス可能領域を分析するためのエネルギー画像の生成方法を説明する。エネルギー画像は、サッカーフィールドにおける選手の位置に基づいて生成される。エネルギー画像において、ボールを保持している選手からパスの対象となる攻撃の選手がいる領域と、選手が存在しない領域とが、低い階調値で表される。また相手方チームの守備の選手が存在する領域が、高い階調値で表される。パスが到達するまでの間、選手は移動することができるので、選手の位置に対して、階調値によって与えられるエネルギーを円形の形状とする。ここで、パスの対象となる攻撃の選手がいる領域のエネルギーを設定する際、パスが到達するまでの時間が、ボール保持者との距離によって異なることを考慮しなければならない。そこで、エネルギーの円の半径ｒは、ボール保持者との距離ｄ１を用いて式（１）のように定義される。
【数１】
2012002659.tif 000003
【０００７】
ここで、ｖｈは、選手が最も早く移動できる速さを表すパラメータである。ｖｂは、パス時のボールの速さを表すパラメータである。非特許文献１に記載の方法では、式（１）によりボールが到達するまでの選手が移動可能な領域を算出して、選手へのパス可能領域を分析するためのエネルギー画像を生成する。
【０００８】
このように、分析画像データであるエネルギー画像を生成するには、選手が最も早く移動できる速さｖｈと、パス時のボールの速さｖｂが必要になる。選手が最も早く移動できる速さｖｈは、選手のレベルから推測できる。例えば、選手が最も早く移動できる速さｖｈは、トッププロ、大学生、高校生、中学生などの選手の属性や、競技レベルによって異なる。従って、選手が最も早く移動できる速さｖｈは、属性や競技レベルごとに、平均的な値を予め設定することができるる。一方、パス時のボールの速さｖｂについて、非特許文献１に記載の方法では固定値を設定している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】高橋  翔、 今  宏史、 長谷山  美紀、”アクティブネットを用いたサッカー映像におけるパス可能領域の推定”、電子情報通信学会論文誌、Ｖｏｌ．Ｊ９２−Ｄ、Ｎｏ．４、ｐｐ．５０１−５１０、２００９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、パス時のボールの速さｖｂについては、状況に応じて変わるので、分析対象の場面ごとに設定する必要がある。しかし、現状では固定値として設定しているため、適切に分析できない問題があった。例えば、選手が密集している場面では高速にパスするところ、その場面に適切なパス時のボールの速さｖｂを設定することができなかった。これにより、精度の良い分析画像データを出力することができなかった。
【００１１】
従って本発明の目的は、画像データを精度良く分析するためのパラメータを出力する分析パラメータ出力方法、分析パラメータ出力装置および分析パラメータ出力プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、画像データを分析するためのパラメータを出力する分析パラメータ出力方法に関する。即ち本発明の第１の特徴に係る分析パラメータ出力方法は、記憶装置から、画像データに含まれるオブジェクトの位置を記憶したオブジェクト位置データを読み出して、オブジェクトの密集度を算出する密集度算出ステップと、複数の画像データのオブジェクトの密集度の平均を算出するとともに、画像データごとに、当該画像データの密集度と平均との比率からパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、を備える。
【００１３】
ここで画像データは、映像データのフレームデータであって、オブジェクトの位置に基づいて抽出されても良い。
【００１４】
また画像データは、選手がボールをパスする画像のデータであり、オブジェクト位置データは、選手のオブジェクトの位置データであっても良い。この場合、パラメータは、当該画像データにおけるボールのパス可能領域を分析するためのボールの速度である。
【００１５】
本発明の第２の特徴は、画像データを分析するためのパラメータを出力する分析パラメータ出力装置に関する。即ち本発明の第２の特徴に係る分析パラメータ出力装置は、画像データに含まれるオブジェクトの位置を対応付けて記憶したオブジェクト位置データを記憶する記憶装置と、記憶装置からオブジェクト位置データを読み出して、オブジェクトの密集度を算出する密集度算出部と、複数の画像データのオブジェクトの密集度の平均を算出するとともに、画像データごとに、当該画像データの密集度と平均との比率からパラメータを算出するパラメータ算出部と、を備える。
【００１６】
ここで画像データは、映像データのフレームデータであって、オブジェクトの位置に基づいて抽出されても良い。
【００１７】
また画像データは、選手がボールをパスする画像のデータであり、記オブジェクト位置データは、選手のオブジェクトの位置データであっても良い。この場合、パラメータは、当該画像データにおけるボールのパス可能領域を分析するためのボールの速度である。
【００１８】
本発明の第３の特徴は、コンピュータに、本発明の第１の特徴に記載のステップを実行させるための分析パラメータ出力プログラムに関する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、画像データを精度良く分析するためのパラメータを出力する分析パラメータ出力方法、分析パラメータ出力装置および分析パラメータ出力プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置の機能ブロックを説明する図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置のハードウェア構成を説明する図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置の分析対象画像と、分析対象画像から検出した選手の位置を示した図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置のオブジェクト位置データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置のオブジェクト群密集度データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置のパラメータデータのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置の処理を説明するフローチャートである。
【図８】分析画像生成装置が出力する画像の一例を説明する図である。
【図９】従来の方法で生成されたエネルギー画像と、本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置によって出力されたパラメータを用いて生成されたエネルギー画像とを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。
【００２２】
本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置１は、図１に示すように、画像データを分析するためのパラメータを、分析画像生成装置２に出力する。分析画像生成装置２は、上述した非特許文献１に記載の方法で、分析対象の画像データの意味内容を分析する。特に本発明の実施の形態に係る分析画像生成装置２は、サッカーのゲーム中の画像データについて、パス可能領域を示した画像を生成する。分析パラメータ出力装置１は、分析画像生成装置２から画像データを取得し、分析に必要なパラメータを算出して、分析画像生成装置２に出力する。
【００２３】
ここで、分析パラメータ出力装置１と分析画像生成装置２とは、それぞれ別のコンピュータ上に実装され、通信ネットワークによりデータを送受信できる場合について説明する。別の実施例として、分析パラメータ出力装置１の各データおよび各処理機能と、分析画像生成装置２の各データおよび各処理機能と、が一つのコンピュータ上に実装されても良い。
【００２４】
（分析パラメータ出力装置）
図２に示すように、本発明の最良の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置１は、中央処理制御装置１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３および入出力インタフェース１０９が、バス１１０を介して接続されている。入出力インタフェース１０９には、入力装置１０４、表示装置１０５、通信制御装置１０６、記憶装置１０７およびリムーバブルディスク１０８が接続されている。
【００２５】
中央処理制御装置１０１は、入力装置１０４からの入力信号に基づいてＲＯＭ１０２から分析パラメータ出力装置１を起動するためのブートプログラムを読み出して実行し、さらに記憶装置１０７に記憶されたオペレーティングシステムを読み出す。さらに中央処理制御装置１０１は、入力装置１０４や通信制御装置１０６などの入力信号に基づいて、各種装置の制御を行ったり、ＲＡＭ１０３や記憶装置１０７などに記憶されたプログラムおよびデータを読み出してＲＡＭ１０３にロードするとともに、ＲＡＭ１０３から読み出されたプログラムのコマンドに基づいて、データの計算または加工など、後述する一連の処理を実現する処理装置である。
【００２６】
入力装置１０４は、操作者が各種の操作を入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスにより構成されており、操作者の操作に基づいて入力信号を作成し、入出力インタフェース１０９およびバス１１０を介して中央処理制御装置１０１に送信される。表示装置１０５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイなどであり、中央処理制御装置１０１からバス１１０および入出力インタフェース１０９を介して表示装置１０５において表示させる出力信号を受信し、例えば中央処理制御装置１０１の処理結果などを表示する装置である。通信制御装置１０６は、ＬＡＮカードやモデムなどの装置であり、分析パラメータ出力装置１をインターネットやＬＡＮなどの通信ネットワークに接続する装置である。通信制御装置１０６を介して通信ネットワークと送受信したデータは入力信号または出力信号として、入出力インタフェース１０９およびバス１１０を介して中央処理制御装置１０１に送受信される。
【００２７】
記憶装置１０７は半導体記憶装置や磁気ディスク装置であって、中央処理制御装置１０１で実行されるプログラムやデータが記憶されている。リムーバブルディスク１０８は、光ディスクやフレキシブルディスクのことであり、ディスクドライブによって読み書きされた信号は、入出力インタフェース１０９およびバス１１０を介して中央処理制御装置１０１に送受信される。
【００２８】
本発明の最良の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置１の記憶装置１０７には、分析パラメータ出力プログラムが記憶される。さらに記憶装置１０７は、映像データ記憶部１１、オブジェクト位置記憶部１２、分析対象画像記憶部１３、オブジェクト群密集度記憶部１４およびパラメータ記憶部１５を備える。また、分析パラメータ出力プログラムが分析パラメータ出力装置１の中央処理制御装置１０１に読み込まれ実行されることによって、映像取得部２１、オブジェクト位置検出部２２、分析対象画像検出部２３、オブジェクト群密集度算出部２４、パラメータ算出部２５およびパラメータ出力部２６が分析パラメータ出力装置１に実装される。
【００２９】
映像取得部２１は、分析画像生成装置２から映像データ１１ａを取得して、映像データ記憶部１１に記憶する。映像データ記憶部１１は、記憶装置１０７のうち、映像データ１１ａが記憶された記憶領域である。映像データ１１ａは、本発明の実施の形態に係る分析対象の画像データをフレームとして含むデータである。
【００３０】
オブジェクト位置検出部２２は、記憶装置１０７から映像データ１１ａを読み出して、映像データ１１ａの各フレームについて、オブジェクトの位置を検出し、オブジェクト位置データ１２ａを生成し、オブジェクト位置記憶部１２に記憶する。
【００３１】
本発明の実施の形態において映像データ１１ａはサッカーのゲーム中のデータであるので、オブジェクトは、選手とボールである。オブジェクト位置検出部２２は、まず、サッカーフィールドの背景画像を生成する。さらに、オブジェクト位置検出部２２は、生成した背景画像と、各フレームの画像データとの差分によって、選手およびボールの領域を検出する。また、オブジェクト位置検出部２２は、差分領域のサイズや形状によって、選手であるか、ボールであるかを判別する。ここで、サッカーフィールドの形状やラインは、既知である。映像を撮影したカメラの位置や方向を表すカメラパラメータを推測することで、背景差分で求めた選手やボールの領域から、サッカーフィールドにおける選手やボールの位置を検出することができる。
【００３２】
図３を参照して、オブジェクト位置検出部２２の処理を説明する。図３（ａ）は、映像データ１１ａの１フレームの画像データである。オブジェクト位置検出部２２は、図３（ａ）に示す画像データから、カメラパラメータを推測するとともに、オブジェクトの位置とオブジェクトの種別を判別する。この結果得られた画像データを図３（ｂ）に示す。図３（ｂ）に示す画像データは、サッカーフィールドにおけるオブジェクトの位置を視覚的に表したものである。図３（ｂ）に示す○印はボールの位置を、□印は選手の位置を示している。
【００３３】
オブジェクト位置記憶部１２は、記憶装置１０７のうち、オブジェクト位置データ１２ａが記憶された記憶領域である。オブジェクト位置データ１２ａは、映像データ１１ａを構成する各フレームである画像データの識別子と、画像データに含まれるオブジェクトの位置を対応付けたデータである。本発明の実施の形態においてオブジェクトは、サッカーをプレーしている選手と、ボールであるところ、オブジェクト位置データ１２ａは、少なくとも、選手のオブジェクトの位置情報を含む。
【００３４】
オブジェクト位置データ１２ａは、例えば図４に示すようなデータ構造を備える。図４に示すオブジェクト位置データ１２ａは、画像識別子とオブジェクト識別子とをキーとして、そのオブジェクトの位置情報と、種別と、が関連づけられている。オブジェクトの「位置情報」は、フレームのうち、オブジェクトが位置している座標のデータである。図４に示す例で位置情報は、Ｘ軸方向の座標と、Ｙ軸方向の座標とで示している。オブジェクトの「種別」は、オブジェクトが、「選手」であるか、「ボール」であるか、を示している。
【００３５】
分析対象画像検出部２３は、記憶装置１０７から映像データ１１ａを読み出して、映像データ１１ａのフレームデータのオブジェクトの位置に基づいて、分析対象の複数の画像データを抽出する。分析対象画像検出部２３は、抽出した画像データを、分析対象画像記憶部１３に記憶する。
【００３６】
分析対象画像検出部２３は、例えば、映像データ１１ａがサッカーのプレー中の映像である場合、各フレームのオブジェクトの位置の動きに基づいて、ボールをチーム内で最初に保持した選手の切り替え時のあと、パスを出すタイミングのフレームを、分析対象として検出する。また、分析対象画像検出部２３は、サッカーフィールドにおいてパスを出す位置が重要な位置を予め設定し、その設定された重要な位置からパスを出すタイミングのフレームを、分析対象として検出しても良い。また、分析対象画像検出部２３は、１秒に１回などの所定の時間間隔のフレームを、分析対象の画像データとして検出しても良い。
【００３７】
分析対象画像記憶部１３は、記憶装置１０７のうち、複数の分析対象の画像データ１３ａ、１３ｂ、１３c…を記憶した記憶領域である。分析対象画像記憶部１３には、映像データ１１ａから抽出したフレームの画像データが記憶されている。ここで、映像データ１１ａから抽出したフレームの識別子のデータが記憶されていても良い。本発明の実施の形態において分析対象の画像データ１３ａ、１３ｂ…は、選手がボールをパスする画像データである。
【００３８】
オブジェクト群密集度算出部２４は、記憶装置１０７からオブジェクト位置データ１２ａを読み出して、分析対象の画像データごとに、オブジェクトの密集度を算出する。ここで、オブジェクト群密集度算出部２４が読み出すオブジェクト位置データ１２ａは、分析対象の画像データ１３ａ、１３ｂ、１３ｃ…の各識別子に対応付けられたオブジェクトの位置情報である。本発明の実施の形態においてオブジェクト群密集度算出部２４は、選手の位置情報から、選手の密集度を算出する。オブジェクト群密集度算出部２４は、算出した画像データごとの選手の密集度を、オブジェクト群密集度記憶部１４に記憶する。
【００３９】
オブジェクト群密集度算出部２４は、まず、各画像データについて、密集度を算出する領域を検出する。この領域は、例えば、カメラによって撮影された領域であって、画像データで示された領域である。またオブジェクト群密集度算出部２４は、オブジェクト位置データ１２ａから、各画像データのボールの位置情報と選手の位置情報とを取得し、ボールの周辺で選手が密集している領域を検出しても良い。さらにオブジェクト群密集度算出部２４は、検出した領域内に位置する選手の数と、検出した領域の面積の比とから、各画像データについて、選手の密集度を算出する。また別の方法として、領域が検出された後、オブジェクト群密集度算出部２４は、検出された領域に位置する各選手について、他の選手とのサッカーフィールド上での最短距離を算出し、それらの距離の平均を密集度とする。オブジェクト群密集度算出部２４は、この処理を、さらに各画像データ１３ｂ、１３ｃ…について繰り返し、各画像データのオブジェクト群密集度を算出する。
【００４０】
オブジェクト群密集度記憶部１４は、記憶装置１０７のうち、オブジェクト群密集度データ１４ａが記憶された記憶領域である。オブジェクト群密集度データ１４ａは、分析対象の各画像データについて算出されたオブジェクトの密集度のデータである。本発明の実施の形態に係るオブジェクト群密集度データ１４ａは、選手のオブジェクト群の密集度のデータである。
【００４１】
オブジェクト群密集度データ１４ａは、例えば図５に示すデータ構造を備える。図５に示すオブジェクト群密集度データ１４ａは、分析対象の画像データの画像識別子をキーに、選手の密集度のデータが関連づけられている。
【００４２】
パラメータ算出部２５は、記憶装置１０７からオブジェクト群密集度データ１４ａを読み出して、画像データごとにパラメータを算出して、パラメータ記憶部１５に出力する。パラメータ算出部２５は、複数の分析対象の画像データのオブジェクトの密集度の平均を算出するとともに、分析対象の画像データごとに、画像データの密集度と平均との比率からパラメータを算出する。ここで算出されるオブジェクトの密集度の平均は、例えば、分析対象画像検出部２３によって検出された複数フレームのそれぞれのオブジェクトの密集度の平均である。またオブジェクトの密集度の平均は、映像データ１１ａの一定間隔の複数のフレームのオブジェクトの密集度の平均でも良い。
【００４３】
本発明の実施の形態においてパラメータは、パスを出すときの速度ｖｂである。ここで、パス時のボールの速さは、選手の密集度に比例して、パスの速度が高速となる。そこで、分析対象の画像データの選手密集度をＮｄ、全ての分析対象の画像データの選手密集度の平均値をＮａとすると、パス時のボールの速さｖｂは、式（２）より算出される。
【数２】
2012002659.tif 000004
【００４４】
式（１）において、Ｖは、一般なパスの平均的な速度で、予め設定される。このＶは、トッププロ、大学生、高校生、中学生などの選手の属性や競技レベルごとに、設定されても良い。
【００４５】
パラメータ記憶部１５は、記憶装置１０７のうち、パラメータデータ１５ａを記憶した記憶領域である。本発明の実施の形態に係るパラメータデータ１５ａは、分析対象の各画像データにおけるボールの速度である。このボールの速度は、上述した様に、各画像データの選手の密集度に基づいて算出される。
【００４６】
パラメータデータ１５ａは、例えば図６に示すデータ構造を備える。図６に示すパラメータデータ１５ａは、分析対象の画像データの画像識別子をキーに、パラメータであるボールの速度のデータが関連づけられている。このボールの速度のデータは、各画像データにおけるボールのパス可能領域を分析するために用いられる。
【００４７】
パラメータ出力部２６は、記憶装置１０７からパラメータデータ１５ａを読み出して、分析画像生成装置２に出力する。分析画像生成装置２において、パラメータデータ１５ａに基づいて画像データが分析される。本発明の実施の形態においては、パラメータ出力部２６は、分析対象の各画像データに対応するパス時のボールの速度のデータを分析画像生成装置２に出力する。分析画像生成装置２は、分析パラメータ出力装置１から出力されたパス時のボールの速さを使って、分析対象の各画像データについて、パス可能領域を算出する。
【００４８】
次に図７を参照して、本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置１における分析パラメータ出力方法を説明する。
【００４９】
まずステップＳ１０１において分析パラメータ出力装置１の映像取得部２１は、分析画像生成装置２から映像データ１１ａを取得し、映像データ記憶部１１に記憶する。この映像データ１１ａは、分析対象の画像データをフレームデータとして含む。
【００５０】
次にステップＳ１０２ないしステップＳ１０４においてオブジェクト位置検出部２２は、映像データ１１ａの各フレームについて、オブジェクト位置を算出する。オブジェクト位置検出部２２は、ステップＳ１０２において、各フレーム中の選手の位置を検出し、位置情報を取得し、ステップＳ１０３において、各フレーム中のボールの位置を検出し、位置情報を取得する。ステップＳ１０４においてオブジェクト位置検出部２２は、フレームの識別子と、オブジェクトの識別子と、各オブジェクトの位置情報と、を関連づけてオブジェクト位置データ１２ａに記録する。映像データ１１ａの全てのフレームについてステップＳ１０２ないしステップＳ１０４の処理が終了すると、ステップＳ１０５に進む。このときオブジェクト位置データ１２ａは、映像データ１１ａの全てのフレームに関するオブジェクトの位置情報を含む。
【００５１】
ステップＳ１０５において分析対象画像検出部２３は、オブジェクト位置データ１２ａに基づいて、映像データ１１ａの各フレームの画像データのうち、分析対象の複数の画像データを検出する。ステップＳ１０６においてオブジェクト群密集度算出部２４は、分析対象画像記憶部１３に記憶された各画像について、選手の密集度を算出する。
【００５２】
ステップＳ１０７においてパラメータ算出部２５は、ステップＳ１０６で算出された選手の密集度の平均値を算出する。さらにステップＳ１０８においてパラメータ算出部２５は、各画像について、パラメータを算出する。具体的にはパラメータ算出部２５は、各画像の選手の密集度と、ステップＳ１０７で算出された密集度の平均値との比から、分析対象の各画像データについて、パス時のボールの速度を算出する。
【００５３】
最後にステップＳ１０９においてパラメータ出力部２６は、ステップＳ１０８で算出された分析対象の各画像のパス時のボールの速度を、分析画像生成装置２に出力する。
【００５４】
このように、本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置１によれば、分析対象の画像データから、アクティブネットを用いたパス可能領域の分析に必要なパラメータを算出することができる。これにより、パス可能領域を高精度に分析することができる。
【００５５】
（分析画像生成装置）
分析画像生成装置２の処理を説明する。本発明の実施の形態において分析画像生成装置２は、分析パラメータ出力装置１に分析対象の映像データ２１１ａを出力するとともに、分析パラメータ出力装置１から出力されたパラメータを用いて、分析画像データ２１３ａを生成する。
【００５６】
本発明の実施の形態に係る分析画像生成装置２は、図２に示すような一般的なコンピュータに所定の処理を実行するプログラムがインストールされることにより実現される。
【００５７】
図１に示すように本発明の実施の形態に係る分析画像生成装置２は、映像データ記憶部２１１、パラメータ記憶部２１２、分析画像記憶部２１３および分析画像生成部２２１を備える。映像データ記憶部２１１、パラメータ記憶部２１２および分析画像記憶部２１３は、分析画像生成装置２の記憶装置に実装される。分析画像生成部２２１は、分析画像生成装置２の中央処理制御装置に実装される。
【００５８】
映像データ記憶部２１１は、本発明の実施の形態において、分析対象となる画像を含む映像データ２１１ａが記憶された記憶領域である。本発明の実施の形態において映像データ２１１ａは、サッカーのゲーム中の映像データである。分析画像生成装置２は、映像データ２１１ａの所定のフレームについて、パス可能領域を分析する。分析画像生成装置２による分析対象のフレームは、分析パラメータ出力装置１の分析対象画像データ１３ａにおいて特定される。
【００５９】
パラメータ記憶部２１２は、本発明の実施の形態に係る分析画像生成装置２が、パス可能領域を分析する際に必要なパラメータデータ２１２ａが記憶された記憶領域である。パラメータデータ２１２ａは、分析パラメータ出力装置１から出力される。本発明の実施の形態においてパラメータデータ２１２ａは、選手がパスを出す際のボールの早さｖｂである。
【００６０】
分析画像記憶部２１３は、本発明の実施の形態に係る分析画像生成装置２が出力する分析画像データ２１３ａが記憶された記憶領域である。本発明の実施の形態において分析画像データ２１３ａは、サッカーのゲーム中の画像データについて、パス可能領域を示した画像データである。
【００６１】
分析画像生成部２２１は、映像データ２１１ａの分析対象のフレームである画像データについて、パラメータデータ２１２ａを考慮して分析画像データ２１３ａを生成する。分析画像データ２１３ａは、図８（ａ）ないし（ｈ）に示す画像のデータである。
【００６２】
以下、分析画像生成部２２１の処理を説明する。
【００６３】
分析画像生成部２２１は、分析対象の画像データについて、オブジェクト位置を検出する。このとき、上述したオブジェクト位置検出部２２と同様の処理でオブジェクト位置を検出する。ここで、分析画像生成装置２は、味方チームの選手へのパスと、スペースへのパスとのそれぞれについて分析する。従って、分析画像生成部２２１は、予め記憶した各チームの選手のユニフォームの色分布と、選手のオブジェクトの色分布に基づいて、味方チームの選手のユニフォームか、相手チームの選手のユニフォームかなどを決定し、選手のオブジェクトが、味方チームの選手であるか、相手チームの選手であるかを判定する。これにより分析画像生成部２２１は、サッカーフィールドに味方チームの選手の位置、相手チームの選手の位置およびボールの位置を示した画像を生成することができる。
【００６４】
分析画像生成部２２１は、各オブジェクトの位置を示した画像データに基づいて、パスをした際のボールの軌跡を推定する。ここでパスには、ボール保持者から味方チームの選手へのパスと、選手が存在しない領域（スペース）へのパスとが考えられる。パス可能領域を推定するためには、ボール保持者と味方チームの選手あるいはスペースを結び、相手チームの選手からの距離が遠い位置を通過する曲線が存在する領域を抽出する。
【００６５】
ここで本発明の実施の形態に係る分析画像生成部２２１は、アクティブネットを用いる。アクティブネットは、内部ひずみエネルギーと画像の適合性エネルギーの和を最小化する形状へと変形を繰り返すことにより、領域を抽出することができる。アクティブネットを適用することで、格子点は抽出対象のエッジに引き寄せられ、領域抽出が実現する。このとき内部ひずみエネルギーにより格子点が平行性を有するため、抽出された領域のエッジには急激な曲率の変化が生じない。このようなエネルギーの収束により得られた最終結果における格子点の密度が高い領域は、緩やかな曲率を示す。そこで分析画像生成部２２１は、その曲線をボールの軌跡と仮定し、曲線が存在する領域をパス可能領域として推定することができる。
【００６６】
味方チームの選手へのパスについて説明する。味方チームの選手にパスが到達するまでの間に選手は移動することができる。従って、味方チームの選手へのパスについて、エネルギーは選手位置に対する円形の形状とする。この距離は、上述した様に、ボールが到達するまでのエネルギーの円の半径ｒは、ボール保持者との距離ｄ１を用いて上記の式（１）の様に表される。本発明の実施の形態においては、式（１）で用いられるパス時のボールの速度ｖｂを、分析パラメータ出力装置１から取得する。このように、味方チームの選手へのパスについて、味方チームの選手のエネルギーと、相手チームの選手のエネルギーとを示した画像を、図８（ａ）に示す。図８（ａ）において、階調値の低い円が味方チームの選手のエネルギーを、階調の高い円が相手チームの選手のエネルギーを、それぞれ示している。このうち階調値の低い領域が、味方チームの選手へのパスの対象となるスペースと推定される。
【００６７】
スペースへのパスについて説明する。スペースへのパスにおいて分析画像生成部２２１は、味方チームの選手が到着可能なスペースである度合いを定義し、これを選手へのパスにおける選手位置と見なすことにより、選手へのパスと同様にパス可能領域を推定することができる。分析画像生成部２２１は、相手チームの選手の位置からフィールド状の各点におけるスペース度を定義し、その点にパスよりも早く味方チームの選手が到達する可能性を推定することで、スペースへのパスの対象となるスペースを推定することができる。このようにスペースへのパスの対象となるスペースを示した画像を、図８（ｂ）に示す。図８（ｂ）において、階調値の低い領域が、スペースへのパスの対象となるスペースと推定される。
【００６８】
分析画像生成部２２１は、図８（ａ）および図８（ｂ）について作成したそれぞれの画像に対してアクティブネットを適用する。ここで、アクティブネットの性質は、抽出対象となる物体の性質から初期形状、内部ひずみエネルギーおよび画像の適合性エネルギーを定義することで決まる。図８（ｃ）に示す図は、このように定義したアクティブネットを図８（ａ）に示す画像に適用した図であって、図８（ｄ）に示す図は、このように適用したアクティブネットを図８（ｂ）に示す画像に適用した図である。また、図８（ｅ）および図８（ｆ）は、それぞれ、図８（ｃ）および図８（ｄ）の一部を拡大した図である。
【００６９】
さらに分析画像生成部２２１は、図８（ｃ）および図８（ｄ）に示す図において、アクティブネットの格子点の密度に着目し、パス可能領域を通過するパスが成功する可能性（パスコース可能性）を推定する。分析画像生成部２２１は、サッカーフィールドを予め小領域に分割する。ここで、この分割数を細かくすればパスのずれを許容する幅が小さくなり、大きくすれば、パスのずれを許容する幅が大きくなる。
【００７０】
パス可能領域は、アクティブネットにおいてボール保持者から放射状に存在する曲線によって表現され、その曲線の単位面積あたりの本数に従って、パスコース可能性が決まる。そのため、分割された領域に対してパスコース可能性を推定するためには、各領域を通過する曲線の本数をカウントする。各領域について、この曲線の数が多い場合、その領域へのパスコース可能性が高いと判断する。さらに、各領域のパスコース可能性について、閾値で２値化することで、図８（ｇ）に示すように、パス可能領域を決定することができる。図８（ｈ）は、図８（ｇ）の拡大図である。
【００７１】
図９は、本発明の実施の形態に係る分析画像生成装置２が出力する画像であって、パス可能領域のエネルギー画像である。図９に示す図は、図８（ａ）に対応する図である。図９においては、味方チームの選手がパスを受けることが可能な位置は、階調値を低く黒色で示し、相手チームの選手が存在していてパスが通りにくい位置は、階調値を高く白色で示している。
【００７２】
図９（ａ）は、従来の方法により、ボールの速度を固定値で、パス可能領域を求めた場合の図である。図９（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置１により画像データを分析することにより得られたボールの速度で、パス可能領域を求めた場合の図である。図９（ａ）に示す図では、味方チームの選手がパスを受けることが可能な位置と、相手チームの選手が存在していてパスが通りにくい位置とが重なっており、パス可能領域を適切に表現できていない。一方、図９（ｂ）に示す図では、これらの各領域が重なっておらず、パス可能領域が適切に表現できていることがわかる。
【００７３】
このように、本発明の実施の形態に係る分析パラメータ出力装置１は、画像データのオブジェクト位置から当該画像データを分析するための適切なパラメータを出力することができる。
【００７４】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
【００７５】
例えば、本発明の実施の形態においては、画像分析に必要なプロセスを、分析パラメータ出力装置１と分析画像生成装置２と、別々のコンピュータで実装する場合を説明したが、同じコンピュータで実装されても良い。
【００７６】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００７７】
１  分析パラメータ出力装置
２  分析画像生成装置
１１、２１１  映像データ記憶部
１２  オブジェクト位置記憶部
１３  分析対象画像記憶部
１４  オブジェクト群密集度記憶部
１５、２１２  パラメータ記憶部
２１  映像取得部
２２  オブジェクト位置検出部
２３  分析対象画像検出部
２４  オブジェクト群密集度算出部
２５  パラメータ算出部
２６  パラメータ出力部
１０１  中央処理制御装置
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  入力装置
１０５  表示装置
１０６  通信制御装置
１０７  記憶装置
１０８  リムーバブルディスク
１０９  入出力インタフェース
１１０  バス
２１３  分析画像記憶部
２２１  分析画像生成部
【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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