"ネットワークを介してフォーム解析サーバ群と接続された携帯機器であって、人体の動作を撮像する撮像手段と、撮像した動作の画像から抽出されたパラメータに基づいた前記動作へのアドバイスを表示する表示手段と、テストデータを前記フォーム解析サーバ群に送出するテストデータ送出手段と、前記テストデータに対して前記フォーム解析サーバ群による所定の処理がなされ前記テストデータのレスポンスとしてテストアドバイスデータが送信されてきた場合に、前記テストアドバイスデータを受信するテストアドバイスデータ受信手段と、前記テストデータの送出から前記テストアドバイスデータの受信までにかかった時間に基づいて、前記動作の画像からパラメータを抽出し前記アドバイスを生成するフォームの解析処理の処理分担を決定する処理分担決定手段と、を有し、前記フォームの解析処理は、決定した前記処理分担に基づいて、前記携帯機器と前記フォーム解析サーバ群との間で分担して処理され、前記動作へのアドバイスは、分担して処理された前記フォームの解析処理の結果、生成されることを特徴とする、携帯機器。前記フォームの解析処理が、前記動作の画像の画像処理、前記動作の画像からパラメータを抽出する処理、前記パラメータに基づいて前記アドバイスを生成する処理を含み、前記処理分担決定手段は、当該画像処理、パラメータを抽出する処理、アドバイスを生成する処理のいずれを前記携帯機器に実行させ、残りを前記フォーム解析サーバ群に実行させるかを決定することを特徴とする、請求項1記載の携帯機器。前記パラメータが、フォームの類型からあらかじめ定められた所定の番号であり、前記表示手段は、前記処理分担決定手段が、画像処理からパラメータを抽出する処理までを前記携帯機器で実行させるように処理分担を決定し、前記所定の番号を前記フォーム解析サーバ群に送信し、前記所定の番号に対応するアドバイスを受信した場合に、受信したアドバイスを表示することを特徴とする請求項2記載の携帯機器。ネットワークを介してフォーム解析サーバ群と接続された携帯機器の制御方法であって、テストデータを前記フォーム解析サーバ群に送出するテストデータ送出ステップと、前記テストデータに対して前記フォーム解析サーバ群による所定の処理がなされ前記テストデータのレスポンスとしてテストアドバイスデータが送信されてきた場合に、前記テストアドバイスデータを受信するテストアドバイスデータ受信ステップと、前記テストデータの送出から前記テストアドバイスデータの受信までにかかった時間に基づいて、前記動作の画像からパラメータを抽出し前記アドバイスを生成するフォームの解析処理の処理分担を決定する処理分担決定ステップと、を含み、前記フォームの解析処理は、決定した前記処理分担に基づいて、前記携帯機器と前記フォーム解析サーバ群との間で分担して処理され、前記動作へのアドバイスは、分担して処理された前記フォームの解析処理の結果、生成されるものであり、人体の動作を撮像する撮像ステップと、撮像した動作の画像から抽出されたパラメータに基づいた前記動作へのアドバイスを表示する表示ステップと、を含むことを特徴とする、携帯機器の制御方法。上述した従来技術に鑑みて本願では、スポーツ等の動作者の動作を解析し、動作に対するアドバイスを出力するにあたって、当該動作を撮像した動画像等連続した静止画像も含むを解析対象にする。そして、装置の大型化や知識情報の拡充が容易でないという課題に対応するため、動作の解析や知識情報からのアドバイスの抽出といった一部の処理をクラウド化する。動作の撮像にはカメラと、クラウドとの通信機能を搭載した小型の携帯機器例えば、デジタルカメラが好適を用いる。ところがこの場合、スポーツの動作を行うゴルフ練習場やテニスコートなど通信を行う場所は多様であり、通信条件が場所によって大きく異なる。そのため、どこまでの処理を携帯機器側で行い、どこからの処理をクラウドに分担させるかという役割分担を、単純に一つに決めてしまうと多様な通信条件に対応できない。場所と場合によっては、ユーザが感じるレスポンスが悪化する可能性がある。また、トータルレスポンスに影響を与えるのは通信条件だけでなく、携帯機器の性能やクラウド側の処理の集中度合いも影響を与える。携帯機器の性能はユーザごとに多様であり、クラウド側の処理の集中度合いも時間等によって異なる。そのため、トータルレスポンスの最適化は、携帯機器ごとにまた実際に利用するときに都度行う必要がある。本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであって、トータルレスポンスを最適化した携帯機器及びその制御方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するために本発明は、ネットワークを介してフォーム解析サーバ群と接続された携帯機器であって、人体の動作を撮像する撮像手段と、撮像した動作の画像から抽出されたパラメータに基づいた前記動作へのアドバイスを表示する表示手段と、テストデータを前記フォーム解析サーバ群に送出するテストデータ送出手段と、前記テストデータに対して前記フォーム解析サーバ群による所定の処理がなされ前記テストデータのレスポンスとしてテストアドバイスデータが送信されてきた場合に、前記テストアドバイスデータを受信するテストアドバイスデータ受信手段と、前記テストデータの送出から前記テストアドバイスデータの受信までにかかった時間に基づいて、前記動作の画像からパラメータを抽出し前記アドバイスを生成するフォームの解析処理の処理分担を決定する処理分担決定手段と、を有し、前記フォームの解析処理は、決定した前記処理分担に基づいて、前記携帯機器と前記フォーム解析サーバ群との間で分担して処理され、前記動作へのアドバイスは、分担して処理された前記フォームの解析処理の結果、生成されることを特徴とする、携帯機器を提供する。また、本発明は、ネットワークを介してフォーム解析サーバ群と接続された携帯機器の制御方法であって、テストデータを前記フォーム解析サーバ群に送出するテストデータ送出ステップと、前記テストデータに対して前記フォーム解析サーバ群による所定の処理がなされ前記テストデータのレスポンスとしてテストアドバイスデータが送信されてきた場合に、前記テストアドバイスデータを受信するテストアドバイスデータ受信ステップと、前記テストデータの送出から前記テストアドバイスデータの受信までにかかった時間に基づいて、前記動作の画像からパラメータを抽出し前記アドバイスを生成するフォームの解析処理の処理分担を決定する処理分担決定ステップと、を含み、前記フォームの解析処理は、決定した前記処理分担に基づいて、前記携帯機器と前記フォーム解析サーバ群との間で分担して処理され、前記動作へのアドバイスは、分担して処理された前記フォームの解析処理の結果、生成されるるものであり、人体の動作を撮像する撮像ステップと、撮像した動作の画像から抽出されたパラメータに基づいた前記動作へのアドバイスを表示する表示ステップと、を含むことを特徴とする、携帯機器の制御方法を提供する。本発明によれば、トータルレスポンスを最適化した携帯機器及びその制御方法を提供することが可能となる。以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明する。説明の順序としては、まず実施形態の静的な構成を説明し、次にスポーツ等をする人体の動作解析からアドバイスの出力までの一連のプロセスを、次に当該一連のプロセスを最適なレスポンススピードで提供するための仕組み及び処理の流れを説明する。図1に、本実施形態全体のネットワーク構成を例示する。図示するように、本実施形態に係るフォーム解析システム1は、被写体である人体を撮像する機能を搭載する携帯機器100と、クラウド側にあるフォーム解析サーバ群200とを含む情報処理システムである。フォーム解析サーバ群200は、物理的なサーバ構成例の観点から述べると、ナレッジデータベースサーバ、画像解析サーバ、アドバイス生成サーバなどからなるインターネット上のサーバ群である。もちろんこれは当業者が実施可能な一例を述べているに過ぎない。フォーム解析サーバ群200と携帯機器100の間の通信ネットワークの具体的態様は、例えば、無線ローカルエリアネットワークとアクセスポイントを介してインターネットに接続するような態様が利用可能である。携帯機器100は、物理的なハードウェア構成例の観点から述べると、デジタルカメラやカメラを搭載したスマートフォンが利用できる。デジタルカメラであれば、ゴルフのスイング等をする被写体の前に三脚で立たせることができるので利便性の点で有利である。機能構成の観点からは、本実施形態に係るフォーム解析システム1は、図2に示すような機能を備える。図2に、フォーム解析システム1の機能構成を示す。携帯機器100は、撮像手段101、通信手段102、操作手段103、表示手段104、処理手段110を有する。他方、フォーム解析サーバ群200は、処理手段210、ナレッジデータベース201を有する。撮像手段101は、光学レンズや光電変換素子などのハードウェア及びこれを制御するドライバソフトウェアによって実現される手段である。スポーツ等をする人体の動作を撮像する機能を備える。撮像によって得られた動画像データ連写した静止画でもよいは、処理手段110に入力される。処理手段110は、中央演算装置を中心に一次記憶作業メモリなどのハードウェア及びこれを制御するソフトウェアプログラムによって実現される手段である。処理手段110の有する機能ブロックについては、図6を参照して後述する。また、処理手段110は携帯機器100全体を制御し、通信条件が不良の場合等に図3で説明するフォームの解析処理を実行する。操作手段103はユーザによる手動入力操作を携帯機器100に入力する一方、表示手段104は携帯機器100による情報処理の結果を液晶表示装置等の表示デバイスの画面に出力する。通信手段102は、ネットワークを介して、クラウド側のフォーム解析サーバ群200と通信を行う。クラウド側の処理手段210は、携帯機器100側の処理手段110が実行可能なフォームの解析処理を、同様に、実行可能である。処理手段210がフォームの解析処理を実行するのは、通信条件が良好な場合等である。また、処理手段210は、ナレッジデータベース201を参照して、参照した知識情報に基づいて撮像した動作の分析処理や、アドバイスの生成処理も行う。基本的に図2に示したような機能構成を備えるフォーム解析システム1が、スポーツ等をする人体の動作解析を行い、アドバイスを出力するまでの一連のプロセスを図3のフローチャート図に示す。図3はフォームの解析処理の流れを示す。フォームの解析処理は、大きく分けて、撮像、画像処理、パラメータ抽出、解析アドバイス生成、アドバイス表示のプロセスに分かれる。図3において、まず、撮像手段101が被写体の動作を撮像するステップS101。以降のステップS102からステップS109の動作主体は、通信条件によって処理手段110か処理手段210のどちらかが選ばれる。撮像した動画像連写によって得られた連続した静止画像でもよいに基づいて、移動物体の抽出が行われるステップS102。移動物体の抽出は、例えば、時間的に前後する2フレーム間で差分を取り、静止画領域を取り除くことで行う。次に、抽出した移動物体の画像を所定の時間分重ね合わせた画像を生成するステップS103。次に、重ね合わせた画像から骨格を抽出するステップS104。骨格の抽出方法は、まず、処理対象の画像から人の部分を抽出した二値画像を作成するこれはステップS102で得られた画像を二値化したものでよい。二値画像は例えば、人の部分1、その他を0とする。次に、二値画像をX方向にラスタ走査し、1の画素が連続している場合にその中央の画素を残し、残された中央の画素を骨格と見なす図4参照。次に、抽出した骨格の任意の点例えば、肩や肘にあたる点の加速度を抽出するステップS105。例えば、肩の動きの加速度を求める場合、肩の点の時間0の座標をX11,Y11とし、0.1秒後の座標をX13,Y13としたとき、肩の点の加速度はX方向とY方向でそれぞれ、次のように求まる。X方向の加速度=X13-X11/0.1-0Y方向の加速度=Y13-Y11/0.1-0この例では2次元の場合であるが、3次元で計測してもよい。次に、抽出した骨格の任意の点の軌跡を検出するステップS106。軌跡の検出は、重ね合わせた画像において骨格上の任意の点を結ぶことで検出できる。肘の点なら、動作の間に肘の点がどのように動くのかが軌跡を検出することによって表される。以上、ステップS102からステップS106の処理を実行して、フォーム解析システム1は、フォームの解析の基礎となる情報を抽出検出する。フォームの解析の基礎となる情報は、本実施形態では、重ね合わせた画像、抽出した骨格、骨格上の任意の点の加速度、骨格上の任意の点の軌跡である。次に、これらフォームの解析の基礎となる情報に基づいて、解析を行うステップS107。また、解析に必要な情報を取得するため、適宜ナレッジデータベース201を参照するステップS108。ステップS107の具体的なアルゴリズムについては、従来公知のものなど、種々のアルゴリズムを用いて実施することができる。例えば、撮像したフォームの軌跡と、ナレッジデータベース201に記憶されているプロプレーヤーのフォームの軌跡とを比較して、類似度を算出するなどの処理を行う。次に、フォーム解析システム1は、ステップS102からステップS108までの処理による処理結果に基づいて、フォームの改善点などのアドバイスを生成するステップS109。生成するアドバイスは、通信条件が良好な場合は、クラウド側の処理手段210が行い、フォームの解析処理による処理結果に応じたアドバイスを動的に生成する。この場合、生成するアドバイスは、音声や動画像やテキストデータを含んだマルチメディアデータとしてもよい。一方、通信条件が不良の場合は、ナレッジデータベース201に記憶されている、いくつかの定められたアドバイスの中から、抽出されたパラメータに対応したアドバイスを読み出し、携帯機器100に送出する。この場合、生成するアドバイスは、テキストデータとする。携帯機器100は、生成したアドバイスを出力する。好適には、表示手段104に重ね合わせ画像の上に検出した軌跡を重ね合わせて表示し、さらに、生成したアドバイスを添付して表示するステップS110。以上が、スポーツ等をする人体の動作解析からアドバイスの出力までの一連のプロセスフォームの解析処理である。ところで、本実施形態の動作解析は、動画像を扱うので比較的重い処理になる。そのため、クラウド側のフォーム解析サーバ群200にアクセスが集中したような場合に、ユーザが望むようなレスポンスが得られない可能性がある。また、クラウド側の混み具合に問題がない場合でも、携帯機器100からインターネットや携帯電話キャリアが提供する通信網への接続が不安定でつながりにくいときには、やはりユーザが望むようなレスポンスが得られない可能性がある。また、スポーツの動作を行うゴルフ練習場やテニスコートなど通信を行う場所は多様であり、通信電波の受信感度の差が激しい。このような場所と場合によってはユーザが感じるレスポンスが悪化するケースがあることに備えて、本実施形態では、図3に示したような画像処理、パラメータ抽出、解析、アドバイス生成の各処理を、携帯機器100側で実行するかクラウド側で実行するかをあらかじめ定めず、事前にテストデータを送受信し処理に要した時間等に基づいて、前記各処理を実行する主体を動的に決定する。このような動的な役割分担機能を提供する構成を図5に、トータルレスポンスの最適化処理の流れを図6に示す。図5は、処理手段110,210の詳細な機能構成を示すブロック図である。処理手段110,210の構成の理解を助けるために通信手段102などについては図2同様に記載しているがそれ以外のものについては記載を省略している。図示のように、処理手段110,210は、いずれも画像処理手段、パラメータ抽出手段、解析アドバイス生成手段を備える。処理手段110は、さらに、テストデータ送出手段114、テストアドバイスデータ受信手段115、処理分担決定手段116を備える。以下は、図6も参照しながら説明する。テストデータ送出手段114は、図3に示したようなフォームの解析処理図3又は図6のステップS207参照を行う前に、あらかじめ定められた短めの動画像をテストデータとしてフォーム解析サーバ群200へ送出するステップS201。また、送出と同時に、レスポンスであるテストアドバイスデータを受信するまでの時間を計測するステップS202。テストデータは、処理手段210によって所定の処理がなされ、携帯機器100へテストアドバイスデータが返信されるステップS203。テストアドバイスデータ受信手段115が返信されたテストアドバイスデータを受信し、テストデータ送出からテストアドバイスデータ受信までにかかった時間の計測を終了するステップS204、ステップS205。処理分担決定手段116は、このかかった時間に基づいて、フォームの解析処理のどこまでのステップを携帯機器100側で実行させ、どこからのステップをフォーム解析サーバ群200側で実行させるかという処理分担を決定するステップS206。その後、フォーム解析システム1は、前段の処理で決定した処理分担にしたがった役割分担で、フォームの解析処理図3に示した一連の処理を実行するステップS207。テストデータは、標準的な長さの動画像を送った場合よりも比較的短いデータとするとよい。また、処理分担は、テストデータの送出から受信までにかかった時間に応じて、次のようにする。かかった時間が短く転送速度が速いあるいはクラウド側の処理が軽いと判断される場合は、画像処理から解析アドバイス生成までをフォーム解析サーバ群200に実行させる。すなわち、通信手段102は動画像をフォーム解析サーバ群200に送り、画像処理手段211、パラメータ抽出手段212、解析アドバイス生成手段213が図3のステップS102~S109までの処理を実行する。かかった時間が長く転送速度が遅いあるいはクラウド側の処理が重いと判断される場合は、画像処理からパラメータ抽出までを携帯機器100で分担し、解析アドバイス生成をフォーム解析サーバ群200に実行させる。すなわち、通信手段102は、抽出したパラメータをフォーム解析サーバ群200に送り、画像処理手段111、パラメータ抽出手段112が図3のステップS102~S106までの処理を実行し、解析アドバイス生成手段213が図3のステップS107~S109までの処理を実行する。また、かかった時間が極端に長く転送速度がきわめて遅いと判断される場合には、抽出処理を次のように簡略化するとよい。図3のステップS104~S106で抽出されるパラメータのパターンに応じた番号をあらかじめ定めておき、実際に抽出されたパラメータから撮像した動作をパターンに当てはめ、そのパターンの番号をフォーム解析サーバ群200に送る。フォーム解析サーバ群200のナレッジデータベース201では番号に応じた定型のアドバイスを用意しておき、受信した番号に応じてアドバイスを携帯機器100に送り返す。スポーツ等では初心者が陥りやすい、よくないフォームのパターンがあるため、このように構成することで効率的にアドバイスが生成できる一方、クラウド側の処理を軽くすることができる。上述したところによると、処理分担に応じて図5の通信手段102からクラウド側の処理手段210に送信される信号s1は、動画像データ、抽出されたパラメータ骨格データ、加速度データ、軌跡データ、又は、抽出されたパラメータフォームの類型に応じた番号のいずれかの場合があることになる。なお、抽出されたパラメータに動画像データを含めてもよい。上述した本実施形態によれば、多様な通信環境下に携帯機器を持ち出す場合や、クラウド側の処理負荷が不明である場合であってもテストデータの送受信によりトータルレスポンスの良否を確かめた上で処理分担を決定するので、動的な役割分担が実現し、トータルレスポンスの最適化が可能となる。また、上述した本実施形態によれば最適なレスポンスで、テニスのサーブやゴルフのスイングなどのフォームを確認し、フォームの改善点などのアドバイスを得ることのできる携帯機器を提供することができる。なお、テストデータの送受信は、フォームの解析処理の事前に行うこととしたが、さらに具体的には、携帯機器ごとに、また実際に利用するときに都度行うとよい。トータルレスポンスに影響を与えるのは通信条件だけでなく、携帯機器の性能やクラウド側の処理の集中度合いも影響を与える。携帯機器の性能はユーザごとに多様であり、クラウド側の処理の集中度合いも時間等によって異なる。そのため、本実施形態のように、携帯機器ごとにテストデータの送受信を行い、また実際に利用する都度テストデータの送受信を行うことで、携帯機器ごとの性能差やクラウド側のアクセス集中の度合いの変動に対応することができるようになる。"