"初期フレームにおける被写体の3次元世界座標と、複数のカメラで撮影された複数フレームのカメラ画像とから、後続フレームにおける被写体の3次元世界座標を推定する方法であって、前記初期フレームにおける被写体の3次元世界座標を特定平面上のXY座標に射影するステップと、前記特定平面上の被写体のXY座標を時間軸情報に基づき推定するステップと、前記特定平面上の被写体のXY座標をカメラ間情報に基づき評価するステップと、を含むことを特徴とする被写体の3次元世界座標を推定する方法。前記特定平面上のXY座標に射影するステップは、前記初期フレームにおける被写体の3次元世界座標を、前記被写体が存在するフィールド面を真上から俯瞰した場合に得られる俯瞰平面上のXY座標に射影し、前記被写体を俯瞰平面上に存在する複数の粒子として近似することを特徴とする請求項1に記載の方法。前記時間軸情報に基づき推定するステップは、前記被写体を形成する粒子に関して、俯瞰平面上の移動方向をフレーム間のXY座標差分に基づく速度により定式化することを特徴とする請求項2に記載の方法。前記カメラ間情報に基づき評価するステップは、各カメラの前記俯瞰平面に対する平面射影行列を推定するサブステップと、前記被写体を形成する各粒子の尤度を算出するサブステップと、前記尤度から、後続フレームで被写体を形成する粒子群のXY座標を推定するサブステップと、を含むことを特徴とする請求項2または3に記載の方法。前記カメラの前記俯瞰平面に対する平面射影行列を推定するサブステップは、前記俯瞰平面上のXY座標が既知の特徴点について、前記カメラ画像中で観測される画素を4点以上与え、最小2乗法により推定することを特徴とする請求項4に記載の方法。前記各粒子の尤度を算出するサブステップは、前記粒子のXY座標を前記俯瞰平面に対する平面射影行列により各カメラ画像へ射影し、射影された画素を底辺の中心とする長方形領域を設定し、前記長方形領域内部に含まれる各画素の被写体らしさを算出し、前記被写体らしさの平均から前記粒子の尤度を算出することを特徴とする請求項4または5に記載の方法。前記各画素の被写体らしさを算出する処理は、現時刻のフレーム直前までに構築される動的背景モデルに基づく尤度と、被写体のユニフォーム色に基づく情報と、背景パターン色に基づく情報と、から算出されることを特徴とする請求項6に記載の方法。前記後続フレームで被写体を形成する粒子群のXY座標を推定するサブステップは、一定の尤度以下の粒子を消滅させ、一定尤度より大きい粒子近傍に、新たな粒子を再配置することを特徴とする請求項4から7のいずれか1項に記載の方法。初期フレームにおける被写体の3次元世界座標と、複数のカメラで撮影された複数フレームのカメラ画像とから、後続フレームにおける被写体の3次元世界座標を推定するためのコンピュータを、前記初期フレームにおける被写体の3次元世界座標を特定平面上のXY座標に射影する手段と、前記特定平面上の被写体のXY座標を時間軸情報に基づき推定する手段と、前記特定平面上の被写体のXY座標をカメラ間情報に基づき評価する手段と、して機能させ、被写体の3次元世界座標を推定することを特徴とするプログラム。しかしながら、単一カメラ情報のみを用いる従来技術では、被写体どうしが重なるオクルージョン領域の発生により、推定精度が低下するという課題があった。以上の問題点を踏まえ、本発明では、単一のカメラ映像だけでなく、同期撮影された複数のカメラ映像を統合的に扱うことで、被写体3次元位置推定の精度を向上させる被写体3次元領域推定方法およびプログラムを提供することを目的とする。上記目的を実現するため本発明による被写体の3次元世界座標を推定する方法は、初期フレームにおける被写体の3次元世界座標と、複数のカメラで撮影された複数フレームのカメラ画像とから、後続フレームにおける被写体の3次元世界座標を推定する方法であって、前記初期フレームにおける被写体の3次元世界座標を特定平面上のXY座標に射影するステップと、前記特定平面上の被写体のXY座標を時間軸情報に基づき推定するステップと、前記特定平面上の被写体のXY座標をカメラ間情報に基づき評価するステップと、を含む。また、前記特定平面上のXY座標に射影するステップは、前記初期フレームにおける被写体の3次元世界座標を、前記被写体が存在するフィールド面を真上から俯瞰した場合に得られる俯瞰平面上のXY座標に射影し、前記被写体を俯瞰平面上に存在する複数の粒子として近似することも好ましい。また、前記時間軸情報に基づき推定するステップは、前記被写体を形成する粒子に関して、俯瞰平面上の移動方向をフレーム間のXY座標差分に基づく速度により定式化することも好ましい。また、前記カメラ間情報に基づき評価するステップは、各カメラの前記俯瞰平面に対する平面射影行列を推定するサブステップと、前記被写体を形成する各粒子の尤度を算出するサブステップと、前記尤度から、後続フレームで被写体を形成する粒子群のXY座標を推定するサブステップとを含むことも好ましい。また、前記カメラの前記俯瞰平面に対する平面射影行列を推定するサブステップは、前記俯瞰平面上のXY座標が既知の特徴点について、前記カメラ画像中で観測される画素を4点以上与え、最小2乗法により推定することも好ましい。また、前記各粒子の尤度を算出するサブステップは、前記粒子のXY座標を前記俯瞰平面に対する平面射影行列により各カメラ画像へ射影し、射影された画素を底辺の中心とする長方形領域を設定し、前記長方形領域内部に含まれる各画素の被写体らしさを算出し、前記被写体らしさの平均から前記粒子の尤度を算出することも好ましい。また、前記各画素の被写体らしさを算出する処理は、現時刻のフレーム直前までに構築される動的背景モデルに基づく尤度と、被写体のユニフォーム色に基づく情報と、背景パターン色に基づく情報とから算出されることも好ましい。また、前記後続フレームで被写体を形成する粒子群のXY座標を推定するサブステップは、一定の尤度以下の粒子を消滅させ、一定尤度より大きい粒子近傍に、新たな粒子を再配置することも好ましい。上記目的を実現するため本発明による被写体の3次元世界座標を推定することを特徴とするプログラムは、初期フレームにおける被写体の3次元世界座標と、複数のカメラで撮影された複数フレームのカメラ画像とから、後続フレームにおける被写体の3次元世界座標を推定するためのコンピュータを、前記初期フレームにおける被写体の3次元世界座標を特定平面上のXY座標に射影する手段と、前記特定平面上の被写体のXY座標を時間軸情報に基づき推定する手段と、前記特定平面上の被写体のXY座標をカメラ間情報に基づき評価する手段として機能させる。本発明により、被写体3次元領域の推定精度を大幅に改善することができ、自由視点映像の合成画質を向上することができる。本発明を実施するための最良の実施形態について、以下では図面を用いて詳細に説明する。提案手法は、時間軸情報と複数カメラ間の情報を統合的に扱うことを特徴とする。具体的には、ある特定フレームにおいて、各選手の3次元位置を真上から見下ろした場合に得られるXY座標でマップ化し、後続フレームでは、同マップのフレーム間情報に基づく動き予測と、カメラ間での対応を考慮した選手らしさの評価候補点をカメラ視点に投影し、選手かどうかを評価によってマップを自動生成する。以下、本フローチャートに基づいて説明する。なお、本実施例では、非固定ズームカメラの3次元位置は変化しないことを前提とする。開始:複数フレーム分の多視点映像を入力する。つまり、2台以上のカメラで撮影された複数フレームのカメラ画像が入力される。ステップ1:各カメラのフィールド面に対する平面射影行列を推定する。例えば、フィールド上ライン等、予め3次元座標が既知の特徴点について、カメラ画像中での画素座標を複数組与えることで、平面射影行列Hcを推定することができる参考:特願2010-032136。また、空間内のユークリッド座標系とカメラ座標系との射影関係を推定するカメラの強校正を予め行って、平面射影行列Hcを事前に求めておくこともできる。平面射影行列Hcは、3行3列の行列であり、対象フィールドの2次元座標中の点u、vをカメラ画素座標u’、v’に射影する。つまり、su’、v’、1T=Hcu、v、1Tである。なお、sは規格化のためのスカラーである。ステップ2:各被写体を複数の粒子で近似する。3次元世界座標を、各被写体が存在するフィールド面を真上から俯瞰した場合に得られる俯瞰平面上のXY座標に射影し、各被写体を俯瞰平面上に存在する複数の粒子として近似する。この被写体は、N個の粒子から構成されるものとして、時刻tにおける被写体の状態を、多数の離散的な粒子群として定式化する。時刻tの被写体は、のN個のベクトルによって表される。カメラ画像中にM個の被写体があれば、N×M個のベクトルでカメラ画像中の全被写体が複数の粒子で近似される。なお、このベクトルの初期値として、最低2フレーム分t=0、1が事前に入力され、以下のステップで、これ以降のフレームにおける被写体を形成する粒子の位置を推定し、被写体のXY座標での位置を推定する。ステップ3:粒子の状態遷移モデルを定式化する。各被写体を形成する粒子に関して、俯瞰平面上の移動方向をフレーム間のXY座標差分に基づく速度U,Vにより定式化する。フレームtで粒子の速度を表す移動ベクトルUt,Vtは、Ut,Vt=Xt-Xt-1,Yt-Yt-1と定式化される。この式により、2フレーム分t=0、1の粒子の位置が入力された場合、U1,V1が求まり、この速度を用いてt=2での粒子の位置U2,V2が求まる。t=3以上も同様にして粒子の位置を求めることができる。ステップ4:粒子の尤度を算出する。被写体のXY座標での位置を推定するフレームをtとする。ステップ3の式により、初期フレームt=0の粒子のXY座標X0n、Y0nから、フレームtでの粒子のXY座標Xtn、Ytnが求まる。求めたXtn、Ytnを、平面射影行列Hcにより各カメラ画像中の画素xt,cn、yt,cnに射影する。sxt,cn、yt,cn、1T=HcXtn、Ytn、1Tなお、n=1,,Nであり、cは、カメラを示す。例えばカメラがC台あるとき、c=1,,Cとなる。次に、カメラ画像において、画素xt,cn、yt,cnを底辺の中心点とする長方形領域を設定する。例えば、長方形の幅をw、高さをvとすると画素xyに対して、x-w/2、y、xw/2、y、x-w/2、yv、xw/2、yvの4点の長方形領域が設定される。図2は、画素xyに対して設定された長方形領域を示す。次に、この長方形領域に含まれる各画素について、被写体らしさを示す尤度を算出し、算出された尤度の平均値を、画素xyでの粒子の尤度Φxyとする。Φxyは、Φxy=1/カメラ台数×1/長方形内の画素数ΣΣφcx’、y’と表せる。ここで、φcx’、y’は、カメラcによるカメラ画像での長方形領域内の画素x’、y’での被写体らしさを示す尤度であり、最初のΣは全カメラについての総和であり、次のΣは長方形内のすべて画素についての総和である。なお、各画素での被写体らしさを示す尤度は、時刻t-1までに構築される動的背景モデルをもとに尤度を算出する。なお、動的背景モデルは、画素ごとに、複数フレーム分の平均、分散をもとにガウス分布を仮定することで定式化される。さらに、被写体の人物のユニフォームの色が事前に分かっている場合、長方形領域の被写体の色とこのユニフォームの色を比較して、差分情報を被写体らしさを示す尤度に加えることができる。さらに、背景の色が事前に分かっている場合、長方形領域の背景の色とこの背景の色を比較して、差分情報を被写体らしさを示す尤度に加えることができる。ステップ5:一定尤度以上の粒子近傍に再配置する。上記ステップで画素xtn、ytnに対して、粒子の尤度が算出される。ここで、尤度が一定以下の粒子を消滅させ、消滅させた粒子数と同じ数の粒子を、尤度が一定より大きい粒子の周りに再配置する。例えば、画素xtn、ytnにおいて、n=1から100の尤度が一定以下の場合、xt1、yt1からxt100、yt100の粒子は、消滅させられ、xt101、yt101からxtN、ytNの近傍に新たなxt1、yt1からxt100、yt100の新たな粒子が再配置される。以上のようにして、フレームtにおいて、被写体を近似する複数の粒子が推定され、この複数の粒子から、俯瞰平面上でのフレームtにおける被写体のXY座標が推定される。次に、本発明の実施例を示す。図3は、初期フレームでのカメラ画像と被写体XY座標マップ画像を示す。図3aは、カメラ1の画像を示し、図3bは、カメラ2の画像を示し、図3cは、被写体XY座標マップ画像を示す。図3cの各点が、被写体本実施例では選手を示す。この被写体を構成する複数の粒子のXY座標が初期値として入力される。図4は、フレーム30でのカメラ画像と被写体XY座標マップ画像を示す。図4aは、カメラ1の画像を示し、図4bは、カメラ2の画像を示し、図4cは、被写体XY座標マップ画像を示す。それぞれ、t=30での画像を示す。本実施例は、1秒間30フレームであるため、図4のカメラ画像は、図3のカメラ画像から1秒後の画像である。図4cが、フレーム30において、本発明の方法により推定された被写体の粒子の画像である。以上のように、本発明は、ある特定フレームにおいて、各選手の3次元位置を真上から見下ろした場合に得られるXY座標でマップ化し、後続フレームで、同マップのフレーム間情報に基づく動き予測と、カメラ間での対応を考慮した選手らしさの評価によって被写体領域を推定する。また、以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様および変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲およびその均等範囲によってのみ規定されるものである。"