"ゴルフクラブを持ってスイング動作を行う人物を背景とともに撮影した動画から、ピクセルの集合体であるフレームを抽出し、該抽出されたフレームの各ピクセルを前記人物又は前記背景のいずれかに特定して前記人物のシルエットを抽出する方法であって、それぞれのピクセルについて、全てのフレームからなる全フレーム集合を作成するステップと、前記全フレーム集合について、頻度がフレーム数であり、階級が色情報であるヒストグラムを作成するステップと、前記動画から前記人物のアドレス状態が撮像されたアドレスフレームを抽出するステップと、前記アドレスフレームを画像処理し、前記人物及び前記ゴルフクラブについて予め定められた複数箇所の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点に基づいて、前記人物及びゴルフクラブを包含しつつその周囲の背景を一部に含んだ領域であるマスク領域を設定するステップと、前記特徴点に基づいて、前記マスク領域に含まれるピクセルの中から前記人物のシルエットを構成する確率が高い領域である人体ゾーンを設定するステップと、前記人体ゾーンのピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記人体ゾーンのピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で人体を表す階級である人体区間を決定する人体区間決定ステップと、決定された前記人体区間に基づいて、前記人体ゾーンの外側のピクセルのヒストグラムに人体区間を決定する人体区間伝播ステップと、前記マスク領域の外側である非マスク領域のピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記非マスク領域のピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で背景を表す階級である背景区間を決定する背景区間決定ステップと、決定された前記背景区間に基づいて、前記マスク領域内のピクセルのヒストグラムに背景区間を決定する背景区間伝播ステップとを含むことを特徴とするシルエット抽出方法。前記ヒストグラムは、全てのピクセルを対象としかつ階級を輝度とした第1ヒストグラム、有彩色のピクセルを対象として階級を色相とした第2ヒストグラム、及び、無彩色のピクセルを対象として階級が輝度である第3ヒストグラムを含む請求項1記載のシルエット抽出方法。前記特徴点は、アドレス状態の人体の頭頂部、おでこ、背中、腰、膝裏、踵、つま先、太股、手元、ゴルフクラブのヘッド及び肩の各部を代表する位置を含む請求項1又は2記載のシルエット抽出方法。前記マスク領域を設定するステップは、前記特徴点を繋いで初期マスク領域を設定するステップと、前記初期マスク領域を予め定められた厚さに膨張させて前記マスク領域を設定する請求項1乃至3のいずれかに記載のシルエット抽出方法。前記人体ゾーンを設定するステップは、前記特徴点に基づいて、前記初期マスク領域の内側かつ明らかに人体である位置に基準点を設定するステップと、前記基準点を用いて前記人体ゾーンを決定する請求項4記載のシルエット抽出方法。前記フレームのピクセルのうち、ゴルフ練習場の支柱を表示するピクセルを特定するステップと、該支柱を表示するピクセルと、そのヒストグラムとに基づいて、支柱を表示している階級である支柱区間を決定するステップとを含み、前記背景区間伝播ステップは、前記支柱区間をスキップする請求項1乃至5のいずれかに記載のシルエット抽出方法。前記背景区間及び前記人体区間が決定された後、これらの整合性を判定するステップをさらに含む請求項1乃至6のいずれかに記載のシルエット抽出方法。ゴルフクラブを持ってスイング動作を行う人物を背景とともに撮影した動画から、ピクセルの集合体であるフレームを抽出し、該抽出されたフレームの各ピクセルを前記人物又は前記背景のいずれかに特定して前記人物のシルエットを抽出するシステムであって、前記動画を撮影するカメラ、撮影された動画を記憶するメモリ、及び演算部を具え、前記演算部は、それぞれのピクセルについて、全てのフレームからなる全フレーム集合を作成する集合作成部と、前記全フレーム集合について、頻度がフレーム数であり、階級が色情報であるヒストグラムを作成するヒストグラム作成部とを含むとともに、前記動画から前記人物のアドレス状態が撮像されたアドレスフレームを抽出するアドレスフレーム抽出部、前記アドレスフレームを画像処理し、前記人物及び前記ゴルフクラブについて予め定められた複数箇所の特徴点を抽出する特徴点抽出部、前記特徴点に基づいて、前記人体及びゴルフクラブを包含しつつその周囲の背景を小範囲で含んだ領域であるマスク領域を設定するマスク領域設定部、前記特徴点に基づいて、前記マスク領域に含まれるピクセルの中から前記人物のシルエットを構成する確率が高い領域である人体ゾーンを設定する人体ゾーン設定部、前記人体ゾーンのピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記人体ゾーンのピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で人体を表す階級である人体区間を決定する人体区間決定部、決定された前記人体区間に基づいて、前記人体ゾーンの外側のピクセルのヒストグラムに人体区間を決定する人体区間伝播部、前記マスク領域の外側である非マスク領域のピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記非マスク領域のピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で背景を表す階級である背景区間を決定する背景区間決定部、及び決定された前記背景区間に基づいて、前記マスク領域内のピクセルのヒストグラムに背景区間を決定する背景区間伝播部を含む判定部を有することを特徴とするシルエット抽出システム。上記特許文献では、それなりの精度が確保されてはいるが、いくつかの問題点が指摘されている。即ち、上記特許文献のものでは、人物と背景とが似たような色合いである場合、両者を上手く区別することができないという問題があった。本発明は、以上のような問題点に鑑み案出されたもので、人物と背景とが似たような色合いであっても、両者を上手く区別することができるシルエット抽出方法及びシルエット抽出システムを提供することを主たる目的としている。本発明のうち請求項1記載の発明は、ゴルフクラブを持ってスイング動作を行う人物を背景とともに撮影した動画から、ピクセルの集合体であるフレームを抽出し、該抽出されたフレームの各ピクセルを前記人物又は前記背景のいずれかに特定して前記人物のシルエットを抽出する方法であって、それぞれのピクセルについて、全てのフレームからなる全フレーム集合を作成するステップと、前記全フレーム集合について、頻度がフレーム数であり、階級が色情報であるヒストグラムを作成するステップと、前記動画から前記人物のアドレス状態が撮像されたアドレスフレームを抽出するステップと、前記アドレスフレームを画像処理し、前記人物及び前記ゴルフクラブについて予め定められた複数箇所の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、前記特徴点に基づいて、前記人物及びゴルフクラブを包含しつつその周囲の背景を一部に含んだ領域であるマスク領域を設定するステップと、前記特徴点に基づいて、前記マスク領域に含まれるピクセルの中から前記人物のシルエットを構成する確率が高い領域である人体ゾーンを設定するステップと、前記人体ゾーンのピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記人体ゾーンのピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で人体を表す階級である人体区間を決定する人体区間決定ステップと、決定された前記人体区間に基づいて、前記人体ゾーンの外側のピクセルのヒストグラムに人体区間を決定する人体区間伝播ステップと、前記マスク領域の外側である非マスク領域のピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記非マスク領域のピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で背景を表す階級である背景区間を決定する背景区間決定ステップと、決定された前記背景区間に基づいて、前記マスク領域内のピクセルのヒストグラムに背景区間を決定する背景区間伝播ステップとを含むことを特徴とする。また請求項2記載の発明は、前記ヒストグラムは、全てのピクセルを対象としかつ階級を輝度とした第1ヒストグラム、有彩色のピクセルを対象として階級を色相とした第2ヒストグラム、及び、無彩色のピクセルを対象として階級が輝度である第3ヒストグラムを含むことを特徴とする。また請求項3記載の発明は、前記特徴点は、アドレス状態の人体の頭頂部、おでこ、背中、腰、膝裏、踵、つま先、太股、手元、ゴルフクラブのヘッド及び肩の各部を代表する位置を含むことを特徴とする。また請求項4記載の発明は、前記マスク領域を設定するステップは、前記特徴点を繋いで初期マスク領域を設定するステップと、前記初期マスク領域を予め定められた厚さに膨張させて前記マスク領域を設定することを特徴とする。また請求項5記載の発明は、前記人体ゾーンを設定するステップは、前記特徴点に基づいて、前記初期マスク領域の内側かつ明らかに人体である位置に基準点を設定するステップと、前記基準点を用いて前記人体ゾーンを決定することを特徴とする。また請求項6記載の発明は、前記フレームのピクセルのうち、ゴルフ練習場の支柱を表示するピクセルを特定するステップと、該支柱を表示するピクセルと、そのヒストグラムとに基づいて、支柱を表示している階級である支柱区間を決定するステップとを含み、前記背景区間伝播ステップは、前記支柱区間をスキップすることを特徴とする。また請求項7記載の発明は、前記背景区間及び前記人体区間が決定された後、これらの整合性を判定するステップをさらに含むことを特徴とする。また請求項8記載の発明は、ゴルフクラブを持ってスイング動作を行う人物を背景とともに撮影した動画から、ピクセルの集合体であるフレームを抽出し、該抽出されたフレームの各ピクセルを前記人物又は前記背景のいずれかに特定して前記人物のシルエットを抽出するシステムであって、前記動画を撮影するカメラ、撮影された動画を記憶するメモリ、及び演算部を具え、前記演算部は、それぞれのピクセルについて、全てのフレームからなる全フレーム集合を作成する集合作成部と、前記全フレーム集合について、頻度がフレーム数であり、階級が色情報であるヒストグラムを作成するヒストグラム作成部とを含むとともに、前記動画から前記人物のアドレス状態が撮像されたアドレスフレームを抽出するアドレスフレーム抽出部、前記アドレスフレームを画像処理し、前記人物及び前記ゴルフクラブについて予め定められた複数箇所の特徴点を抽出する特徴点抽出部、前記特徴点に基づいて、前記人体及びゴルフクラブを包含しつつその周囲の背景を小範囲で含んだ領域であるマスク領域を設定するマスク領域設定部、前記特徴点に基づいて、前記マスク領域に含まれるピクセルの中から前記人物のシルエットを構成する確率が高い領域である人体ゾーンを設定する人体ゾーン設定部、前記人体ゾーンのピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記人体ゾーンのピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で人体を表す階級である人体区間を決定する人体区間決定部、決定された前記人体区間に基づいて、前記人体ゾーンの外側のピクセルのヒストグラムに人体区間を決定する人体区間伝播部、前記マスク領域の外側である非マスク領域のピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記非マスク領域のピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で背景を表す階級である背景区間を決定する背景区間決定部、及び決定された前記背景区間に基づいて、前記マスク領域内のピクセルのヒストグラムに背景区間を決定する背景区間伝播部を含む判定部を有することを特徴とする。本発明は、スイング動作中のアドレス状態に着目されてなされた。即ち、アドレス状態は、スイング動作の他の状態に比べて個人差が小さく、人物は、皆、ほぼ同様の姿勢になる。本発明では、このような経験則に基づき、アドレス状態のフレームであるアドレスフレームを画像処理し、人物及びゴルフクラブについて予め定められた複数箇所の特徴点が抽出される。この特徴点に基づいて、人物のシルエットを包含するマスク領域及び該マスク領域の中でさらに人体を構成する確率が高い領域である人体ゾーンが設定される。そして、人体ゾーンのピクセルのヒストグラムと、アドレスフレームの前記人体ゾーンのピクセルの色情報とに基づいて、ヒストグラムの中で人体を表す階級である人体区間が決定され、これに基づいて、人体ゾーンの外側のピクセルのヒストグラムに人体区間を決定するいわゆる人体区間の伝播が行われる。また、アドレスフレームにおいて、マスク領域の外側である非マスク領域のピクセルは、背景を構成する確率が高い。そこで、本発明では、非マスク領域のピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記非マスク領域のピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムの中で背景を表す階級である背景区間が決定され、これに基づいて、前記マスク領域内のピクセルのヒストグラムに背景区間を決定するいわゆる背景区間の伝播が行われる。このような2つの伝播処理を含む本発明の方法によれば、人物と背景とが似たような色合いであっても、両者を上手く区別することができる。従って、精度の高いシルエット抽出が可能になる。以下、本発明の実施の一形態が図面に基づき説明される。図1には、本発明を実施するためのシルエット抽出システム1の構成図が示される。本実施形態のシステムは、携帯電話機2と、該携帯電話機2と通信手段を介して接続されたサーバー3とを含む。なお、通信手段には、無線のみならず、途中に有線の通信手段を含ませても良い。前記携帯電話機2は、カメラ4、メモリ5及び送受信部6とを含む。前記カメラ4は、動画を撮影することができる。前記メモリ5には、例えばRAM、SDカードミニSD、マイクロSD等を含む及びその他の記憶媒体が挙げられる。前記サーバー3は、演算部7、メモリ8及び送受信部9を含む。前記演算部7には、例えばCPUが用いられ、図2に示されるように、フレーム抽出部7a、第1集合作成部7b、第2集合作成部7c、輝度ヒストグラム作成部7d、色ヒストグラム作成部7e及び判定部7fを含む。図3には、本実施形態のシステム1によって行われるシルエット抽出方法の処理手順が記載される。本実施形態では、先ず、ゴルフスイングがカメラ4で撮影されるステップS1。ゴルフスイングは、ゴルフクラブを持った人物によって行われる一連の動きである。本明細書において、ゴルフスイングは、静止して構えた状態であるアドレス状態、ゴルフクラブを徐々に振り上げるテイクバック、最もゴルフクラブを振り上げられた状態であるトップ、トップからゴルフクラブが振り下ろされるダウンスイング、ゴルフクラブのヘッドがゴルフボールと衝突するインパクト、及び、インパクト後、ゴルフクラブを前方から上方へと振り抜いて静止するフィニッシュまでを含む。図4には、携帯電話機2のカメラ4で撮影を開始する際の画面が示されている。この画面は、携帯電話機2のモニタ図示省略に表示される。この画面は、人物11がゴルフクラブ10を構えて静止したアドレス状態で、人物11の後方から撮影されている。好ましい実施形態として、携帯電話機2には、第1ガイド枠12及び第2ガイド枠13が示される。これらの枠12、13は、携帯電話機2の演算部図示省略上で実行されるソフトウエアによって表示される。撮影者は、第1ガイド枠12にゴルフクラブ10のグリップ10aが含まれ、第2ガイド枠13にヘッド10bが含まれるように、カメラ4のアングルを決定する。従って、これらの枠12、13は、カメラ4と人物11との距離や、カメラアングルを決定するのに役立つ。本実施形態では、図4のアドレス状態から前記撮影が開始される。撮影が開始されると、人物11はゴルフスイングを開始し、前記フィニッシュまで撮影が継続される。撮影によって、動画データが得られる。このデータは、メモリ5に記憶されるステップS2。この動画のピクセル数は、例えば縦640×横320である。撮影者又は人物11が携帯電話機2を操作することにより、動画のデータがサーバー3へと送信されるステップS3。データは、携帯電話機2の送受信部6から、サーバー3の送受信部9へ送信され、メモリ8に記憶されるステップS4。次に、フレーム抽出部7aが、動画のデータからピクセルの集合体である多数のフレームすなわち静止画のデータを抽出するステップS5。1秒あたりの抽出数フレームは30又は60である。例えば、フレーム数が30である3秒の動画データの場合、30×3の90フレームが抽出される。なお、抽出されたフレームには、必要に応じ、各フレームに補正処理がなされる。補正処理としては、手ぶれ補正処理が挙げられる。次に、第1集合作成部7bは、それぞれのピクセルについて、全てのフレームからなる全フレーム集合を作成するステップS6。画像が縦640×横320の上記動画の場合、640×320×90=18432000ピクセルの集合が作成される。また、第2集合作成部7cは、それぞれのフレームのそれぞれのピクセルが、無彩色であるか有彩色であるかを決定し、それぞれのピクセルごとに、有彩色フレーム集合と無彩色フレーム集合とを作成するステップS7。さらに、輝度ヒストグラム作成部7dは、全フレーム集合について、輝度ヒストグラム第1ヒストグラムを作成するステップS8。この輝度ヒストグラムでは、例えば、図5a乃至cに示されるように、頻度がフレーム数であり、階級が輝度色情報である。他の色情報に基づいて輝度ヒストグラムが作成されてもよい。また、輝度ヒストグラムは、平滑化処理されても良い。さらに、色ヒストグラム作成部7eは、有彩色フレーム集合及び無彩色フレーム集合について、色ヒストグラム第2ヒストグラムを作成するステップS9。この色ヒストグラムは、例えば、図6a乃至cに示されるように、頻度がフレーム数であり、有彩色フレーム集合に関する階級が色相色情報であり、無彩色フレーム集合に関する階級が輝度色情報である。有彩色フレーム集合に関する階級が、色相以外の色情報であってもよく、無彩色フレーム集合に関する階級が、輝度以外の色情報であってもよい。判定部7fは、これらの情報を用いて、それぞれのピクセルのそれぞれのフレームが背景であるか人物であるかを判定する判定処理ラベル付けを行うステップS10。判定処理の手順については、図7に示されている。本実施形態の判定処理では、先ず、判定部7fのアドレスフレーム抽出部が、前記動画のフレームから人物11のアドレス状態が撮像されたアドレスフレームを抽出するステップS101。例えば、アドレスした状態から撮影が開始された場合、時間軸で先頭のフレームが抽出される。このアドレスレームには、図4に示したような、人物11及びゴルフクラブ10が撮影されている。[特徴点抽出ステップ]次に、判定部7fの特徴点抽出部が、アドレスフレームを画像処理し、人物11及びゴルフクラブ10について予め定められた複数箇所の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップを行うステップS102。本実施形態において、前記特徴点は、図8に示されるように、アドレス状態の人体11の頭頂部11a、おでこ11b、背中11c、腰11d、膝裏11e、踵11f、つま先11g、太股11h、手元11i、ゴルフクラブのヘッド10b及び肩11jの各部を代表する位置である特徴点P1乃至P12を含む。これらの特徴点P1乃至P12は、画像処理から得られるデータに対して、アドレス状態で人物ゴルファがとるほぼ一定の姿勢を考慮することで計算により抽出することができる。以下、その例について述べる。[手元の特徴点P1x1、y1]先ず、判定部7fは、アドレスフレームと、トップの状態にあるフレームとの差分を計算する。図9には、上記計算結果である差分画像の2値画像D1が示され、黒で表示された部分は、変化があったピクセルである。図9から明らかなように、対局とも言える状態にある上記2つのフレームの差分をとることにより、アドレス状態の手元及びゴルフクラブ10の状態が明りょうに現れる。次に、判定部7fは、この差分画像D1に、検出領域F1を設定する。この検出領域F1は、白抜きで示され、ピクセルの座標として、200≦x≦480、250≦y≦530の範囲に設定される。これは、カメラアングル等に基づいて確実に手元及びヘッドが含まれる領域として予め定められている。しかし、検出領域F1は、異なる設定においては範囲の変更が可能である。次に、判定部7fは、差分画像D1の検出領域F1をハフ変換し、ゴルフクラブのシャフト10cから直線Laを抽出する。検出された直線Laの両端La1、La2は、それぞれ検出領域F1の境界上にある。さらに、判定部7fは、直線L1の中点La3に矩形領域を定義し、これを直線Laに沿って、左上に移動させ、該矩形領域内の差分画像数が予め定めた一定値以上になった位置を手元の特徴点P1として抽出する。この処理は、アドレス姿勢では、シャフト10cの上端側には人物の手によって膨らんだ部分、即ち、手元があるという経験則に基づいている。[ヘッドの特徴点P2x2、y2]上記図9において、判定部7fは、矩形領域を直線Laに沿って、右下に移動させ、該矩形領域内の差分ピクセル数が予め定めた一定値以上になった位置をゴルフクラブのヘッドの特徴点P2として抽出する。これらの処理は、アドレス姿勢では、シャフト10cの下端側に形状の大きなヘッドがあるという経験則に基づいている。[右足のつま先の特徴点P3x3、y3、右足の踵の特徴点P4x4、y4]図10には、アドレスフレームの二値画像を簡略化して示している。人物11の大凡のシルエットが黒で表示されている。この例では、判定部7fは、上記二値画像に検出領域F2を設定する。この検出領域F2は、カメラアングル等に基づいて右足の踵及びつま先が含まれる領域として予め定められている。判定部7fは、検出領域F2の左下角F2Lから最も近い黒のピクセルを右足の踵の特徴点P4として抽出する。同様に、判定部7fは、検出領域F2の右下角F2Rから最も近い黒のピクセルを右足のつま先の特徴点P3として抽出する。この処理は、アドレス状態を後方から撮影した場合、人物の足元は、右側の端がつま先に、左側の端が踵になるという経験則に基づいている。[左足のつま先の特徴点P5x5、y5]左足のつま先の特徴点P5は、先の右足のつま先の特徴点P3の結果を利用して抽出される。即ち、判定部7fは、図10に示されるように、右足のつま先の特徴点P3を囲む参考領域F3を設定し、この参考領域F3をテンプレートとして、最もマッチングする領域を計算する。この処理は、アドレス状態を後方から撮影した場合、人物の足元は、左右でほぼ同じような形状になるという経験則に基づいている。なお、アドレスフレーム内では、左足のつま先は、右足のつま先の上方近傍に位置するため、マッチングする検索対象領域を限定することもできる。[太股の特徴点P6x6、y6]図11には、アドレスフレームの二値画像を簡略化して示している。判定部7fは、左足のつま先の特徴点P5を通るy軸と平行な直線Lbと、手元の特徴点P1を通るx軸と平行な直線Lcとの交点を、太股の特徴点P6として抽出する。この処理も、アドレス状態を後方から撮影した場合、人物の太股前側は、上記の位置の近傍になるという経験則に基づいている。[頭頂の特徴点P7x7、y7]判定部7fは、アドレスフレームと、インパクトの状態のフレームとの差分を計算する。図12には、計算された差分の二値画像D2が示されている。次に、判定部7fは、検出領域F4を設定する。この検出領域F4は、白抜きで示されており、x及びyの座標が下記の範囲に設定される。この検出領域F4は、カメラアングル等に基づいて、予め定められる。次に、判定部7fは、検出領域F4の中の差分ピクセルのうち、y座標が最小の位置を頭頂の特徴点P7として抽出する。この処理では、上記2つの状態では、頭の位置がほぼ同じ位置にあることが経験則的に分かっているので、これらの状態のいずれかでy座標が最小の位置を頭頂とみなすことができるという経験則に基づいている。x5-15ピクセル≦x≦x110ピクセル10≦y≦y1ただし、符号は次の通りである。x1:手元の特徴点P1のx座標x5:左足のつま先の特徴点P5のx座標y1:手元の特徴点P1のy座標[おでこの特徴点P8x8、y8]判定部7fは、アドレスフレームと、フィニッシュの状態のフレームとの差分を計算する。図13には、計算された差分の二値画像D3が示されている。次に、判定部7fは、検出領域F5を設定する。この検出領域F5は、白抜きで示されており、x及びyの座標が下記の範囲に設定される。この検出領域F5は、カメラアングル等に基づいて、予め定められる。次に、判定部7fは、検出領域F5の中の差分ピクセルのうち、x座標が最小の位置をおでこの特徴点P8として抽出する。この処理では、上記2つの状態では、頭の位置がほぼ同じ位置にあることが経験則的に分かっているので、これらの状態のいずれかでx座標が最小の位置をおでことみなすことができるという経験則に基づいている。x7≦x≦x770ピクセルy7≦y740ピクセルただし、符号は次の通りである。x7:頭頂の特徴点P7のx座標y7:頭頂の特徴点P7のy座標[腰の特徴点P9x9、y9]判定部7fは、アドレスフレームと、フィニッシュの状態のフレームとの差分を計算する。図14には、計算された差分の二値画像D4が示されている。次に、判定部7fは、検出領域F6を設定する。この検出領域F6は、白抜きで示されており、x及びyの座標が下記の範囲に設定される。この検出領域F6は、カメラアングル等に基づいて、予め定められる。次に、判定部7fは、検出領域F6の中の差分ピクセルのうち、x座標が最小の位置を腰の特徴点P9として抽出する。この処理では、上記2つの状態では、腰の位置が最も出っ張ることが経験則的に分かっているので、これらの状態のいずれかでx座標が最小の位置をおでことみなすことができるという経験則に基づいている。x4-70ピクセル≦x≦x410ピクセルy1-50ピクセル≦y150ピクセルただし、符号は次の通りである。x4:右足の踵の特徴点P4のx座標y1:手元の特徴点P1のy座標[膝裏の特徴点P10x10、y10]判定部7fは、アドレスフレームと、インパクトの状態のフレームとの差分を計算する。図15には、計算された差分の二値画像D5が示されている。次に、判定部7fは、検出領域F7を二値画像D5に設定する。この検出領域F7は、白抜きで示されており、x及びyの座標が下記の範囲に設定される。この検出領域F7は、カメラアングル等に基づいて予め定められる。次に、判定部7fは、検出領域F7の中の差分ピクセルのうち、x座標が最大の位置を膝裏の特徴点P10として抽出する。この処理では、上記2つの状態では、膝裏の位置が最も凹むことが経験則的に分かっているので、これらの状態のいずれかでx座標が最大の位置を膝裏とみなすことができるという経験則に基づいている。x9≦x≦x910ピクセル0.5y9y4-10≦y≦0.5y9y410ただし、符号は次の通りである。x9:腰の特徴点P9のx座標y4:右足の踵の特徴点P4のy座標y9:腰の特徴点P9のy座標[背中の特徴点P11x11、y11]図16に示されるように、判定部7fは、頭頂の特徴点P7と腰の特徴点P9とを結ぶ直線Lcの中点Lc1から法線方向に25ピクセル外側の位置を背中の特徴点P11として抽出する。これは、平均的な人体の体型に基づいて、経験則的に導かれる。[肩付近の特徴点P12x12、y12]図16に示されるように、判定部7fは、おでこの特徴点P8と手元の特徴点P1とを結ぶ直線Ldの中点Ld1から法線方向に30ピクセル内側の位置を肩付近の特徴点P12として抽出する。これは、平均的な人体の体型に基づいて、経験則的に導かれる。[マスク領域決定ステップ]次に、判定部7fは、特徴点P1乃至P12に基づいて、マスク領域を設定するステップS103。図17に示されるように、判定部7fは、特徴点P1-P6-P5-P3-P4-P10-P9-P11-P7-P8-P12-P1を繋いで閉区間を形成する。次に、判定部7fは、これらの繋いだ線の外側に数ピクセルの距離dを隔てて平行線Leを引き閉じた領域である第1マスク領域M1を設定する。また、判定部7fは、ゴルフクラブのシャフトを含むP1-P2を繋ぐ直線を膨張させて第2マスク領域M2を設定する。さらに、判定部7fは、ヘッドの特徴点P2を含むとともにヘッドよりも大きい所定の矩形領域である第3のマスク領域M3を設定する。さらに、判定部7fは、これら第1乃至第3のマスク領域の論理和をマスク領域Mとして決定し、メモリ8に記憶する。このマスク領域Mは、特徴点P1乃至P12に基づいて、人体10及びゴルフクラブ11を包含しつつその周囲の背景を小範囲で含んだ領域とされるよう、前記ピクセル数dが予め設定される。一例として、前記距離dは10ピクセル程度が望ましい。また、前記矩形領域は、xが30ピクセル、yが25ピクセル程度の長方形が望ましい。これらの設定は、カメラアングル等に応じて、適宜変更される場合がある。[人体ゾーン決定ステップ]次に、判定部7fの人体ゾーン設定部が、前記特徴点P1乃至P12に基づいて、前記マスク領域Mに含まれるピクセルの中から前記人物11のシルエットを構成する確率が高い領域である人体ゾーンZを設定するステップS104。この処理は、図18に示されるように、ゾーン設定用の次の基準点Z1乃至Z6が先ず、抽出される。基準点Z1:頭頂の特徴点P7を通るy軸線と、おでこの特徴点P8を通るx軸線との交点基準点Z2:頭頂の特徴点P7と腰の特徴点P9とを結ぶ直線の中点基準点Z3:腰の特徴点P9から右側へ20ピクセルの点基準点Z4:膝裏の特徴点P10から右側に20ピクセルの点基準点Z5:右足の踵の特徴点P4から右に20ピクセル及び上に20ピクセルの点基準点Z6:肩付近の特徴点P12と基準点Z2とを結ぶ直線の中点これらの基準点Z1乃至Z2は、経験則、及び、カメラアングルを考慮し、各特徴点よりも内側人物11側となるように定められる。次に、判定部7fは、前記基準点Z1乃至Z6を用いて、人体ゾーンZaを決定し、メモリ8に記憶する。この実施形態において、人体ゾーンZaは、基準点Z1-Z2-Z3-Z4-Z5-Z4-Z6-Z1で囲まれる領域である。しかし、より精度を高めるために、区間Z4-Z6は、基準点Z4から上向きにのびる基準点Z5-Z4を結ぶ直線の延長線と、基準点Z6から下向きにのびる基準点Z2-Z3を結ぶ直線と平行な直線とを用いて背中側に凹となる屈曲線で構成される。また、区間Z1-Z6も、基準点Z1とZ6とを直線で結ぶのではなく、基準点Z6からy軸と平行な線と、基準点Z1とZ2とを結ぶ直線とで構成される。なお、人体ゾーンZaの直線の部分は、その直線上のピクセルが、人体ゾーンZaに含まれる。このように決定された人体ゾーンZaは、経験則上、アドレス状態において、明らかに人物11を構成している可能性が高いピクセルの集合となる。[人体区間決定ステップ]次に、判定部7fの人体区間決定部が、人体ゾーンのピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの前記人体ゾーンのピクセルの色情報とに基づいて、前記ヒストグラムに人体区間を決定する人体区間決定ステップを行うステップS105。ここで、人体区間とは、ヒストグラムにおいて、人体を表している階級この例では、輝度及び色相についての範囲である。アドレスフレームの人体ゾーンZaのピクセルは、経験則的に人物を表示している可能性が高い。従って、このピクセルが持つ輝度及び色相の情報を利用すれば、ヒストグラムに人体区間を精度良く決定することができる。図19には、人体区間決定ステップの処理手順の一例が示されている。判定部7fは、先ず、メモリ8を参照し、アドレスフレームの処理がされていない人体ゾーンZaの1ピクセルを選択するステップS1051。次に、判定部7fは、該ピクセルの輝度又は色相に基づいて、ヒストグラムの左右の端Lleft及びLright色相の場合、Hleft及びHrightで以下同じ。を決定するステップS1052。いま、当該ピクセルの輝度ヒストグラムの平滑化処理がなされた場合の例が図20で、当該ピクセルの輝度がLmiddle色相の場合、Hmiddleで以下同じ。でそれぞれ表される場合、左端Lleftは、ヒストグラムの曲線上をLmiddleから左に進め、フレーム数が零になる位置とする。同様に、右端Lrightは、ヒストグラムの曲線上をLmiddleから右に進め、フレーム数が零になる位置とする。ただし、零になる位置は、ノイズを避けるために、連続して3階級零が連続したところとする。これにより、アドレスフレームの人体ゾーンZaの任意のピクセルについて、その輝度又は色相が含まれるヒストグラムの山の両端が分かる。次に、判定部7fは、ヒストグラムの左端Lleftと右端Lrightとの差の絶対値|Lright-Lleft|色相の場合、|Hright-Hleft|で以下同じ。が所定の階級内か否かを判定するステップS1053。本実施形態では、前記差の絶対値|Lright-Lleft|が1以上14階級以下か否かが判定される。この階級幅は、必要に応じて、変えることができる。判定部7fは、前記差の絶対値|Lright-Lleft|がステップS1053を満たさないと判断した場合、即ち、ヒストグラムの幅が零又は予め定めた幅よりも大きい場合、当該ピクセルは、全てのフレームにおいて背景を表示するピクセルとして決定するステップS1057。このようなピクセルは、人体区間と決められないため、全てのフレームで背景と決定される。他方、前記差の絶対値|Lright-Lleft|がステップS1053で真と判定された場合、色距離Dが計算されるステップS1054。ここで、例えば、ピクセルの色情報がHSVである場合、一方のピクセルの色相H1、彩度S1、明度V1の色ベクトルをC1とし、他方のピクセルの色相H2、彩度S2、明度V2の色ベクトルをC2とすると、それらの色距離DC1,C2は、下式で計算される。このステップでは、当該ピクセルの輝度色相と同一階級のピクセルのHSV平均と、Lright~Lleftで同一階級のピクセルのHSV平均との色距離が計算される。DC1,C2=aΔH’bΔS’cΔV’上記式において、符号は次の通りである。a,b,c:定数で、本実施形態ではa=5.1、b=2.25及びc=2.65ΔH’=ΔH/4.0ΔS’=ΔS/2.0ΔV’=ΔV/2.0ΔH=√{X1-X22Y1-Y22}ΔS=|S1/100-S2/100|ΔV=|V1/100-V2/100|X1=SavgcosH1×3.6Y1=SavgsinH1×3.6X2=SavgcosH2×3.6Y2=SavgsinH2×3.6Savg=S1S2/2S1=log10S1/100×991.0S2=log10S2/100×991.0次に、判定部7fは、全ての組合せで色距離が0.25以下であるか否かを判定するステップS1055。このステップS1055の判定結果が真の場合、当該ピクセルのヒストグラムの左右の端Lleft、Lrightの階級を人体区間の範囲として定めるステップS1056。この色距離の閾値0.25は、種々変更することができる。また、ステップS1055の判定結果が偽である場合、当該ピクセルは、全てのフレームにおいて背景を表示するピクセルとして決定するステップS1057。次に、判定部7fは、輝度ヒストグラム及び色相ヒストグラムの両ヒストグラムで判定したか否かを判断する。輝度ヒストグラムのみを判定した場合には、色相ヒストグラムについてステップS1052以降の処理を同様に行う。この際、輝度は色相に、またヒストグラムの左右の端Lleft、Lrightは、色相ヒストグラムの左右の端Hleft、Hrightにそれぞれ読み替えられるものとする。次に、判定部7fは、人体ゾーンZaの全てのピクセルについて、人体区間を決定したか否かを判断しステップS1059、結果が偽の場合には、次のピクセルを選択しステップS1051、ステップS1052以降が再度行われる。他方、ステップS1059の結果が真の場合には、メインルーチンに戻るリターン。このように、人体区間は、アドレスフレームにおいて、明らかに人体を構成するピクセルを使用し、そのピクセルの輝度Lmiddle又は色相Hmiddleを含むヒストグラムの山が一定の幅の区間であること、かつ、色距離が全ての組合せで一定値以下となるようなほぼ等しい色であること条件として定められる。従って、本実施形態の人体区間設定ステップは、精度良く人体区間を決定することができる。[人体区間伝播ステップ]次に、判定部7fの人体区間伝播部は、ステップS105にて決定された人体区間に基づいて、人体ゾーンZaの外側のピクセルのヒストグラムに人体区間を決定する人体区間伝播ステップを行うステップS106。一般に、人体を表す隣接するピクセルの色はほぼ等しい場合が多い。このような2つのピクセルでは、ヒストグラムの人体区間の範囲はほぼ等しくなり、かつ、対応するピクセルの色もほぼ等しい。人体区間伝播ステップは、これらの特徴を用いて、人体区間が高い精度で既に設定されているピクセル判定完了ピクセルの8近傍のピクセルについて、人体区間が決まっていないピクセル未判定ピクセルの人体区間を決定するものである。人体区間伝播ステップの具体的な処理手順の一例は、図21に示されている。判定部7fは、先ず、距離画像dijを生成するステップS1061。図22にピクセル配列図が示されるように、距離画像dijは、グレー色で表されている人体ゾーンZaからの距離を表す画像であり、人体ゾーンZaに最も近いところで1、そこから遠くなるにつれて1ずつ距離が大きくなるものである。次に、判定部7fは、初期値として、伝播範囲を規定するパラメータtに1をセットするステップS1062。次に、判定部7fは、前記距離画像を参照し、t≧dijである未判定ピクセルの8近傍に、人体区間が決定されている判定完了ピクセルが有るか否かを判断するステップS1063。ここで、8近傍とは、当該未判定ピクセルに隣接して左、左上、上、右上、右、右下、下及び左下に位置する8個のピクセルを意味する。未判定ピクセルの8近傍に人体区間が決定されている判定完了ピクセルが全く存在しない場合ステップS1063でN、未判定ピクセルは、人体区間が決定されたピクセルと隣設連続していないことを意味する。このような場合、前記特徴を満たさないため、当該ピクセルは、全てのフレームにおいて背景区間と判定されるステップS1070。判定部7fは、8近傍に判定完了ピクセルが存在する場合ステップS1063でY、当該未判定ピクセルの輝度及び色相をLBmiddle、HBmiddleに決定セットするステップS1064。次に、判定部7fは、伝播条件1を満たすか否かを判断するステップS1065。伝播条件1は、判定の対象となる未判定ピクセルの輝度及び色相が、判定完了ピクセルの人体区間の最頻の輝度及び色相と近似していることである。具体的な計算は、下記の条件で行われる。[伝播条件1]輝度の場合LAmax-β≦LBmiddle≦LAmaxβDCLBmiddle、CLAmax≦ρただし、符号は次の通りである。LAmax:判定完了ピクセルの人体区間[Lleft、Lright]の最頻の輝度β:定数で本実施形態では3ρ:定数で本実施形態では0.25D:色距離CLBmiddle:アドレスフレームの未判定ピクセルの色ベクトルCLAmax:判定完了ピクセルの最頻値の色ベクトル色相の場合HAmax-β≦HBmiddle≦HAmaxβDCHBmiddle、CHAmax≦ρただし、符号は次の通りである。HAmax:判定完了ピクセルの人体区間[Hleft、Hright]の最頻の輝度β:定数で本実施形態では3ρ:定数で本実施形態では0.25D:色距離CHBmiddle:アドレスフレームの未判定ピクセルの色ベクトルCHAmax:判定完了ピクセルの最頻値の色ベクトル次に、判定部7fは、未判定ピクセルが伝播条件1を満たす場合ステップS1065でY、当該未判定ピクセルのヒストグラムの左右の端LBleft、LBright、HBleft、HBrightが決定されるステップS1066。いま、当該未判定ピクセルの輝度及び色相ヒストグラムの平滑化処理がなされた場合の例が図23で、当該ピクセルの輝度又は色相がLBmiddleHBmiddleでそれぞれ表される場合、左端LBleftHBleftは、前記同様、ヒストグラムの曲線上をLBmiddleHBmiddleから左に進め、フレーム数が零になる位置とする。同様に、右端LBrightHBrightは、ヒストグラムの曲線上をLBmiddleHBmiddleから右に進め、フレーム数が零になる位置とする。ただし、零になる位置は、ノイズを避けるために、連続して3階級零が連続したところとする。これにより、前記ピクセルが持っている輝度及び色相を含む両ヒストグラムの山の両端が分かる。次に、判定部7fは、未判定ピクセルが、伝播条件2を満たすか否かを判断するステップS1067。伝播条件2は、判定の対象となる未判定ピクセルの輝度ヒストグラム及び色相ヒストグラムの前記山が、予め定めた小さい幅の区間内にあることである。具体的には、下記の式によって計算される。[伝播条件2]輝度の場合1≦|LBright-LBleft|≦14LAleft-γ≦LBleft≦LAleftγLAright-γ≦LBright≦LArightγここで、符号は次の通りである。LAleft:判定完了ピクセルの人体区間の左端LAright:判定完了ピクセルの人体区間の右端γ:定数で本実施形態では4とする。色相の場合1≦|HBright-HBleft|≦14HAleft-γ≦HBleft≦HAleftγHAright-γ≦HBright≦HArightγここで、符号は次の通りである。HAleft:判定完了ピクセルの人体区間の左端HAright:判定完了ピクセルの人体区間の右端γ:定数で本実施形態では4とする。伝播条件2が満たされた場合ステップS1067でY、判定部7fは、未判定ピクセルが伝播条件3を満たすか否かを判定するステップS1068。[伝播条件3]伝播条件3は、輝度については、輝度ヒストグラム内の同一階級のピクセルの色平均pただし、p∈[LBleft、LBright]と、LBmiddleである全てのピクセルの色の平均とで計算された色距離Dの値が一定値以下本実施形態では0.25以下であることと定義される。色相についても、色相ヒストグラム内の同一階級のピクセルのHSV平均mただし、m∈[HBleft、HBright]と、LBmiddleである全てのピクセルの色の平均とで計算された色距離Dの値が一定値以下本実施形態では0.25以下であること定義される。伝播条件3を検証することにより、輝度及び色相について、ヒストグラム内で色が同じような傾向になっているかを確認できる。判定部7fは、未判定ピクセルが、伝播条件3を満たすと判定した場合、このピクセルのヒストグラムについて、伝播条件1乃至3を全て満たす区間は人体区間、それ以外の区間は背景区間にそれぞれ決定するステップS1069。次に、判定部7fは、未判定ピクセルが、伝播条件1、2及び3の一つでも満たさない場合ステップS1065、1067又は1068でN、当該未判定ピクセルの全てのフレームは背景と決定するステップS1070。次に、判定部7fは、全ての未判定ピクセルを処理したか否かを判断しステップS1071、判定結果が偽の場合ステップS1071でN、他の未判定ピクセルを選択してステップS1063以降を繰り返す。次に、判定部7fは、ステップS1071で判定結果が真の場合ステップS1071でY、伝播範囲を特定するパラメータtに1を加算するステップS1072。これにより、伝播範囲の領域が広げられる。次に、判定部7fは、パラメータtが伝播範囲の最大値本実施形態では100以下か否かを判断しステップS1073、結果が真の場合には、メインルーチンに戻るリターン。他方、ステップS1073の結果が偽の場合、伝播範囲を一つ広げてステップS1063以降が繰り返される。[背景区間決定ステップ]次に、判定部7fの背景区間決定部は、前記マスク領域Mの外側である非マスク領域のピクセルのヒストグラムと、前記アドレスフレームの非マスク領域のピクセルの色情報とに基づいて、背景区間を決定するステップS107。ここで、背景区間とは、ヒストグラムの中で背景を表す階級この例では輝度及び色相についての範囲である。アドレスフレームの非マスク領域のピクセルは、背景を表示している可能性が高い。従って、この非マスク領域のピクセルが持つ輝度及び色相の情報を利用すれば、ヒストグラムに背景区間を精度良く決定することができる。背景区間決定ステップの処理手順は、基本的には、図19に示した人体区間決定ステップと同様であり、図19の人体区間を背景区間と、背景区間を人体区間とそれぞれ読み替えたものであるため、詳細なフローチャートは示さないが、概ね、判定部7fは、次のような処理を行う。a非マスク領域のピクセルの選択b該ピクセルの輝度色相に基づき、そのピクセルのヒストグラムの左右の端Lleft及びLright色相の場合には、Hleft及びHrightの決定cヒストグラムの左端LleftHleftと右端LrightHrightとの差の絶対値|Lright-Lleft||Hright-Hleft|が予め定めた所定の階級内か否かを判定d前記差の絶対値|Lright-Lleft||Hright-Hleft|が所定の値よりも大きい場合、当該ピクセルを全てのフレームにおいて人物を表示するピクセルとして決定e前記差の絶対値|Lright-Lleft||Hright-Hleft|が所定の値以下の場合、色距離Dの計算f全ての組合せで色距離Dが所定の範囲内にあるか否かを判定gステップfの結果が所定の範囲内の場合、当該ピクセルのヒストグラムの左右の端LleftHleft、LrightHrightの階級を背景区間の範囲として決定hステップfの結果が所定の範囲内ではない場合、当該ピクセルは、全てのフレームにおいて人物を表示するものとして決定i非マスク領域の全てのピクセルについて上記ステップを実行このように、アドレスフレームの中で明らかに背景を構成するであろうピクセルを使用し、そのピクセルの輝度Lmiddle又は色相Hmiddleを含むヒストグラムの山が狭い幅の区間にあり、かつ、色距離が全ての組合せで一定値以下となるようなほぼ等しい色であること条件として背景区間が定められる。従って、本実施形態の背景区間設定ステップも、精度良く背景区間を決定することができる。[背景区間伝播ステップ]次に、判定部7fの背景区間伝播部は、決定された前記背景区間に基づいて、前記マスク領域内のピクセルのヒストグラムに背景区間を決定する背景区間伝播ステップを行うステップS108。背景区間伝播ステップの処理手順は、基本的には、図21に示した人体区間伝播ステップと同様であり、図21の人体区間を背景区間と、背景区間を人体区間とそれぞれ読み替えたものであるため、詳細なフローチャートは示さないが、判定部7fは、概ね、次のような処理を行う。ア距離画像dijの生成イ伝播範囲を規定するパラメータtに1をセットウt≧dijである未判定ピクセルの8近傍に、背景区間が決定されている判定完了ピクセルが有るか否かを判断エ未判定ピクセルの8近傍に背景区間が決定されている判定完了ピクセルが全く存在しない場合、当該ピクセルを全てのフレームにおいて人体区間と判定オ未判定ピクセルの8近傍に判定完了ピクセルが存在する場合、当該未判定ピクセルの輝度及び色相をLBmiddle、HBmiddleに決定カ未判定ピクセルが伝播条件1を満たすか否かを判断し、未判定ピクセルが伝播条件1を満たす場合、当該未判定ピクセルのヒストグラムの左右の端LBleft、LBright、HBleft、HBrightを決定して伝播条件2を満たすか否かを判断キ伝播条件2が満たされた場合、未判定ピクセルが伝播条件3を満たすか否かの判定ク未判定ピクセルが、伝播条件3を満たす場合、このピクセルのヒストグラムについて、伝播条件1乃至3を全て満たす区間は背景区間、それ以外の区間は人体区間にそれぞれ決定ケ未判定ピクセルが、伝播条件1、2及び3の一つでも満たさない場合、当該未判定ピクセルの全てのフレームを人体と決定コ全ての未判定ピクセルについて上記処理を実行した後、パラメータtに1を加算サパラメータtが伝播範囲の最大値を越えるまで処理を続ける[整合性判定ステップ]次に、判定部7fの整合性チェック部は、前記背景区間及び前記人体区間が決定された後、これらの整合性を判定するステップS109。図24には、これまで行った処理が模式的に示されている。人体区間伝播ステップは、人体ゾーンのピクセルを用いてその周囲に人体区間を伝播させていくものである。また、背景区間伝播ステップは、非マスク領域のピクセルを用いてその内側に背景区間を伝播させていくものである。これらのステップにより、次の各領域は、それぞれ2つの方式で人体区間及び背景区間が決定されることになる。人体ゾーン:人体区間決定ステップ及び背景区間伝播ステップ人体ゾーンの外部でマスク領域内:人体区間伝播ステップ及び背景区間伝播ステップ非マスク領域:背景区間決定ステップ及び人体区間伝播ステップしかしながら、各方式の違いによって、区間の決め方に矛盾が生じるおそれがある。そこで、本実施形態では、このような矛盾を解決するために、整合性判定ステップが行われる。整合性判定ステップの処理手順の一例は、図25に示されている。判定部7fは、先ず、整合性条件1を満たすか否かを判断するステップ1091。この実施形態では、整合性条件1は、次の通りである。[整合性条件1]DCb;Ch<0.3人体区間伝播ステップ、背景区間伝播ステップ、人体区間決定ステップ又は背景区間決定ステップのいずれかにおいて、背景区間と人体区間の両方が決定されたピクセルを対象として、背景区間のピクセル値輝度及び色相の平均Cbと、人体区間のピクセル値輝度及び色相の平均Chの色距離DCb;Chが予め定めた一定値未満本実施形態では0.3未満か否かそして、判定部7fは、整合性条件1の判定結果が偽の場合ステップS1091でN、決定された人体区間及び背景区間は、それぞれ正しいものと判定する。また、それ以外の区間は、背景区間として決定するステップS1095。整合性条件1では、人体区間と背景区間のピクセル値の平均の色が近すぎないかが判断される。判定部7fは、整合性条件1が満たされないと判断した場合、人体区間と背景区間との色が十分に相違していると判断し、先の判定結果を正しいものとして取り扱う。他方、判定部7fは、整合性条件1を満たすと判断した場合ステップS1091でY、整合性条件2を満たすか否かを判断するステップS1092。この実施形態では、整合性条件2は、次の通りである。[整合性条件2]DCb;Cback<DCb;Chuman...1A>B...2ここで、符号は次の通りである。DCb;Cback:対象ピクセルのピクセル値の平均Cbと、その伝播元である非マスク領域のピクセルの背景区間のピクセル値の色ベクトルCbackとの色距離DCb;Chuman:ピクセル値の平均Cbと、その伝播元である人体ゾーンのピクセルの人体区間のピクセル値の色ベクトルChumanとの色距離A:FbとFbackの共通しているフレーム数/Fbackの数B:FbとFhumanの共通しているフレーム数/Fhumanの数Fb:DCb;Ch<0.3を満たす位置の背景区間に対応するフレーム集合Fback:Cbackの背景区間に対応するフレーム集合Fhuman:Chumanの人体区間に対応するフレーム集合図26には、あるピクセルのヒストグラムが例に挙げられている。あるピクセルの背景区間のピクセルの色平均と、伝播元の背景色、伝播元の人体色との色距離を計算した場合、背景色との色距離が小さくなることがある。整合性条件2の式1は、この点を検証する。また、背景のフレームを多く含む方が、背景区間として信頼できる。整合性条件2の式2では、この点を検証している。判定部7fは、整合性条件2をも満たすと判断した場合ステップS1092でY、当該区間は、背景区間と決定するステップS1094。また、判定部7fは、整合性条件2が満たされないと判断した場合、当該区間は、人体区間に決定するステップS1093。このように、整合性チェックを行うことにより、より精度の高い判定が可能になる。以上の処理により、全てのフレームの全てのピクセルが、背景区間又は人物区間のいずれかに区分される。そして、各フレームについては、輝度ヒストグラム及び色相ヒストグラムを用いて背景か人物かを決定することができる。図27乃至29には、本実施形態のシルエット抽出方法によって得られたアドレス、トップ及びフィニッシュの各フレームの人物のシルエットが示されている。この方法により、人物のシルエットがほぼ忠実に再現されている。このようなシルエットを用い、ゴルファのスイングが画像処理によって診断される。本発明は、種々の改良を加えることができる。例えば、カメラ4によるスイングの撮影がゴルフ練習場で行われる場合、各フレームの背景の中には、図30に示されるように、ゴルフ練習場のネットを支える1乃至複数本の支柱16が含まれることがある。このような支柱16は、カメラアングルに縦方向にのびている。このため、支柱16は、その間の背景の類似した景色の色iの横方向の連続性を阻害する。これは、背景区間伝播ステップの精度を低下させる原因になりやすい。従って、背景の中でも、予め支柱16を別に認識しておけば、背景区間伝播ステップにおいて、この支柱16を表すピクセルをスキップして跨いで伝播させれば、背景区間伝播ステップの精度を高めることができる。支柱の特徴としては、例えば、次の規則性を挙げることができる。Aアドレスフレームの上部エリア例えば0≦y≦250にあるBほぼ無彩色であるC垂直線に対して±2度Dx方向の幅が所定ピクセルの範囲本実施形態では1~11ピクセル本実施形態では、上記の規則性を利用し、アドレスフレームの各ピクセルの情報を用いて、上記ピクセル集合を検索する。これによって、アドレスフレームにおいて、支柱16を表示している階級である支柱区間の特定することができる。また、支柱16は、ゴルフスイングの間、変化しないと考えられるので、他のフレームにおいても支柱16とみなすことができる。そして、前記背景区間決定ステップにおいて、前記支柱区間のピクセルをスキップすることが望ましい。図31には、ピクセルの拡大平面図が示されており、グレーで表示されているピクセルは、支柱16を表示するものとする。今、背景区間伝播ステップにおいて、ピクセル9を処理するものとする。ピクセル9の8近傍ピクセルは、ピクセル1乃至8になる。しかし、この場合、ピクセル3、5及び8が支柱を表示するピクセルであるため、この場合の8近傍は、これらのピクセルをスキップしてピクセル1、2、4、6、7、3’、5’及び8’とし、これらを参照するものとする。従って、例えば、ピクセル1、2、4、6及び7が、未判定ピクセルであっっても、ピクセル3’、5’及び8’のいずれかが判定完了ピクセルであればこれらを参考にしてピクセル9の背景区間を決定することができる。以上、本発明について種々説明したが、本発明のシルエット抽出システムは、携帯電話機2のCPUを使用して、これだけで実現することもできる。この場合、携帯電話機のみで本発明を実施でき、サーバーとの接続は不要である。撮影者は、携帯電話機2のみを持参すれば、その場でスイングを診断しうる。[処理例1:図32]実施例1は、原画像に、本発明に従うシルエット抽出処理を施したものである。比較例1は、上記特許文献1のように、原画像に背景区間伝播ステップ固定マスク処理を行ってシルエット抽出を行ったものである。処理の結果、比較例1では、矩形の枠囲み部分のように、背景とよく似た色である人物の胸部分が背景として認識されている。一方、実施例1では、このような不具合はなく、認識精度が高い。[処理例2:図33]実施例2は、原画像に、本発明に従うシルエット抽出処理を施したものである。比較例2は、上記特許文献1のシルエット抽出を行ったものである。処理の結果、比較例1では、矩形の枠囲み部分のように、背景とよく似た色である人物の腰前方部分が背景として認識されている。一方、実施例2では、このような不具合はなく、認識精度が高い。[処理例3:図34]実施例3は、原画像に、本発明に従うシルエット抽出処理を施したものであり、支柱の認識処理及び背景区間伝播ステップにおいて支柱のピクセルのスキップを行った。比較例3は、上記特許文献1のシルエット抽出を行ったものである。処理の結果、比較例3では、矩形の枠囲み部分のように、支柱の一部が人物として認識されている。これは、支柱を越えて背景区間の伝播が行えなかったため、支柱のピクセルが人物に含まれていると考えられる。一方、実施例3では、このような不具合はなく、認識精度が高い。[処理例4:図35]実施例4は、原画像に、本発明に従うシルエット抽出処理を施したものであり、支柱の認識処理及び背景区間伝播ステップにおいて支柱のピクセルのスキップを行った。比較例4は、上記特許文献1のシルエット抽出を行ったものである。処理の結果、比較例4では、矩形の枠囲み部分のように、支柱の一部が人物として認識されている。一方、実施例4では、このような不具合はなく、認識精度が高い。"