"被験者の跳躍動作を撮像手段により撮像し、撮像された画像データに基づいて跳躍動作の測定を行う跳躍動作測定装置であって、跳躍動作開始時に立位状態から一旦しゃがみ込んで反動をつけて跳躍を行うカウンタームーブメントジャンプ動作、予めしゃがみ込んだ状態から跳躍を行うスクワットジャンプ動作、連続的に垂直跳びを繰り返すホッピングジャンプ動作、及び座った状態から立ち上がる立ち上がり動作から測定対象の跳躍動作を選択する測定動作選択手段と、前記撮像手段によって撮像された画像データに基づいて、前記測定動作選択手段によって選択された測定対象の跳躍動作における運動成果の測定を行う測定手段と、前記測定手段による測定結果に基づいた情報を出力する情報出力手段と、前記測定動作選択手段で選択された跳躍動作に対応した跳躍動作となるように、被験者に対して、前記撮像手段によって撮像された画像データに基づいた情報提供を行う情報提供手段と、を備えたことを特徴とする跳躍動作測定装置。前記測定動作選択手段によって前記カウンタームーブメントジャンプ動作が選択された場合、前記測定手段は、前記画像データから測定される被験者の頭頂部位置の変化に基づいて、被験者が立位状態からしゃがみ込んだ時の頭頂部の沈み込み量、被験者の頭頂部が最も沈み込んだ時から被験者の離地までの時間、被験者が跳躍したときの跳躍量、及び被験者が跳躍したときの離地から着地までの時間の測定を行うことを特徴とする請求項1に記載の跳躍動作測定装置。前記測定動作選択手段によって前記スクワットジャンプ動作が選択された場合、前記測定手段は、前記画像データから測定される被験者の頭頂部位置の変化に基づいて、被験者が立位状態の頭頂部の位置からしゃがみ込んだ状態の頭頂部の位置までの沈み込み量、被験者が跳躍動作を開始してから被験者の離地までの時間、被験者が跳躍したときの跳躍量、及び被験者が跳躍したときの離地から着地までの時間の測定を行うことを特徴とする請求項1又は2に記載の跳躍動作測定装置。前記測定動作選択手段によって前記ホッピングジャンプ動作が選択された場合、前記測定手段は、前記画像データから測定される被験者の頭頂部位置の変化に基づいて、跳躍から次の跳躍までの間における被験者の接地時間、及び被験者が跳躍したときの跳躍量の測定を行うことを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の跳躍動作測定装置。前記測定動作選択手段によって前記立ち上がり動作が選択された場合、前記測定手段は、前記画像データから測定される被験者の頭頂部位置の変化に基づいて、被験者の頭頂部が最も沈み込んだ状態から立ち上がり動作が完了するまでの間の時間、及び、被験者の頭頂部が最も沈み込んだ状態の頭頂部の位置から立ち上がり動作が完了したときの頭頂部の位置までの頭頂部変位量の測定を行うことを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の跳躍動作測定装置。前記撮像手段によって撮像された画像の一画素当たりの実距離の算出する初期値算出手段を更に備え、前記測定手段は、前記初期値算出手段によって算出された一画素当たりの実距離に基づいて跳躍動作の測定を行う、ことを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の跳躍動作測定装置。前記初期値算出手段は、被験者がいない状態のときに前記撮像手段で撮像された複数の画像から、画素毎に複数の画像間における輝度の最大値及び最小値を取得して輝度の最大値及び最小値の差分を仮背景差分閾値として算出し、前記仮背景差分閾値に基づいて前記画像データから被験者の頭頂部の位置を仮頭頂部位置として算出し、算出した前記仮頭頂部位置を含む所定範囲内の画像データの画像ヒストグラムに基づいて前記画像データを2値化する際の2値化閾値を算出し、前記測定手段は、前記初期値算出手段によって算出された前記2値化閾値に基づいて前記画像データを2値化し、2値化された画像データに基づいて被験者の頭頂部の位置を測定する、ことを特徴とする請求項6に記載の跳躍動作測定装置。前記情報提供手段は、前記測定動作選択手段によってスクワットジャンプ動作が選択されている場合、跳躍前のしゃがみ込み量に関する情報を被験者に提供することを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載の跳躍動作測定装置。被験者の跳躍動作を撮像手段により撮像し、撮像された画像データに基づいて跳躍動作の測定を行う跳躍動作測定装置で実行される跳躍動作測定方法であって、跳躍動作開始時に立位状態から一旦しゃがみ込んで反動をつけて跳躍を行うカウンタームーブメントジャンプ動作、予めしゃがみ込んだ状態から跳躍を行うスクワットジャンプ動作、連続的に垂直跳びを繰り返すホッピングジャンプ動作、及び座った状態から立ち上がる立ち上がり動作から測定対象の跳躍動作を選択する測定動作選択ステップと、前記撮像手段によって撮像された画像データに基づいて、前記測定動作選択ステップで選択された測定対象の跳躍動作における運動成果の測定を行う測定ステップと、前記測定ステップでの測定結果を出力する出力ステップと、前記測定動作選択ステップで選択された跳躍動作に対応した跳躍動作となるように、被験者に対して、前記撮像手段によって撮像された画像データに基づいた情報提供を行う情報提供ステップと、を有することを特徴とする跳躍動作測定方法。しかしながら、マットスイッチを用いて被験者の跳躍状態を測定する場合には、離地及び着地のタイミングのみしか検出することができず、例えば、しゃがみ込んだ状態から反動をつけずにスクワットジャンプを行う場合に、誤って反動をつけてしまった場合等、適正なジャンプ動作が行われたか否かを検出することは困難である。また、3次元画像解析装置や、コンピュータ画面上で、移動する部位の軌跡を追跡したりする装置の場合には、そもそも跳躍動作に特化して作られたものではなく、跳躍動作の測定に適したものとは言い難いといった問題がある。そこで本発明は、被験者の跳躍動作をより好適に測定することができる跳躍動作測定装置及び跳躍動作測定方法を提供することを目的とする。そのため本発明は、被験者の跳躍動作を撮像手段により撮像し、撮像された画像データに基づいて跳躍動作の測定を行う跳躍動作測定装置であって、跳躍動作開始時に立位状態から一旦しゃがみ込んで反動をつけて跳躍を行うカウンタームーブメントジャンプ動作、予めしゃがみ込んだ状態から反動をつけずに跳躍を行うスクワットジャンプ動作、連続的に垂直跳びを繰り返すホッピングジャンプ動作、及び座った状態から立ち上がる立ち上がり動作から測定対象の跳躍動作を選択する測定動作選択手段と、撮像手段によって撮像された画像データに基づいて、測定動作選択手段によって選択された測定対象の跳躍動作における運動成果の測定を行う測定手段と、測定手段による測定結果に基づいた情報を出力する情報出力手段と、測定動作選択手段で選択された跳躍動作に対応した跳躍動作となるように、被験者に対して、撮像手段によって撮像された画像データに基づいた情報提供を行う情報提供手段と、を備えたことを特徴とする。また、本発明は、被験者の跳躍動作を撮像手段により撮像し、撮像された画像データに基づいて跳躍動作の測定を行う跳躍動作測定装置で実行される跳躍動作測定方法であって、跳躍動作開始時に立位状態から一旦しゃがみ込んで反動をつけて跳躍を行うカウンタームーブメントジャンプ動作、予めしゃがみ込んだ状態から反動をつけずに跳躍を行うスクワットジャンプ動作、連続的に垂直跳びを繰り返すホッピングジャンプ動作、及び座った状態から立ち上がる立ち上がり動作から測定対象の跳躍動作を選択する測定動作選択ステップと、撮像手段によって撮像された画像データに基づいて、測定動作選択ステップで選択された測定対象の跳躍動作における運動成果の測定を行う測定ステップと、測定ステップでの測定結果を出力する出力ステップと、測定動作選択ステップで選択された跳躍動作に対応した跳躍動作となるように、被験者に対して、撮像手段によって撮像された画像データに基づいた情報提供を行う情報提供ステップと、を有することを特徴とする。これらの発明にあっては、撮像手段によって撮像された画像データに基づいて、カウンタームーブメントジャンプ動作、スクワットジャンプ動作、ホッピングジャンプ動作、及び立ち上がり動作の中から選択された測定対象の跳躍動作における運動成果の測定を行い、測定結果に基づいた情報を出力する。また、選択された跳躍動作となるように、被験者に対して、撮像手段によって撮像された画像データに基づいた情報提供を行う。これにより、画像データに基づいて、測定対象として選択された跳躍動作の測定を行うことができる。更に、選択された跳躍動作となるように情報提供が行われるため、被験者は、選択された跳躍動作を適正に行うことができるようになる。以上のように、被験者の跳躍動作をより好適に測定することができる。また、測定動作選択手段によってカウンタームーブメントジャンプ動作が選択された場合、測定手段は、画像データから測定される被験者の頭頂部位置の変化に基づいて、被験者が立位状態からしゃがみ込んだ時の頭頂部の沈み込み量、被験者の頭頂部が最も沈み込んだ時から被験者の離地までの時間、被験者が跳躍したときの跳躍量、及び被験者が跳躍したときの離地から着地までの時間の測定を行うことが好ましい。この場合には、被験者がカウンタームーブメントジャンプ動作を行ったときに、画像データに基づいて各値を測定することができ、より的確に、カウンタームーブメントジャンプ動作を測定することが可能となる。また、測定動作選択手段によってスクワットジャンプ動作が選択された場合、測定手段は、画像データから測定される被験者の頭頂部位置の変化に基づいて、被験者が立位状態の頭頂部の位置からしゃがみ込んだ状態の頭頂部の位置までの沈み込み量、被験者が跳躍動作を開始してから被験者の離地までの時間、被験者が跳躍したときの跳躍量、及び被験者が跳躍したときの離地から着地までの時間の測定を行うことが好ましい。この場合には、被験者がスクワットジャンプ動作を行ったときに、画像データに基づいて各値を測定することができ、より的確に、スクワットジャンプ動作を測定することが可能となる。また、測定動作選択手段によってホッピングジャンプ動作が選択された場合、測定手段は、画像データから測定される被験者の頭頂部位置の変化に基づいて、跳躍から次の跳躍までの間における被験者の接地時間、及び被験者が跳躍したときの跳躍量の測定を行うことが好ましい。この場合には、被験者がホッピングジャンプ動作を行ったときに、画像データに基づいて各値を測定することができ、より的確に、ホッピングジャンプ動作を測定することが可能となる。また、測定動作選択手段によって立ち上がり動作が選択された場合、測定手段は、画像データから測定される被験者の頭頂部位置の変化に基づいて、被験者の頭頂部が最も沈み込んだ状態から立ち上がり動作が完了するまでの間の時間、及び、被験者の頭頂部が最も沈み込んだ状態の頭頂部の位置から立ち上がり動作が完了したときの頭頂部の位置までの頭頂部変位量の測定を行うことが好ましい。この場合には、被験者が立ち上がり動作を行ったときに、画像データに基づいて各値を測定することができ、より的確に、立ち上がり動作を測定することが可能となる。また、撮像手段によって撮像された画像の一画素当たりの実距離の算出する初期値算出手段を更に備え、測定手段は、初期値算出手段によって算出された一画素当たりの実距離に基づいて跳躍動作の測定を行うことが好ましい。この場合には、跳躍動作の測定を、画像データから容易に行うことができる。また、初期値算出手段は、被験者がいない状態のときに撮像手段で撮像された複数の画像から、画素毎に複数の画像間における輝度の最大値及び最小値を取得して輝度の最大値及び最小値の差分を仮背景差分閾値として算出し、仮背景差分閾値に基づいて画像データから被験者の頭頂部の位置を仮頭頂部位置として算出し、算出した仮頭頂部位置を含む所定範囲内の画像データの画像ヒストグラムに基づいて画像データを2値化する際の2値化閾値を算出し、測定手段は、初期値算出手段によって算出された2値化閾値に基づいて画像データを2値化し、2値化された画像データに基づいて被験者の頭頂部の位置を測定することが好ましい。この場合には、まず、仮背景差分閾値を用いて仮頭頂部位置を算出する。そして、算出した仮頭頂部位置を含む所定範囲内の画像データの画像ヒストグラムに基づいて画像データを2値化する際の2値化閾値を算出する。このようにして算出された2値化閾値に基づいて画像データを2値化し、被験者の頭頂部の位置を測定する。これにより、より精度の高い閾値を求めることができ、この閾値を用いることにより、より正確に被験者の頭頂部の位置を検出することができる。また、情報提供手段は、測定動作選択手段によってスクワットジャンプ動作が選択されている場合、跳躍前のしゃがみ込み量に関する情報を被験者に提供することが好ましい。この場合には、被験者がしゃがみ込み量を把握することができ、より適正なスクワットジャンプ動作を行うことができる。本発明によれば、被験者の跳躍動作をより好適に測定することができる。以下、図面を参照しつつ本発明に係る跳躍動作測定装置及び跳躍動作測定方法の好適な一実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。図1は、第一の実施形態に係る跳躍動作測定装置の概略構成図である。図1に示すように、跳躍動作測定装置1は、処理部10、カメラ撮像手段20、及びモニタ30を含んで構成され、被験者Aが行う跳躍動作の測定を行う。ここで、跳躍動作測定装置1は、被験者Aが行う跳躍動作として、跳躍動作開始時に立位状態から一旦しゃがみ込んで反動をつけて跳躍を行うカウンタームーブメントジャンプ動作、予めしゃがみ込んだ状態から跳躍を行うスクワットジャンプ動作、連続的に垂直跳びを繰り返すホッピングジャンプ動作、及び座った状態から立ち上がる立ち上がり動作の4種類についての測定を行う。カメラ20は、被験者Aを撮像するものであり、被験者Aの真横から、被験者Aの跳躍時に最頂点が撮像できるように設置される。カメラ20によって撮像された画像データは処理部10へ出力される。なお、処理部10が行う画像処理詳しくは後述するは、被験者Aの頂点位置、即ち被験者Aの頭頂部のみに着目する為、カメラ20によって必ずしも被験者Aの足元を撮像する必要は無い。但し、被験者Aがモニタ30を用いて跳躍状態を確認できるようにする場合には、被験者A全体が撮像されるように配置する。また、カメラ20によって被験者Aの頭頂部がはっきりと写るように、被験者Aの背後の壁40は白色とする。モニタ30は、カメラ20によって撮像された画像や処理部10によって測定された測定結果等を表示する。処理部10は、初期値算出部11初期値算出手段、測定動作選択部測定動作選択手段12、測定部測定手段13、情報提供部情報提供手段14及び情報出力部情報出力手段15を含んで構成される。初期値算出部11は、被験者Aの跳躍の測定の前準備として、カメラ20によって撮像された画像の一画素当たりの実距離を算出し、算出された値を記憶する。この一画素当たり実距離は、長さが既知の目盛りを付したキャリブレーション棒をカメラ20によって撮像し、撮像された画像データから得られる目盛り間の画素数と、目盛り間の長さ既知とより算出することができる。また、初期値算出部11は、測定部13において、被験者Aの頭頂部を検出するための画像処理で用いられる2値化閾値及び背景画像データを算出する。より詳細には、初期値算出部11は、カメラ20を用いて、予め被験者Aが撮像範囲内に存在しない状態で、複数の画像データ例えば30フレーム分等を取得する。初期値算出部11は、取得した画像データの画素毎に、取得した複数の画像データ間における輝度値の最大値及び最小値を取得し、その差を仮背景差分閾値として算出する。本来、撮像エリア内に動体が存在しなければ、複数の画像データの画素毎の輝度値は常に一定である。しかしながら、実際には蛍光灯などの照明条件や、画像データのA/D変換時の誤差等により輝度値に揺らぎが生じているため、輝度値の最大値及び最小値の差分を算出する。また、初期値算出部11は、被験者Aが撮像範囲内に存在しない状態で、撮像された複数の画像データに基づいて、画像データの画素毎に、取得した複数の画像データ間における平均値を背景画像データとして生成する。初期値算出部11は、生成した背景画像データを記憶する。次に、初期値算出部11は、撮像範囲に被験者Aがいる状態で、カメラ20を用いて画像データを取得する。そして、初期値算出部11は、被験者Aが写った画像データと背景画像データとの差分をとり、この差分画像データから仮背景差分閾値を用いて被験者Aのおおよその頭頂部の位置を仮頭頂部位置として算出する。そして、初期値算出部11は、差分画像データから、仮頭頂部位置を含む所定範囲内の画像データ例えば、仮頭頂部からプラスマイナス20ピクセル分等を切り出す。そして、初期値算出部11は、切り出した画像データの画像ヒストグラムに基づいて、判別閾値決定法により、画像データを2値化する際の2値化閾値を算出する。初期値算出部11は、算出した2値化閾値を記憶する。ここで、仮背景差分閾値は、被験者Aの影等の微小な輝度値の変化によっても変化してしまい、この仮背景差分閾値を画像データを2値化する際の値として用いることは好ましくない。そこで、実際の被験者Aの頂点位置付近の映像から閾値を求めることにより、精度の高い閾値設定が可能となる。測定動作選択部12は、跳躍動作測定装置1によって測定する被験者Aの4つの跳躍動作のうち、どの跳躍動作の測定を行うかを選択する。これは、被験者A等による選択操作に基づいて、測定動作選択部12が測定を行う跳躍動作を選択してもよく、プログラム等に基づいて選択してもよい。測定部13は、カメラ20によって撮像された被験者Aの跳躍動作の画像データから、測定動作選択部12によって選択された跳躍動作における運動成果の測定を行う。本実施形態において測定部13は、カメラ20を用いて、被験者Aの跳躍前から跳躍後までの動作を、1秒当たり30個の画像データとして取得する。跳躍動作の測定を行うため、具体的には、測定部13は、取得された被験者Aの跳躍動作の画像データと、初期値算出部11によって生成された背景画像データとの差分をとり差分画像データを算出する。そして、測定部13は、初期値算出部11によって予め算出された2値化閾値を用いて、算出した差分画像データを2値化して2値化画像データを算出する。測定部13は、算出した2値化画像データを上から順次スキャニングし、最も頂点にある、画素の値の変化点色の切り替わり点を、頭頂点として算出する。ここで、図2に、2値化画像データを示す。図2に示すように、2値化画像データを上から順次スキャニングし、最も頂点にある、背景である黒色から被験者Aを示す白色へ変化した変化点を、頭頂点Xとして算出する。測定部13は、被験者Aの跳躍前から跳躍後までの動作が撮像されたすべての画像データについて頭頂点を算出する。そして、測定部13は、算出した頭頂点の時間的変化を示す時系列データを算出し、算出した頭頂点の時系列データに基づいて、測定動作選択部12によって選択された跳躍動作の測定を行う。まず、測定動作選択部12によってカウンタームーブメントジャンプ動作が選択されている場合に、測定部13が行う跳躍動作の測定について説明する。図3は、カウンタームーブメントジャンプ動作時における頭頂点の時間的変化を表す時系列データを示す図である。図3に示すように、カウンタームーブメントジャンプ動作においては、頭頂点の高さが、被験者Aのしゃがみ込みにより一旦低くなった後、跳躍によって高くなり、被験者Aが着地することによって跳躍前の高さとなる。測定部13は、被験者Aが跳躍する前の立位状態の時時刻T1の頭頂点の高さを基準ゼロとして設定する。このとき、被験者Aは、手は腰の位置に当てた状態でカウンタームーブメントジャンプ動作を行う。測定部13は、時系列データ図3参照に基づいて、被験者Aが最もしゃがみ込んだ時時刻T2の頭頂部の沈み込み量h1、被験者Aの頭頂部が最も沈み込んだ時時刻T2から被験者Aの離地時刻T3までの時間t1加速期間、被験者が跳躍したときの跳躍量跳躍高さh2、及び被験者Aが跳躍したときの離地時刻T3から着地時刻T4までの時間t2を測定する。時間t1,t2のタイミング等が、時系列データの測定点の間となる場合には、線形補完を行って時間t1,t2等を求める。測定部13は、これらの測定結果に基づいて、跳躍時における頭頂部の位置変化量を示す頭頂跳躍高、跳躍時における被験者Aの重心位置の変化量を示す重心跳躍高、重心跳躍高と頭頂跳躍高との差を示す跳躍高差、しゃがみ込んだ状態から離地までの間の被験者Aの速度、しゃがみ込んだ状態から離地までの間の被験者Aの力、しゃがみ込んだ状態から離地までの間の被験者Aのパワー仕事J:ジュールに対応するを算出する。頭頂跳躍高は、下記の式1によって算出することができる。頭頂跳躍高=h2...1重心跳躍高は、下記の式2によって算出することができる。但し、gは重力加速度とする。跳躍高差は、下記の式3によって算出することができる。跳躍高差=重心跳躍高-頭頂跳躍高...3通常は、頭頂点の跳躍高と重心高の跳躍高はほぼ一致するが、跳躍時に、例えばサッカーのヘディング動作のように、首が曲がる、背中が反るといった体を動かす動作が加わると、頭頂点の跳躍高と重心の跳躍高とに乖離が生じる。そこで、この跳躍高差を算出することにより、首が曲がる等の動作が加わることなく、正しい姿勢でカウンタームーブメントジャンプ動作が行われたか否かを把握することができる。速度は、下記の式4によって算出することができる。速度=h1’/t1...4但し、h1’は、しゃがみ込みから離地までの重心変位である。この重心変位は下記の式5によって算出することができる。h1’=0.438×h1/被験者Aの身長×1002.204×被験者Aの身長/100...5力は、下記の式6によって算出することができる。パワーは、下記の式7によって算出することができる。但し、mは被験者Aの体重とする。そして、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーとについての評価を行う。この評価とは、所定の基準値との比較結果等とすることができる。測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーと、それぞれの評価結果とを情報出力部15へ出力する。次に、測定動作選択部12によってスクワットジャンプ動作が選択されている場合に、測定部13が行う跳躍動作の測定について説明する。図4は、スクワットジャンプ動作時における頭頂点の時間的変化を表す時系列データを示す図である。図4に示すように、スクワットジャンプ動作においては、頭頂点の高さが、被験者Aがしゃがみ込み姿勢をとることにより低くなった後、跳躍によって高くなり、被験者Aが着地することによって跳躍前の高さとなる。測定部13は、被験者Aがしゃがみ込む前の立位状態の時時刻T1の頭頂点の高さを基準ゼロとして設定する。測定部13は、時系列データ図4参照に基づいて、被験者Aがしゃがみ込んだ時時刻T2の頭頂部の沈み込み量h1、被験者Aがしゃがみ込んだ状態で跳躍を開始した時時刻T3から被験者Aの離地時刻T4までの時間t1、被験者が跳躍したときの跳躍量h2、及び被験者Aが跳躍したときの離地時刻T4から着地時刻T5までの時間t2を測定する。測定部13は、測定結果に基づいて、跳躍時における頭頂部の位置変化量を示す頭頂跳躍高式1参照、跳躍時における被験者Aの重心位置の変化量を示す重心跳躍高式2参照、重心跳躍高と頭頂跳躍高との差を示す跳躍高差式3参照、しゃがみ込んだ状態から離地までの間の被験者Aの速度式4参照、しゃがみ込んだ状態から離地までの間の被験者Aの力式6参照、しゃがみ込んだ状態から離地までの間の被験者Aのパワー式7参照を算出する。そして、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーとについての評価を行う。測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーと、それぞれの評価結果とを情報出力部15へ出力する。次に、測定動作選択部12によってホッピングジャンプ動作が選択されている場合に、測定部13が行う跳躍動作の測定について説明する。図5は、ホッピングジャンプ動作時における頭頂点の時間的変化を表す時系列データを示す図である。図5に示すように、ホッピングジャンプ動作においては、立位状態から連続して跳躍を行うため、被験者Aの頭頂部の高さが上下に繰り返し変化する。測定部13は、被験者Aが跳躍前の立位状態の時時刻T1の頭頂点の高さを基準ゼロとして設定する。測定部13は、時系列データ図5参照に基づいて、被験者Aの跳躍が安定した時時刻T2以降から、跳躍を止めた時時刻T3までの間を跳躍の測定対象区間とする。測定部13は、測定対象区間において、被験者Aの頭頂部の位置が立位状態の頭頂部の位置以下となっている状態の時間txと、当該時間txの直後に行われた跳躍の跳躍量hxとを測定する但し、x=1,2,3とする。測定部13は、測定結果に基づいて、跳躍時における頭頂部の位置変化量を示す頭頂跳躍高、被験者Aの接地時間、インデックスを算出する。一般に、連続して跳躍を行う場合、接地時間を長くすることにより高い跳躍を行うことができる。しかし、スポーツの世界では、短い接地時間で高い跳躍を行うことが求められることが多い。そこで、単位時間当たりの接地時間でどの位の高さの跳躍ができるかを示す値をインデックスとして算出する。このインデックスの値は、一般の人よりもスポーツ選手のほうが大きな値となる。頭頂跳躍高は、下記の式8によって算出することができる。頭頂跳躍高=h1,h2,hx...8但し、x=1,2とする。接地時間は、下記の式9によって算出することができる。接地時間=t1,t2tx...9但し、x=1,2とする。インデックスは、下記の式10によって算出することができる。インデックス=頭頂部跳躍高hx/接地時間tx...10但し、x=1,2とする。そして、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、インデックスとについての評価を行う。なお、頭頂跳躍高は、跳躍量の最高値或いは平均値を用いる。また、インデックスについても、算出された各インデックスの最高値或いは平均値を用いる。また、測定部13は、接地時間と跳躍高との関係を示す接地時間-跳躍高関係図の画像データを作成する。ここで、図6に、接地時間-跳躍高関係図を示す。図6に示すように、接地時間-跳躍高関係図は、横軸を接地時間、縦軸を跳躍高とするグラフとして表すことができる。例えば、被験者A1と被験者A2とは、跳躍高は両者ともほぼ同じであるものの、被験者A1は被験者A2よりも短い接地時間で跳躍を行っている。このとき、被験者A1の方が被験者A2よりもインデックスは大きい値となる。そして、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、インデックスと、それぞれの評価結果と、生成した接地時間-跳躍高関係図とを情報出力部15へ出力する。次に、測定動作選択部12によって立ち上がり動作が選択されている場合に、測定部13が行う跳躍動作の測定について説明する。図7は、立ち上がり動作時における頭頂点の時間的変化を表す時系列データを示す図である。図7に示すように、立ち上がり動作においては、イスに座った状態から立ち上がるときに一旦頭頂部の位置が沈み込み、立ち上がった後は頭頂部の位置が一定となる。測定部13は、被験者Aがイスに座った状態の時時刻T1の頭頂点の高さを基準ゼロとして設定する。測定部13は、時系列データ図7参照に基づいて、被験者Aが立ち上がるときに、頭頂部の位置が最も沈み込んだ時時刻T2から立ち上がった時頭頂部の位置の変化がなくなったとき:時刻T3までの時間t1と、被験者Aの頭頂部が最も沈み込んだ状態の頭頂部の位置から立ち上がり動作が完了したときの頭頂部の位置までの頭頂部変位量h1とを測定する。測定部13は、測定結果に基づいて、立ち上がりに要した立ち上がり時間、立ち上がる際の速度、立ち上がる際のパワーを算出する。立ち上がり時間は、下記の式11によって算出することができる。立ち上がり時間=t1...11立ち上がる際の速度は、下記の式12によって算出することができる。速度=h1’/t1...12但し、h1’は、上記式5によって算出する。立ち上がる際のパワーは、下記の式13によって算出することができる。パワー=mgh1’/t1...13但し、mは被験者Aの体重とし、gは重力加速度とする。そして、測定部13は、算出した立ち上がり時間と、速度と、パワーとについての評価を行う。測定部13は、算出した立ち上がり時間と、速度と、パワーと、それぞれの評価結果とを情報出力部15へ出力する。情報提供部14は、測定動作選択部12で選択された跳躍動作に対応した跳躍動作となるように、被験者Aに対して、カメラ20によって撮像された画像データに基づいた情報提供を行う。まず、測定動作選択部12によってカウンタームーブメントジャンプ動作が選択されている場合に、情報提供部14が行う情報提供の詳細について説明する。情報提供部14は、測定部13によって算出された跳躍高差に基づいて、正しい姿勢でカウンタームーブメントジャンプ動作が行われたか否かを判定する。この判定は、跳躍高差がゼロの場合又は、ゼロから所定値の間の場合には、正しい姿勢での跳躍が行われたものとして判定する。一方、跳躍高差がゼロより大きい場合又は、所定値より大きい場合、跳躍時に首の曲がり等の動作が加わり、正しい姿勢での跳躍ではないものとして判定する。また、情報提供部14は、測定部13によって算出された被験者Aの頭頂点の位置に基づいて、跳躍時における頭頂部の空間的な位置変化を示す跳躍時頭頂部空間位置表示画像の画像データを生成する。ここで、図8に、跳躍時頭頂部空間位置表示画像を示す。図8に示すように、跳躍時頭頂部空間位置表示画像は、横軸を被験者Aの頭頂部の相対位置とし、縦軸を頭頂部の変異被験者Aが立位状態のときの頭頂部の位置をゼロとするとするグラフとして表すことができる。そして、情報提供部14は、跳躍高差に基づいて判定した跳躍姿勢の判定結果以下跳躍姿勢判定結果というと、生成した跳躍時頭頂部空間位置表示画像と、カメラ20によって撮像された被験者Aの跳躍時の画像データとをモニタ30を通じて被験者Aに提示する。跳躍時頭頂部空間位置表示画像や被験者Aの跳躍時の画像データは、リアルタイムで被験者Aに提示することもできる。被験者Aは提示されたこれらの情報を確認することにより、跳躍時の姿勢の適否や跳躍状態を把握することができ、適正な跳躍動作を行うことができるようになる。次に、測定動作選択部12によってスクワットジャンプ動作が選択されている場合に、情報提供部14が行う情報提供の詳細について説明する。情報提供部14は、測定部13によって算出された跳躍高差に基づいて、正しい姿勢でスクワットジャンプ動作が行われたか否かを判定する。この判定は、跳躍高差がゼロの場合又は、ゼロから所定値の間の場合には、正しい姿勢での跳躍が行われたものとして判定する。一方、跳躍高差がゼロより大きい場合又は、所定値より大きい場合、跳躍時に首の曲がり等の動作が加わり、正しい姿勢での跳躍ではないものとして判定する。また、情報提供部14は、測定部13によって算出された被験者Aの頭頂部の位置の変化に基づいて、被験者Aがしゃがみ込み姿勢をとった時に完全停止をしているか否かを判定する。完全停止をしていない場合には、正しい姿勢の跳躍ではないものとして判定する。また、情報提供部14は、しゃがみ込んだ姿勢から跳躍する時に、反動が付いていないか否か、即ち、しゃがみ込んだ姿勢から更に頭頂部の位置が沈み込んでいないかを判定する。しゃがみ込んだ姿勢から跳躍時に頭頂部が下がった場合には、正しい姿勢の跳躍ではないものとして判定する。また、情報提供部14は、跳躍時における頭頂部の空間的な位置変化を示す跳躍時頭頂部空間位置表示画像を生成する。また、情報提供部14は、被験者Aが跳躍前のしゃがみ込み量を把握することができるように、カメラ20によって撮像された画像データに、しゃがみ込み量の目安となる基準ラインのデータしゃがみ込み量に関する情報を追加する。ここで、図9に、しゃがみ込みの基準線を追加した画像データ例を示す。図9に示すように、情報提供部14は、被験者Aが立位状態のときの頭頂部の位置を測定部13が検出したときに、カメラ20によって撮像された画像データに、立位状態のときの頭頂部位置を示すラインL1のデータを追加する。そして、情報提供部14は、立位状態の頭頂部の高さに基づいてしゃがみ込み量の目安となる基準高さを算出する。本実施形態では、立位状態のときの頭頂部位の高さの80の高さを、しゃがみ込み量の目安となる基準高さとするが、その基準高さの設定は任意に変更できる。そして、情報提供部14は、カメラ20によって撮像された画像データに対して、算出した基準高さの位置にしゃがみ込み量の目安となる基準ラインL2のデータを追加する。この基準ラインL2の算出、及び画像データに対する基準ラインL2の追加の処理はリアルタイムで行われる。そして、情報提供部14は、跳躍高差に基づいて判定した跳躍姿勢判定結果と、しゃがみ込み姿勢の適否や反動の有り無しの判定結果と、生成した跳躍時頭頂部空間位置表示画像と、しゃがみ込みの基準ラインL2が付加された跳躍時の画像データとをモニタ30を通じて被験者Aに提示する。しゃがみ込み姿勢の適否の判定結果や跳躍時頭頂部空間位置表示画像、しゃがみ込みの基準ラインが付加された跳躍時の画像データは、リアルタイムで被験者Aに提示することもできる。被験者Aは提示された情報を確認することにより、跳躍時の姿勢の適否や跳躍状態、しゃがみ込み量を把握することができ、適正な跳躍動作を行うことができるようになる。次に、測定動作選択部12によってホッピングジャンプ動作が選択されている場合に、情報提供部14が行う情報提供の詳細について説明する。情報提供部14は、カメラ20によって撮像された被験者Aの跳躍時の画像データを、モニタ30を通じて被験者Aに提示する。この跳躍時の画像データは、リアルタイムで被験者Aに提示することもできる。被験者Aは提示された情報を確認することにより、跳躍状態を把握することができ、適正な跳躍動作を行うことができるようになる。次に、測定動作選択部12によって立ち上がり動作が選択されている場合に、情報提供部14が行う情報提供の詳細について説明する。情報提供部14は、カメラ20によって撮像された被験者Aの立ち上がり時の画像データを、モニタ30を通じて被験者Aに提示する。この立ち上がり時の画像データは、リアルタイムで被験者Aに提示することもできる。被験者Aは提示された情報を確認することにより、立ち上がり状態を把握することができ、適正な立ち上がり動作を行うことができるようになる。情報出力部15は、測定部13によって測定された測定結果を出力する。具体的には、測定動作選択部12によってカウンタームーブメントジャンプ動作が選択されている場合、情報出力部15は、測定部13から取得した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーと、それぞれの評価結果とを出力する。また、測定動作選択部12によってスクワットジャンプ動作が選択されている場合、情報出力部15は、測定部13から取得した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーと、それぞれの評価結果とを出力する。また、測定動作選択部12によってホッピングジャンプ動作が選択されている場合、情報出力部15は、測定部13から取得した頭頂跳躍高と、インデックスと、それぞれの評価結果と、接地時間-跳躍高関係図とを出力する。また、測定動作選択部12によって立ち上がり動作が選択されている場合、情報出力部15は、測定部13から取得した立ち上がり時間と、速度と、パワーと、それぞれの評価結果とを出力する。なお、情報出力部15における各測定値等の出力は、モニタ30を通じて被験者A等に提示したり、他の分析装置等に出力したりすることを含む。なお、処理部10は、CPUやメモリ等を備えたコンピュータシステムによって構成され、CPUやメモリ等の動作によって初期値算出部11、測定動作選択部12、測定部13、情報提供部14及び情報出力部15の各処理が実行される。次に、処理部10で行われる各処理の流れについて説明する。図10は、処理部10で行われる処理の流れを示すフローチャートである。図10に示すように、処理部10の初期値算出部11が、被験者Aの跳躍測定の前準備として、測定の際に用いる初期値一画素当たりの実距離、2値化閾値及び背景画像データを算出するステップS101。次に、処理部10の測定動作選択部12が、測定を行う跳躍動作を選択するステップS102:測定動作選択ステップ。そして、処理部10の測定部13が、カメラ20によって撮像された被験者Aの跳躍動作の画像データから、測定動作選択部12によって選択された跳躍動作の測定を行うステップS103:測定ステップ。なお、被験者Aの跳躍動作の測定の前に、処理部10は、図示しないスピーカ等を通じて、被験者Aに跳躍動作の開始タイミング等を指示することもできる。次に、情報提供部14が、測定動作選択部12で選択された跳躍動作に対応した跳躍動作となるように、被験者Aに対して情報提供を行うステップS104:情報提供ステップ。そして、情報出力部15が、測定部13によって算出された結果や評価結果を出力するステップS105:出力ステップ。次に、初期値算出部11で行われる初期値算出処理図10のステップS101の処理の詳細について説明する。図11は、初期値算出部で行われる処理の流れを示すフローチャートである。図11に示すように初期値算出部11は、予め被験者Aが撮像範囲内に存在しない状態で、複数の画像データを取得するステップS201。そして、初期値算出部11は、取得した画像データの画素毎に、取得した複数の画像データ間における輝度値の最大値及び最小値を取得し、その差を仮背景差分閾値として算出するステップS202。次に、初期値算出部11は、取得した複数の画像データから背景画像データを生成するステップS203。そして、初期値算出部11は、撮像範囲に被験者Aがいる状態で、カメラ20を用いて画像データを取得するステップS204。次に、初期値算出部11は、被験者Aが写った画像データと背景画像データとの差分をとり、この差分画像データから仮背景差分閾値を用いて仮頭頂部位置を算出するステップS205。そして、初期値算出部11は、仮頭頂部位置を含む所定範囲内の画像データを切り出すステップS206。次に、初期値算出部11は、切り出した画像データの画像ヒストグラムに基づいて、判別閾値決定法により、画像データを2値化する際の2値化閾値を算出するステップS207。2値化閾値算出後、上述の測定動作選択処理図10のステップS102の処理に戻る。次に、測定部13で行われる跳躍動作測定処理図10のステップS103の処理の詳細について説明する。まず、測定動作選択部12によってカウンタームーブメントジャンプ動作が選択されている場合の処理について説明する。図12は、測定部13で行われる跳躍動作測定処理の流れを示すフローチャートである。図12に示すように測定部13は、初期値算出部11から背景画像データを取得するステップS301。そして、測定部13は、カメラ20によって撮像された被験者Aの跳躍動作の画像データを取得するステップS302。次に、測定部13は、跳躍動作の画像データと背景画像データとの差分をとり、差分画像データを算出するステップS303。そして、測定部13は、初期値算出部11によって予め算出された2値化閾値を用いて、差分画像データから2値化画像データを算出するステップS304。次に、測定部13は、2値化画像データから頭頂点を算出し、頭頂点の時系列データを算出するステップS305。そして測定部13は、算出した頭頂点の時系列データに基づいて、各パラメータ頭頂跳躍高、重心跳躍高、跳躍高差、速度、力、パワーを算出するステップS306。次に、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーとについての評価を行うステップS307。そして、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーと、それぞれの評価結果とを情報出力部15へ出力するステップS308。各値及び評価結果の出力後、上述の情報提供ステップ図10のステップS104の処理に戻る。次に、スクワットジャンプ動作が選択されている場合に測定部13で行われる処理について説明する。図13は、スクワットジャンプ動作が選択されている場合において測定部で行われる跳躍動作測定処理の流れを示すフローチャートである。なお、図13において、ステップS401からステップS405までの処理は、図12において説明したステップS301からステップS305までの処理と同様であるため、説明を省略する。図13に示すように、測定部13は、情報提供部14によるしゃがみ込み姿勢の適否や反動の有無の判定結果に基づいて、正しい跳躍動作が行われているか否かの判断を行うステップS406。正しい跳躍動作が行われていないと判断された場合ステップS406:NOには、ステップS402の処理へ戻る。正しい跳躍動作が行われていると判断された場合ステップS406:YES、測定部13は、算出した頭頂点の時系列データに基づいて、各パラメータ頭頂跳躍高、重心跳躍高、跳躍高差、速度、力、パワーを算出するステップS407。次に、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーとについての評価を行うステップS408。そして、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーと、それぞれの評価結果とを情報出力部15へ出力するステップS409。各値及び評価結果の出力後、上述の情報提供ステップ図10のステップS104の処理に戻る。次に、ホッピングジャンプ動作が選択されている場合に測定部13で行われる処理について説明する。図14は、ホッピングジャンプ動作が選択されている場合において測定部で行われる跳躍動作測定処理の流れを示すフローチャートである。なお、図14において、ステップS501からステップS505までの処理は、図12において説明したステップS301からステップS305までの処理と同様であるため、説明を省略する。測定部13は、算出した頭頂点の時系列データに基づいて、各パラメータ頭頂跳躍高、接地時間、インデックスを算出するステップS506。そして、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、インデックスとについての評価を行うステップS507。次に、測定部13は、接地時間と跳躍高との関係を示す接地時間-跳躍高関係図の画像データを作成するステップS508。そして、測定部13は、算出した頭頂跳躍高と、インデックスと、それぞれの評価結果と、生成した接地時間-跳躍高関係図とを情報出力部15へ出力するステップS509。各値及び評価結果の出力後、上述の情報提供ステップ図10のステップS104の処理に戻る。次に、立ち上がり動作が選択されている場合に測定部13で行われる処理について、図12を用いて説明する。なお、立ち上がり動作が選択されている場合において測定部13で行われる背景画像データの取得ステップS301から頭頂点時系列データの算出ステップS305までの処理は、上述のカウンタームーブメントジャンプ動作が選択されている場合において測定部13で行われる背景画像データの取得ステップS301から頭頂点時系列データの算出ステップS305までの処理と同様であり説明を省略する。測定部13は、算出した頭頂点の時系列データに基づいて、各パラメータ立ち上がり時間、速度、パラーを算出するステップS306。そして、測定部13は、算出した立ち上がり時間と、速度と、パワーとについての評価を行うステップS307。そして、測定部13は、算出した立ち上がり時間と、速度と、パワーと、それぞれの評価結果とを情報出力部15へ出力するステップS308。各値及び評価結果の出力後、上述の情報提供ステップ図10のステップS104の処理に戻る。本実施形態は以上のように構成され、カメラ20によって撮像された画像データに基づいて、測定部13が、カウンタームーブメントジャンプ動作、スクワットジャンプ動作、ホッピングジャンプ動作、及び立ち上がり動作の中から測定動作選択部12によって選択された測定対象の跳躍動作の測定を行い、情報出力部15が、測定結果に基づいた情報を出力する。また、情報提供部14が、選択された跳躍動作となるように、被験者Aに対して、カメラ20によって撮像された画像データに基づいた情報提供を、モニタ30を通じて行う。これにより、画像データに基づいて、測定対象として選択された跳躍動作の測定を行うことができる。更に、選択された跳躍動作となるように情報提供が行われるため、被験者Aは、選択された跳躍動作を適正に行うことができるようになる。以上のように、被験者の跳躍動作をより好適に測定することができる。被験者Aがカウンタームーブメントジャンプ動作を行うときに、測定部13は、頭頂部の沈み込み量、被験者の頭頂部が最も沈み込んだ時から被験者の離地までの時間、被験者が跳躍したときの跳躍量、及び被験者が跳躍したときの離地から着地までの時間を算出する。そして測定部13は、算出したこれらの値に基づいて、頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーとを算出する。このように、測定部13は、画像データに基づいて各値を測定することができ、より的確に、カウンタームーブメントジャンプ動作を測定することが可能となる。また、このカウンタームーブメントジャンプ動作の測定を行うときに、情報提供部14は、跳躍姿勢判定結果と、跳躍時頭頂部空間位置表示画像と、カメラ20によって撮像された被験者Aの跳躍時の画像データとを被験者Aに提示することにより、被験者Aは、跳躍時の姿勢の適否や跳躍状態を把握することができ、適正な跳躍動作を行うことができるようになる。また、被験者Aがスクワットジャンプ動作を行うときに、測定部13は、被験者が立位状態の頭頂部の位置からしゃがみ込んだ状態の頭頂部の位置までの沈み込み量、被験者が跳躍動作を開始してから被験者の離地までの時間、被験者が跳躍したときの跳躍量、及び被験者が跳躍したときの離地から着地までの時間を算出する。そして測定部13は、算出したこれらの値に基づいて、頭頂跳躍高と、速度と、力と、パワーとを算出する。このように、測定部13は、画像データに基づいて各値を測定することができ、より的確に、スクワットジャンプ動作を測定することが可能となる。また、このスクワットジャンプ動作の測定を行うときに、情報提供部14は、跳躍姿勢判定結果と、しゃがみ込み姿勢や反動の有り無しの判定結果と、跳躍時頭頂部空間位置表示画像と、しゃがみ込みの基準ラインが付加された跳躍時の画像データとを被験者Aに提示することにより、被験者Aは、跳躍時の姿勢の適否や跳躍状態を把握することができ、適正な跳躍動作を行うことができるようになる。また、被験者Aがホッピングジャンプ動作を行うときに、測定部13は、跳躍から次の跳躍までの間における被験者の接地時間、及び被験者が跳躍したときの跳躍量を算出する。そして測定部13は、算出したこれらの値に基づいて、頭頂跳躍高と、インデックスと、接地時間-跳躍高関係図を算出する。このように、測定部13は、画像データに基づいて各値を測定することができ、より的確に、ホッピングジャンプ動作を測定することが可能となる。また、このホッピングジャンプ動作の測定を行うときに、情報提供部14は、カメラ20によって撮像された被験者Aの跳躍時の画像データを被験者Aに提示することにより、被験者Aは、跳躍状態を把握することができ、適正な跳躍動作を行うことができるようになる。また、被験者Aが立ち上がり動作を行うときに、測定部13は、被験者Aの頭頂部が最も沈み込んだ状態から立ち上がり動作が完了するまでの間の時間、及び、被験者Aの頭頂部が最も沈み込んだ状態の頭頂部の位置から立ち上がり動作が完了したときの頭頂部の位置までの頭頂部変位量を算出する。そして測定部13は、算出したこれらの値に基づいて、立ち上がり時間と、速度と、パワーと、を算出する。このように、測定部13は、画像データに基づいて各値を測定することができ、より的確に、立ち上がり動作を測定することが可能となる。また、この立ち上がり動作の測定を行うときに、情報提供部14は、カメラ20によって撮像された被験者Aの立ち上がり時の画像データを被験者Aに提示することにより、被験者Aは、立ち上がり状態を把握することができ、適正な立ち上がり動作を行うことができるようになる。この立ち上がり動作の被験者Aとしては、跳躍を行うことが困難な、例えば高齢者等を対象とすることができる。また、初期値算出部11が、カメラ20によって撮像された画像の一画素当たりの実距離を算出し、測定部13が、算出された一画素当たりの実距離に基づいて跳躍動作の測定を行う。これにより、跳躍動作の測定を、画像データから容易に行うことができる。また、初期値算出部11が、まず、仮背景差分閾値を用いて仮頭頂部位置を算出する。そして、初期値算出部11が、算出した仮頭頂部位置を含む所定範囲内の画像データの画像ヒストグラムに基づいて画像データを2値化する際の2値化閾値を算出する。このようにして算出された2値化閾値に基づいて、測定部13が、画像データを2値化し、被験者Aの頭頂部の位置を測定する。これにより、より精度の高い閾値を求めることができ、この閾値を用いることにより、より正確に被験者Aの頭頂部の位置を検出することができる。なお、本発明は、上記各実施形態に限定されるものではない。例えば、初期値算出部11が行う2値化閾値を算出する方法は、他の方法によって算出してもよい。また、測定部13が行う各種のパラメータの算出は、上述したものに限定されず、他のパラメータを算出することもできる。情報提供部14が被験者Aに提示する情報も、モニタ30を通じて提示する方法に限定されず、例えば、スクワットジャンプ動作時における、被験者Aのしゃがみ込み姿勢が完全停止をしているか否かの判定結果を、スピーカ等を通じて提示することもできる。"