"ゴルフクラブをスイングしてゴルフボールを打撃するゴルファー及びこのゴルフクラブをカメラが撮影し、画像データが得られるステップ、上記画像データから複数のフレームが得られ、この複数のフレームからゴルファーが所定の姿勢にあるチェックフレームを決定するステップ、このチェックフレームからゴルファーの輪郭を決定するステップ、及びこのゴルファーの輪郭からスイングを判定するステップ、を含み、このスイングを判定するステップでは、この輪郭を構成する極値が決定されており、この極値から特徴点が決定されており、この特徴点を用いてスイングが診断されるゴルフスイングの診断方法。上記極値が、頭部の輪郭、腰の輪郭又は踵の輪郭を構成する請求項1に記載の診断方法。上記極値又は極値から求められる参照点が2点以上決定されており、この2点を通る直線から輪郭までの距離が最大又は最小となる輪郭上の点を、特徴点とする請求項1又は2に記載の診断方法。上記極値又は極値から求められる参照点が2点以上決定されており、この2点を通る直線から輪郭までの距離が最大又は最小となる輪郭上の点をベジェ曲線の制御点に決定しており、この輪郭がベジェ曲線で近似され、この輪郭が最も近似されたときのベジェ曲線に基づいて更に他の特徴点を決定する請求項1又は2に記載の診断方法。上記極値に基づいて輪郭上の点を参照点に決定しており、参照点を含む輪郭が多項式近似されて近似線が得られており、この近似線上の点であって極値となる点を、更に他の特徴点とする請求項1から4のいずれかに記載の診断方法。上記特徴点からの相対的位置が特定された輪郭の一部をテンプレートとして、このテンプレートが輪郭の他の部位にマッチング処理されて、このテンプレートが輪郭の他の部位に最も近似されたときに、このテンプレートから特定される特徴点に相当する位置の点を更に他の特徴点とする請求項1から5のいずれかに記載の診断方法。上記他の特徴点から延ばされる直線上の点であって、エッジが最大値となる点を更に他の特徴点とする請求項1から6のいずれかに記載の診断方法。上記極値、参照点又は特徴点から、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定される位置の点を更に他の特徴点とする請求項1から7のいずれかに記載の診断方法。上記極値、参照点又は特徴点を基準とする所定の探索領域を設定し、この探索領域内の極値となる点を更に他の特徴点とする請求項1から8のいずれかに記載の診断方法。上記チェックフレームからゴルファーの輪郭を決定するステップにおいて、このチェックフレームからゴルファーのシルエットの二値化画像が得られており、この二値化画像からゴルファーの輪郭を決定している請求項1から9のいずれかに記載の診断方法。上記チェックフレームからゴルファーの輪郭を決定するステップにおいて、複数のフレームの差分処理により差分画像が得られており、この差分画像からゴルファーの輪郭を決定している請求項1から9のいずれかに記載の診断方法。Aゴルフクラブをスイングしてゴルフボールを打撃するゴルファー及びこのゴルフクラブを撮影するカメラB撮影された画像データを記憶するメモリ及びC演算部を備えており、上記演算部が、C1上記画像データから複数のフレームを抽出する機能、C2この複数のフレームからゴルファーが所定の姿勢にあるチェックフレームを決定する機能C3このチェックフレームのゴルファーの輪郭を決定する機能、C4この輪郭から極値を決定する機能、C5この極値から特徴点を決定する機能、及びC6この特徴点の位置情報を用いてスイングを診断する機能を有するゴルフスイングの診断システム。特開2005-210666公報に開示された方法では、被写体と背景とが差分処理を用いて区別されている。この差分処理により、被写体のシルエットが抽出されている。特開2011-78069公報に開示された方法では、被写体と背景とがシルエット抽出法を用いて区別されている。このシルエット抽出法では、フレームを構成する画素の輝度ヒストグラムと色ヒストグラムとを用いて、被写体のシルエットが抽出される。抽出された複数のシルエットから、例えばアドレスのシルエット等、所定のシルエットが特定される。この特定されたシルエットから、そのスイングの良否が判定される。このシルエットから適切な情報を抽出することで、良否判断が自動化され得る。また、この抽出される情報が適切であれば、精度よくスイングの良否判定がされ得る。本発明の目的は、スイングの良否が手軽にかつ精度よく診断できる方法の提供にある。本発明に係るゴルフスイングの診断方法は、ゴルフクラブをスイングしてゴルフボールを打撃するゴルファー及びこのゴルフクラブをカメラが撮影し、画像データが得られるステップ、上記画像データから複数のフレームが得られ、この複数のフレームからゴルファーが所定の姿勢にあるチェックフレームを決定するステップ、このチェックフレームからゴルファーの輪郭を決定するステップ、及びこのゴルファーの輪郭からスイングを判定するステップ、を含む。このスイングを判定するステップでは、この輪郭を構成する極値が決定されており、この極値から特徴点が決定されており、この特徴点を用いてスイングが診断されている。好ましくは、この診断方法では、上記極値は、頭部の輪郭、腰の輪郭又は踵の輪郭を構成している。好ましくは、この診断方法では、上記極値又は極値から求められる参照点が2点以上決定されている。この2点を通る直線から輪郭までの距離が最大又は最小となる輪郭上の点が、特徴点とされている。好ましくは、この診断方法では、上記極値又は極値から求められる参照点が2点以上決定されている。この2点を通る直線から輪郭までの距離が最大又は最小となる輪郭上の点をベジェ曲線の制御点に決定している。この輪郭がベジェ曲線で近似されている。この輪郭が最も近似されたときのベジェ曲線に基づいて、更に他の特徴点が決定されている。好ましくは、この診断方法では、上記極値に基づいて輪郭上の点を参照点に決定しており、参照点を含む輪郭が多項式近似されて近似線が得られており、この近似線上の点であって極値となる点が、更に他の特徴点とされている。好ましくは、この診断方法では、上記特徴点からの相対的位置が特定された輪郭の一部をテンプレートとして決定している。このテンプレートが輪郭の他の部位にマッチング処理されている。このテンプレートが輪郭の他の部位に最も近似されたときに、このテンプレートから特定される特徴点に相当する位置の点が更に他の特徴点とされている。好ましくは、この診断方法では、上記他の特徴点から延ばされる直線上の点であって、エッジが最大値となる点が、更に他の特徴点とされている。好ましくは、この診断方法では、上記極値、参照点又は特徴点から、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定される位置の点が、更に他の特徴点とされている。好ましくは、この診断方法では、上記極値、参照点又は特徴点を基準とする所定の探索領域が設定されている。この探索領域内の極値となる点が、更に他の特徴点とされている。好ましくは、上記チェックフレームからゴルファーの輪郭を決定するステップにおいて、このチェックフレームからゴルファーのシルエットの二値化画像が得られている。この二値化画像からゴルファーの輪郭が決定されている。好ましくは、上記チェックフレームからゴルファーの輪郭を決定するステップにおいて、複数のフレームの差分処理により差分画像が得られている。この差分画像からゴルファーの輪郭が決定されている。本発明に係るゴルフスイングの診断システムは、Aゴルフクラブをスイングしてゴルフボールを打撃するゴルファー及びこのゴルフクラブを撮影するカメラB撮影された画像データを記憶するメモリ及びC演算部を備えている。この演算部が、C1上記画像データから複数のフレームを抽出する機能、C2この複数のフレームからゴルファーが所定の姿勢にあるチェックフレームを決定する機能C3このチェックフレームのゴルファーの輪郭を決定する機能、C4この輪郭から極値を決定する機能、C5この極値から特徴点を決定する機能、及びC6この特徴点の位置情報を用いてスイングを診断する機能を有する。本発明に係る方法では、輪郭から極値が決定されている。この極値から特徴点が決定されている。この特徴点の位置情報を用いて、ゴルフスイングの良否が診断される。この極値と特徴点とを用いることで、ゴルフスイング良否が手軽にかつ精度よく診断できる。以下、適宜図面が参照されつつ、好ましい実施形態に基づいて本発明が詳細に説明される。図1に示された診断システム2は、携帯電話機4とサーバ6とを備えている。携帯電話機4とサーバ6とは、通信回線8を介して接続されている。携帯電話機4は、カメラ10、メモリ12及び送受信部14を備えている。メモリ12の具体例としては、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。サーバ6は、演算部16、メモリ18及び送受信部20を備えている。典型的な演算部16は、CPUである。図2には、図1のシステム2によってなされるゴルフスイング診断方法のフローチャートが示されている。この診断方法では、カメラ10によって撮影がなされるSTEP1。図3には、撮影が開始される前の画面が示されている。この画面は、携帯電話機4のモニタ図示されずに表示される。この画面には、ゴルフクラブ22を持ったゴルファー24のアドレスが撮影されている。この画面では、ゴルファー24が後方から撮影されている。この画面には、第一枠26及び第二枠28が示されている。これらの枠26、28は、携帯電話機4のCPU図示されずの上で実行されるソフトウエアにより、表示される。これらの枠26、28は、撮影者がカメラ10のアングルを決定するときの一助となる。撮影者は、第一枠26にグリップ30が含まれ、第二枠28にヘッド32が含まれるように、カメラ10のアングルを決定する。これらの枠26、28は、カメラ10とゴルファー24との距離の決定の一助ともなる。図3に示された状態から、撮影が開始される。撮影開始後、ゴルファー24はスイングを開始する。ゴルフボール図示されずが打撃され、さらにスイングが終了するまで、撮影が継続される。撮影により、動画のデータが得られる。このデータは、多数のフレームからなる。これらフレームが、メモリ12に記憶されるSTEP2。各フレームの画素数は、例えば640×480である。各画素は、RGB系の色情報を有している。撮影者又はゴルファー24が携帯電話機4を操作することにより、動画のデータがサーバ6へと送信されるSTEP3。データは、携帯電話機4の送受信部14から、サーバ6の送受信部20へ送信される。送信は、通信回線8を介してなされる。データは、サーバ6のメモリ18に記憶されるSTEP4。演算部16は、手ブレ補正を行うSTEP5。後に説明される通り、本発明に係る診断方法では、フレーム間の差分処理がなされる。手ブレ補正は、この差分処理の精度を高める。フレーム間で特徴点が流用される。手ブレ補正は、この特徴点の位置精度を高める。手ブレ補正方法の一例が、特開2011-78066公報に開示されている。携帯電話機4が十分な手ブレ補正機能を有している場合、演算部16による手ブレ補正が省略され得る。演算部16は、多数のフレームの中から、スイングの良否の判定に供されるフレームを決定するSTEP6。以下、このフレームはチェックフレームと称される。例えば、1アドレス2テイクバック中の所定位置3トップ4切り返し5インパクト6フィニッシュに相当するフレームが、抽出される。テイクバック中の所定位置には、腕が水平である位置が含まれる。切り返しとは、ダウンスイングの開始直後の状態を意味する。切り返しでは、腕はほぼ水平である。チェックフレームの抽出ステップSTEP6の詳細は、後に説明される。演算部16は、それぞれのチェックフレームに関し、被写体の輪郭を決定するSTEP7。具体的には、ゴルファー24の体の輪郭を、又はゴルファー24の体の輪郭及びゴルフクラブ22の輪郭を決定する。演算部16は、この輪郭に基づき、スイングの良否を判定するSTEP8。判定結果は、サーバ6の送受信部20から携帯電話機4の送受信部14へと送信されるSTEP9。判定結果は、携帯電話機4のモニタに表示されるSTEP10。モニタを見たゴルファー24は、スイングのうち是正すべき箇所を知ることができる。このシステム2は、ゴルファー24の技量の向上に寄与し得る。前述の通り、チェックフレームの決定STEP6は、演算部16が行う。この演算部16は、以下の機能を有する。1上記画像データから抽出されたフレームのエッジ画像を得る機能2このエッジ画像に対して所定の閾値に基づく二値化を施し、二値化画像を得る機能、3この二値化画像にハフ処理を施してゴルフクラブ22のシャフトの位置を抽出し、ゴルフクラブ22の先端座標を特定する機能4異なるフレーム間の先端座標を対比することにより、アドレス時の仮フレームを決定する機能5上記仮フレームよりも所定数後のフレームから逆送りで各フレームの基準領域内の色情報を算出し、この色情報の変化に基づいてアドレス時のフレームを決定する機能6上記アドレス時のフレームから所定数後のフレームを基準フレームとして、この基準フレーム以降の各フレームとこの基準フレームとの差分値を算出し、この差分値の変化に基づいてインパクトのフレームを決定する機能7上記インパクトのフレームよりも前の複数のフレームに関して直前フレームとの差分値を算出し、この差分値に基づいてトップのフレームを決定する機能8上記アドレスのフレーム以降の複数のフレームに関し、このアドレスのフレームとの差分値を算出する機能9各フレームの差分値にハフ変換処理を施して、シャフトの位置を抽出する機能10上記シャフトの位置の変化に基づいて、テイクバック中の所定のポジションのフレームを決定する機能図4には、チェックフレームの決定方法のフローチャートが示されている。この決定方法は、アドレスのフレームが決定されるステップSTEP61、インパクトのフレームが決定されるステップSTEP62、トップのフレームが決定されるステップSTEP63、テイクバックの所定位置のフレームが決定されるステップSTEP64及びフィニッシュのフレームが決定されるステップSTEP65を含む。テイクバックの所定位置とは、例えば、腕が水平である位置である。なお、フィニッシュのフレームが決定されるステップSTEP65は省略されてもよい。フィニッシュのフレームが決定されるステップSTEP65は、例えば、インパクトのフレームから所定数後のフレームとされ得る。また、このフィニッシュのフレームが決定されるステップSTEP65は、トップのフレームが決定されるステップSTEP63と同様の方法とされてもよい。図4に示された方法によって決定されたフレームに基づいて、他のチェックフレームが決定されてもよい。例えば、インパクトのフレームから所定数前のフレームが、切り返しのフレームとされ得る。図5には、アドレスのフレームが決定される方法のフローチャートが示されている。この方法では、各フレームが、RGB画像から濃淡画像へと変換されるSTEP611。この変換は、後のエッジ検出の容易の目的でなされる。濃淡画像における値Vは、例えば以下の数式によって算出される。V=0.30R0.59G0.11Bこの濃淡画像からエッジが検出され、エッジ画像が得られるSTEP612。エッジでは、値Vの変化が大きい。従って、値Vの変化に対して微分又は差分が行われることにより、エッジが検出され得る。微分又は差分の演算に際し、ノイズが除去されることが好ましい。エッジの検出方法の一例として、ソーベルSobel法が挙げられる。他の方法によってエッジが検出されてもよい。他の方法としては、プレビットPrewitt法が例示される。図6は、ソーベル法のための説明図である。図6中のAからIは、各画素の値Vを表している。値Eから、ソーベル法により、値E’が計算される。値E’は、エッジ強度である。値E’は、下記数式によって得られる。E’=fx2fy21/2この数式において、fx及びfyは、下記数式によって得られる。fx=C2FI-A2DGfy=G2HI-A2BCこのエッジ画像の各画素が、二値化されるSTEP613。二値化の閾値は、天候、時刻等に応じ、適宜決定される。二値化により、モノクロ画像が得られる。モノクロ画像の一例が、図7に示されている。このモノクロ画像のデータが、ハフ変換に供されるSTEP614。ハフ変換は、幾何学的形状の規則性を利用して画像から線を抽出する方法である。ハフ変換により、直線、円、楕円等が抽出され得る。本発明では、ハフ変換により、ゴルフクラブ22のシャフトに対応する直線が抽出される。直線は、この直線に直交する線がx軸に対してなす角度θと、この直線と原点との距離ρとによって表され得る。角度θは、原点0,0を中心とする時計回りの角度である。原点は、左上である。x-y平面上の直線は、θ-ρ平面上での点に対応する。一方、x-y平面上の点xi,yiは、θ-ρ平面上では、下記数式で表される正弦曲線に変換される。ρ=xicosθyisinθx-y平面上で同一直線上にある点をθ-ρ平面に変換すると、全ての正弦曲線が1つの点で交差する。θ-ρ平面において多数の正弦曲線が通過する点が判明すれば、この点に相当するx-y平面上の直線が判明する。このハフ変換により、シャフトに対応する直線の抽出を試みる。テイクバックにおけるシャフトが水平であるフレームでは、シャフトの軸方向は、カメラ10の光軸とほぼ一致する。このようなフレームでは、シャフトに対応する直線は抽出され得ない。本実施形態では、ρを指定せず、θを30°以上60°以下と指定し、xを200以上480以下と指定し、yを250以上530以下と指定して、直線の抽出を試みる。θをこの範囲に指定するので、直立するポールに相当する直線は、抽出されない。地面に置かれ水平方向に延在する物体に相当する直線も、抽出されない。θを30°以上60°以下に指定することでシャフトに相当しない直線をシャフトに相当する直線と誤認識することが防がれる。本実施形態では、投票数1つの直線が通過する画素の数が150以上である直線の中で最大のものを、シャフトに対応する直線とみなす。ハフ変換によってシャフトに相当する直線が抽出されたフレームでは、シャフトの先端座標直線の先端位置が取得されるSTEP615。本実施形態では、撮影開始後50枚目のフレームから、逆送りで、先端座標の取得がなされる。前後のフレームとの間での、先端の移動距離が所定値以下となるフレームを、アドレスの仮フレームと決定するSTEP616。本実施形態では、第二枠28図4参照の中に先端があり、かつf-1番目からf2番目までの先端の移動距離の総和が40以下であるf番目のフレームを、仮フレームとする。仮フレームの前後の複数のフレームに関し、SAD色情報が算出されるSTEP617。SADは、下記の数式1によって算出される。SAD=RSADGSADBSAD/31この数式1において、RSADは下記数式2によって算出され、GSADは下記数式3によって算出され、BSADは下記数式4によって算出される。RSAD=Rf1-Rf222GSAD=Gf1-Gf223BSAD=Bf1-Bf224上記数式2において、Rf1はf番目の第二枠28内のR値を表し、Rf2はf1番目の第二枠28内のR値を表す。上記数式3において、Gf1はf番目の第二枠28内のG値を表し、Gf2はf1番目の第二枠28内のG値を表す。上記数式4において、Bf1はf番目の第二枠28内のB値を表し、Bf2はf1番目の第二枠28内のB値を表す。仮フレームから所定数後のフレームから、逆送りで、各フレームのSADが算出される。本実施形態では、仮フレームから7後のフレームから、仮フレームから10前のフレームまでのSADが算出される。SADが最初に50未満となったフレームをもって、アドレスの本フレームと決定されるSTEP618。このフレームは、チェックフレームである。SADが50未満であるフレームが存在しないときは、SADが最小であるフレームが、アドレスの本フレームと決定される。図8には、インパクトのフレームが決定される方法のフローチャートが示されている。アドレスのフレームは既に決定されているので、このアドレスのフレームから所定数後のフレームを、基準フレームと決定するSTEP621。基準フレームは、インパクト前であって、かつ第二枠28にゴルフクラブ22が写っていないフレームである。本実施形態では、アドレスのフレームから25後のフレームが、基準フレームとされる。基準フレームと、この基準フレームの後の各フレームとの間で、差分処理がなされるSTEP622。差分処理は、画像処理の1つとして既知な処理である。図9aから14に、差分画像が示されている。それぞれの画像の詳細は、以下の通りである。図9a:第44番目のフレームと基準フレームとの差分画像図9b:第62番目のフレームと基準フレームとの差分画像図9c:第75番目のフレームと基準フレームとの差分画像図9d:第76番目のフレームと基準フレームとの差分画像図9e:第77番目のフレームと基準フレームとの差分画像図9f:第78番目のフレームと基準フレームとの差分画像差分処理後の画像について、第二枠28内の差分値が算出されるSTEP623。この差分値が、図10のグラフに示されている。このグラフより、第77番目のフレームの差分値が最も大きいことが分かる。この第77番目のフレームが、インパクトのフレームと決定されるSTEP624。このフレームは、チェックフレームである。図11には、トップのフレームが決定される方法のフローチャートが示されている。インパクトのフレームは、既に決定されている。このインパクトのフレームから、インパクトの所定数前までのフレームについて、差分処理がなされるSTEP631。差分処理は、当該フレームと、当該フレームの1つ後のフレームとの間でなされる。差分処理により、差分値が得られる。この差分値が、図12に示されている。本実施形態では、インパクトよりも15前のフレームからインパクトのフレームまでの間で、差分値が最小であるフレームが選定されるSTEP632。図12の例では、第77番目のフレームがインパクトのフレームであり、第65番目のフレームがトップのフレームである。第65番目のフレームは、チェックフレームである。図13には、テイクバックの所定位置のフレームが決定される方法のフローチャートが示されている。アドレスのフレームは、既に決定されている。このアドレスのフレーム以降のフレームに、差分処理がなされるSTEP641。この差分処理は、アドレスのフレームを基準フレームとし、この基準フレームと他のフレームとの間でなされる。図14aから図14fに、差分画像が示されている。それぞれの画像の詳細は、以下の通りである。図14a:第30番目のフレームと基準フレームとの差分画像図14b:第39番目のフレームと基準フレームとの差分画像図14c:第41番目のフレームと基準フレームとの差分画像図14d:第43番目のフレームと基準フレームとの差分画像図14e:第52番目のフレームと基準フレームとの差分画像図14f:第57番目のフレームと基準フレームとの差分画像これらの差分画像において、縦yの画素数は640であり、横xの画素数は480である。これら差分画像に、ハフ変換がなされるSTEP642。ハフ変換により、シャフトに相当する直線が算出され得る。それぞれの差分画面において、下記の条件を満たす直線の有無が判定されるSTEP643。θ:5°以上85°以下ρ:指定無しx:0以上240以下y:0以上320以下投票数:100以上これら条件を満たす直線が抽出されるフレームでは、シャフトがゴルファー24の胴よりも左側に位置している。アドレスのフレーム以降のフレームであって最初にこれら条件を満たす直線が抽出されたフレーム以下合致フレームと称するが、チェックフレームである。合致フレームから所定数後のフレームが、チェックフレームと決定されてもよい。合致フレームから2つ後のフレームにおいて、右利きゴルファー24の左腕がほぼ水平であることが、経験的に判明している。演算部16は、チェックフレームから輪郭を決定するSTEP7。図15には、チェックフレームから輪郭を決定をするフローチャートが示されている。演算部16は、それぞれの画素について、全てのフレームからなる全フレーム集合を作成するSTEP71。演算部16は、それぞれのフレームのそれぞれの画素が、無彩色であるか有彩色であるかを決定し、それぞれの画素ごとに、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STEP72。演算部16は、全フレーム集合について、輝度ヒストグラム第一ヒストグラムを作成するSTEP73。この輝度ヒストグラムでは、頻度がフレーム数であり、階級が輝度第一色情報である。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。演算部16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、色ヒストグラム第二ヒストグラムを作成するSTEP74。この色ヒストグラムは、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第二色情報であり、無彩色フレーム集合に関する階級が輝度第三色情報である。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い。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。演算部16は、輝度ヒストグラム及び色ヒストグラムに基づいて、それぞれの画素のそれぞれのフレームが背景であるか被写体であるかを判定するSTEP75。以下、主なステップの例が詳細に説明される。本実施形態では、第一フレームに、図16に示されるマスク36が設定される。図16から明らかなように、マスク36は、図4に示されたゴルファー24及びゴルフクラブ22を含む。マスク36の外縁は、ゴルファー24の外縁よりも外側であり、ゴルフクラブ22の外縁よりも外側である。それぞれの画素が無彩色であるか有彩色であるかの決定において、マスク36に含まれる画素は計算の対象とされない。図17のフローチャートには、それぞれの画素が無彩色であるか有彩色であるかを決定し、それぞれの画素ごとに無彩色フレーム集合と有彩色フレーム集合とを作成するステップSTEP72の詳細が示されている。この方法では、画素の彩度値sfが算出されるSTEP721。例えば、第1フレームから第60フレームまでの60のフレームに基づいてシルエットが抽出される場合、1つの画素あたりの輝度値sfの数は、60個である。これら60の輝度値sfのそれぞれに関し、閾値θsよりも小さいか否かが判定される。閾値θsは、適宜決定され得る。本発明者が用いた閾値θsは、0.15である。換言すれば、輝度値sfが0.15未満である画素の色は、無彩色又は実質的に無彩色とみなされる。輝度値sfが閾値θsより小さいフレームにより、初期の無彩色フレーム集合Fmが得られるSTEP722。無彩色フレーム集合Fmに属さないフレームfにおける画素の色ベクトルCfに関し、集合Fmとの最小の色距離dCfが計算されるSTEP723。計算は、下記数式に基づいてなされる。上記数式に基づき、無彩色フレーム集合Fmの中でフレームfとの色距離が最小である場合のnが探索される。得られたdCfが閾値θd未満であるか否かが、判定されるSTEP724。閾値θdは、適宜決定され得る。本発明者が用いた閾値θdは、3.0である。換言すれば、dCfが3.0未満である画素の色は、無彩色又は実質的に無彩色とみなされる。dCfが閾値θd未満である場合、当該フレームは無彩色フレーム集合Fmに追加されるSTEP725。この追加により、無彩色フレーム集合Fmが更新される。dCfが閾値θd以上である場合、当該フレームは有彩色フレーム集合に区分されるSTEP726。かかるフローが、全フレームについての有彩色と無彩色との区分が完了するまで、繰り返される。図17に示されたフローが、マスク36を除く全ての画素についてなされる。例えば、マウスを除く画素の数が150000であり、フレーム数が60である場合、900000015000×60の輝度値sfが計算される。演算部16は、全フレーム集合について、輝度ヒストグラムを作成するSTEP73。ある画素についての輝度ヒストグラムの一例が、図18に示されている。この輝度ヒストグラムにおいて、階級は輝度である。このヒストグラムは、1から100までの100階級を含んでいる。このヒストグラムにおいて、頻度はフレーム数である。頻度に、平滑化処理がなされてもよい。図19には、他の画素についての輝度ヒストグラムの一例が示されている。図20には、さらに他の画素についての輝度ヒストグラムの一例が示されている。それぞれの輝度ヒストグラムにおいて、フレームの総数は98である。演算部16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、色ヒストグラムを作成するSTEP74。ある画素についての色ヒストグラムの例が、図21に示されている。この色ヒストグラムは、有彩色フレーム集合のヒストグラムと無彩色フレーム集合のヒストグラムとが複合されたものである。この色ヒストグラムにおいて、有彩色フレーム集合の階級は色相である。色相の階級は、1から100までの100階級を含んでいる。この色ヒストグラムにおいて、無彩色フレーム集合の階級は輝度である。輝度の階級は、1から100までの100階級を含んでいる。階級の合計数は、200である。この色ヒストグラムにおいて、頻度はフレーム数である。頻度に、平滑化処理がなされてもよい。図22には、他の画素についての色ヒストグラムの一例が示されている。図23には、さらに他の画素についての色ヒストグラムの一例が示されている。それぞれの色ヒストグラムにおいて、フレームの総数は98である。輝度ヒストグラム及び色ヒストグラムに基づいて、それぞれの画素が背景であるか被写体であるかが判定されるSTEP75。判定は、演算部16が行う。この判定は、第一ステージ、第二ステージ及び第三ステージからなる。以下、各ステージが詳説される。図24は、第一ステージが示されたフローチャートである。この第一ステージは、画素ごとになされる。第一ステージではまず、条件1が満たされるか否かが判断されるSTEP7511。この条件1は、下記の通りである。条件1:輝度ヒストグラムにおいて、階級幅が20以下の範囲に全てのフレームが含まれるなお、階級幅として20以外の値が用いられてもよい。図18の輝度ヒストグラムでは、輝度が12から19まですなわち幅が8の範囲に、全てのフレームが含まれている。従って、この輝度ヒストグラムは、上記条件1を満たす。図19の輝度ヒストグラムでは、階級の最小値は12であり、最大値は72である。従って、この輝度ヒストグラムは、上記条件1を満たさない。図20の輝度ヒストグラムでは、階級の最小値は13であり、最大値は77である。従って、この輝度ヒストグラムは、上記条件1を満たさない。次に、条件2が満たされるか否かが判断されるSTEP7512。この条件2は、下記の通りである。条件2:色ヒストグラムにおいて、階級幅が20以下の範囲に全てのフレームが含まれるなお、階級幅として20以外の値が用いられてもよい。図21は、図18の画素についての色ヒストグラムである。図22は、図19の画素についての色ヒストグラムである。図23は、図20の画素についての色ヒストグラムである。図21の色ヒストグラムでは、色相が59から66まですなわち幅が7の範囲に、全てのフレームが含まれている。従って、この色ヒストグラムは、上記条件2を満たす。図22の色ヒストグラムでは、色相の階級の最小値は40であり、最大値は65である。さらに、図22のヒストグラムでは、輝度の階級が頻度を有する。従って、この色ヒストグラムは、上記条件2を満たさない。図23の色ヒストグラムでは、色相の階級の最小値は16であり、最大値は64である。さらに、図23のヒストグラムでは、輝度の階級が頻度を有する。従って、この色ヒストグラムは、上記条件2を満たさない。図18及び21に示された画素では、輝度ヒストグラムが上記条件1を満たし、色ヒストグラムが上記条件2を満たす。スイングのとき、ゴルファー24は動く。この動きに起因して、画素にゴルファー24及び背景の両方が撮影され得る。ゴルファー24及び背景の両方が撮影された場合、当該画素の輝度又は色相は、大幅に変動する。上記条件1及び2の両方を満たす画素は、輝度及び色相の変動が小さな画素である。換言すれば、この画素には、第一フレームから最終フレームまでの間、ゴルファー24は撮影されていないと考えられる。上記条件1及び2を満たす画素については、全てのフレームにおいて、背景と判定されるSTEP7513。互いに輝度が同じである有彩色と無彩色とは、輝度ヒストグラムでは区別され得ないが、色ヒストグラムでは区別され得る。互いに色相が同じで互いに輝度が異なる2つの有彩色は、色ヒストグラムでは区別され得ないが、輝度ヒストグラムでは区別され得る。本発明に係るシルエット抽出方法では、条件1及び2の両方が満たされれば、当該画素については、全てのフレームにおいて、背景と判定される。換言すれば、輝度ヒストグラム及び色ヒストグラムの両方が考慮されて、判定がなされる。従って、背景でない画素が背景と誤認定されることがほとんどない。なお、第一フレームから最終フレームまでの間にゴルファー24のみが撮影された画素でも、上記条件1及び2が満たされ得る。しかし、前述の通り、ゴルファー24にはマスク36によってマスキングがなされているので、上記条件1及び2を満たす画素については、全てのフレームにおいて、背景と判定され得る。第一フレームから最終フレームまでの間に、ゴルファー24及び背景の両方が撮影された画素は、上記条件1又は2を満たさない。条件1又は2を満たさない画素については、判定は第二ステージに持ち越される。以下、第二ステージが詳説される。第一ステージにおいて、ゴルファー24及び背景の両方が撮影されていると判断された画素に関し、第二ステージにおいて、さらに検討が加えられる。図25は、第二ステージが示されたフローチャートである。この第二ステージは、画素ごとになされる。第二ステージではまず、条件3が満たされるか否かが判断されるSTEP7521。この条件3は、下記の通りである。条件3:輝度ヒストグラムにおいて、階級幅が20以下の範囲に、全フレームの60以上が含まれるなお、階級幅として20以外の値が用いられてもよい。比率として60以外の値が用いられてもよい。図19の輝度ヒストグラムでは、輝度が12から19まですなわち幅が8の範囲に、80すなわち81.6のフレームが含まれている。従って、上記条件3を満たす。図20の輝度ヒストグラムでは、上記条件3は満たされない。次に、条件4が満たされるか否かが判断されるSTEP7522。この条件4は、下記の通りである。条件4:色ヒストグラムにおいて、階級幅が20以下の範囲に、全フレームの60以上が含まれるなお、階級幅として20以外の値が用いられてもよい。比率として60以外の値が用いられてもよい。図22の色ヒストグラムでは、輝度が59から65まですなわち幅が7の範囲に、72すなわち73.5のフレームが含まれている。従って、上記条件4を満たす。図23の色ヒストグラムでは、上記条件4は満たされない。図19及び22に示された画素では、輝度ヒストグラムが上記条件3を満たし、色ヒストグラムが上記条件4を満たす。階級幅が20以下の範囲に、全フレームの60以上のフレームが含まれる場合、当該階級幅内のフレーム群の当該画素では、輝度又は色相の変動が小さいと考えられる。一方、当該階級幅外のフレーム群の当該画素の輝度又は色相は、当該階級幅内のフレームの当該画素の輝度又は色相とは大きく異なっていると考えられる。かかる現象から、第一フレームから最終フレームまでの間、当該画素に主として背景が撮影されており、かつ、一時的にゴルファー24の人体が撮影されたと考えられる。上記条件3及び4を満たす画素については、当該階級幅内のフレームを背景と判定し、その他のフレームを被写体と判定するSTEP7523。互いに輝度が同じである有彩色と無彩色とは、輝度ヒストグラムでは区別され得ないが、色ヒストグラムでは区別され得る。互いに色相が同じで互いに輝度が異なる2つの有彩色は、色ヒストグラムでは区別され得ないが、輝度ヒストグラムでは区別され得る。本発明に係るシルエット抽出方法では、条件3及び4の両方に基づき、判定がなされる。換言すれば、輝度ヒストグラム及び色ヒストグラムの両方が考慮されて、判定がなされる。従って、誤認定が抑制される。図20及び23に示されるようなヒストグラムを呈する画素の判定は、第三ステージに持ち越される。以下、第三ステージが詳説される。第二ステージにおいて判定が持ち越された画素、及びマスク36に該当する画素に関し、第三ステージにおいて、さらに検討が加えられる。以下、既に背景か被写体かの判定がなされた画素を判定完了画素と称する。一方、背景か被写体かの判定が未だなされていない画素を判定未完了画素と称する。図26は、第三ステージが示されたフローチャートである。第三ステージでは、判定未完了画素に関し、距離画像dxyが生成されるSTEP7531。距離画像dxyは、二次元データに奥行きデータを付加したものである。ここで奥行きデータは、境界までの距離である。閾値θdの初期値が1であるとき、dxyがθd未満である判定未完了画素の8近傍に、判定完了画素が存在するか否かが検討されるSTEP7532。ここで8近傍とは、当該判定未完了画素の左、左上、上、右上、右、右下、下及び左下に位置する8個の画素を意味する。8近傍に判定完了画素が全く存在しない場合、当該画素は、全てのフレームにおいて被写体であると判定されるSTEP7533。8近傍に1又は2以上の判定完了画素が存在する場合、下記条件5が満たされるか否かが判断されるSTEP7534。この条件5は、下記の通りである。条件5:輝度ヒストグラムにおいて、下記数式を満たすフレーム群が存在するminLQ>minLB-θwmaxLQ<maxLBθwこれら数式において、minLQは判定未完了画素の輝度ヒストグラムにおける上記フレーム群の階級幅最小値であり、maxLQは判定未完了画素の輝度ヒストグラムにおける上記フレーム群の階級幅最大値であり、minLBは8近傍に存在する1つの判定完了画素の輝度ヒストグラムにおける背景であるフレーム群の階級幅最小値であり、maxLBは8近傍に存在する1つの判定完了画素の輝度ヒストグラムにおける背景であるフレーム群の階級幅の最大値である。θwは、適宜設定される。本発明者は、θwとして6を用いた。8近傍に1又は2以上の判定完了画素が存在する場合、さらに、下記条件6が満たされるか否かが判断されるSTEP7535。この条件6は、下記の通りである。条件6:色ヒストグラムにおいて、下記数式が満たすフレーム群が存在するminCQ>minCB-θwmaxCQ<maxCBθwこれら数式において、minCQは判定未完了画素の色ヒストグラムにおける上記フレーム群の階級幅最小値であり、maxCQは判定未完了画素の色ヒストグラムにおける上記フレーム群の階級幅最大値であり、minCBは8近傍に存在する1つの判定完了画素の色ヒストグラムにおける背景であるフレーム群の階級幅最小値であり、maxCBは8近傍に存在する1つの判定完了画素の色ヒストグラムにおける背景であるフレーム群の階級幅最大値である。θwは、適宜設定される。本発明者は、θwとして6を用いた。上記条件5及び6を満たすフレーム群の当該画素は背景と判定され、満たさないフレーム群の当該画素は被写体と判定されるSTEP7536。当該判定完了画素との関係において上記条件5及び6のいずれかが満たされず、かつ8近傍に他の判定完了画素が存在する場合、他の判定完了画素との関係において、上記条件5及び6が満たされるか否かが、判断される。全ての判定未完了画素について条件5及び6の検討が完了した後、θdに1が加算されるSTEP7537。そして、判定未完了画素の8近傍に判定完了画素が存在するか否かの検討STEP7532から、判定STEP7536までのフローが繰り返される。この繰り返しは、θdがθdmaxとなるまでなされる。θdmaxは、距離画像における最大値である。以上のフローにより、全てのフレームの全ての画素が、背景及び被写体のいずれかに区分される。各フレームにおいて、被写体とされた画素の集合は、被写体のシルエットである。図27には、アドレスとして特定されたフレームのシルエットが示されている。図27では、被写体の画素が黒で示され、他の画素が白で示されている。図27から明らかなように、この方法により、被写体の輪郭がほぼ忠実に再現されている。図28は、図27のシルエットにおける、背景との境界が示されている。この境界は、被写体ゴルファー24の輪郭である。図28は、アドレスにおけるゴルファー24の輪郭を示している。演算部16は、この輪郭に基づき、スイングの良否を判定するSTEP8。図29には、被写体の輪郭からスイングの判定がされるフローチャートが示されている。演算部16は、この輪郭から特徴点を決定するSTEP81。この特徴点は、ゴルファー24やゴルフクラブ22の被写体の部位を表す点である。この特徴点は、判定に用いられる被写体の部位を表す点である。具体的には、演算部16は、首の付け根、腰、膝関節、肘等のゴルファー34の姿勢を判断するための特徴点と、ゴルフクラブ22のグリップ端等のゴルフクラブの位置を判断するための特徴点とを決定する。ご演算部16は、この特徴点の位置情報を取得するSTEP82。演算部16は、この位置情報から、スイングの良否を判定するSTEP83。図30を参照しつつ、アドレスにおける首の付け根の特徴点の決定方法が説明される。このアドレスのフレームは、480×640の画素で構成されている。図30では、このフレームが、左上端の点P00,0を原点とし、各画素を一単位とするxy座標として表されている。右上端は点P1479,0であり、左下端は点P20,639であり、右下端は点P3479,639である。図30には、頭部探索領域38が設けられている。図30の点P101は、右上端の点P1から最も近い輪郭上の点を示している。この点P101は、輪郭上の点と点P1からその点までの距離とを関数としたときに、この距離が最小となる極値である。ここでは、関数の極大値又は極小値を極値としている。例えば、輪郭上の点であって、xy座標上でxの値が最大値又は最小値をとる点や、yの値が最大値又は最小値をとる点は、いずれも極値である。また、ある点とある点から線までの距離との関数や、ある点とある点から他の点までの距離との関数において、この距離が最大又は最小となる、ある点は極値である。点P101のx座標の値がx101と表現され、y座標の値がy101と表現される。同様に、点P102のxがx102とされ、yがy102とされる。以下の説明では、各点のx及びyの値は、特に言及がない限り、この点P101及び点P102と同様に表現される。点P102は、頭部探索領域38で輪郭を構成する画素内で、xが最大値x102である極値である。点P103は、この頭部探索領域38で輪郭を構成する画素内で、yが最小値y103である極値である。頭部探索領域38は、点P101を基点とする所定の範囲である。頭部探索領域は、例えば、xがx101-30以上x10130以下で、yがy101-30以上y10130以下の画素の範囲である。この点P101から点P103は、ゴルファー24の頭部を特定している。被写体の部位の幾何学的位置関係から、この所定の範囲は定められればよい。以下の説明における他の探索領域の所定の範囲も同様に定められ得る。図30には、後頭部探索領域40が設けられている。後頭部探索領域40は点P103を基点とする所定の範囲である。点P104は、後頭部探索領域40で輪郭を構成する画素内で、xの値が最小値x104である極値である。この点P104は、後頭部の位置を示している。この点P104は、極値である点P101から決定された参照点である。この後頭部探索領域40は、例えば、xがx103-10以上x103以下で、yがy103以上y10310以下の画素の範囲である。点P105は、この輪郭でxの値が最小値x105の極値である。この点P105は、後腰の位置を示している。二点鎖線L101は、参照点である点P104と極値である点P105とを通る直線である。この直線L101から輪郭までの距離が計算される。この直線L101より左側の輪郭からこの直線L101までの距離は-マイナスとする。この直線L101より右側の輪郭からこの直線L101までの距離はプラスとする。この直線L101から距離が最大である輪郭上の点を点P106とする。この点P106は、首の付け根の特徴点を示している。図31を参照しつつ、グリップ端の特徴点の決定方法が説明される。この図31の直線L102は、シャフトラインを示している。シャフトラインL102は、トップのフレームとアドレスのフレームとを差分処理して求められている。このシャフトラインL102は、差分処理の後にハフ変換して求められている。図31は、図27のシルエットにシャフトラインL102が重ねられて得られている。図31には、グリップ端探索領域42が設けられている。例えば、このグリップ端探索領域42に、第一枠26が用いられる。点P109と点P110とは、輪郭とシャフトラインL102との交点を示している。このグリップ端探索領域42内で、xの値が小さい交点がグリップ端とされる。図31では、x109がx110より小さい。この点P109がグリップ端とされる。このグリップ端の特徴点の決定では、輪郭とシャフトラインL102との交点が一点の場合があり得る。例えば、手と腹とが一体となったシルエットの場合である。この場合は、この一点が検出される。二点が検出されないとき、グリップ端が未検出であると判定される。診断処理から、この一点は除外されて診断され得る。図32を参照しつつ、右膝先及び右膝関節の特徴点の決定方法が説明される。図32には、踵探索領域44が設けられている。この踵探索領域44は、点P105を基点とする所定の範囲である。踵探索領域44は、例えば、xがx105以上479以下で、yがy105以上639以下の画素の範囲である。点P111は、この踵探索領域44内の輪郭上の点で、点P2に最も近い点であり、極値である。この点P111は踵を示している。二点鎖線L103は、極値である点P105と極値である点P111とを通る直線である。点P105から点P111までの輪郭上の点とその点から直線L103までの距離との関数において、点P112は、この距離が最大値となる極値である。この点P112は、仮膝後を示している。この仮膝後の点P112から、ベジェ曲線を用いて膝後の特徴点P113を決定する。図33に示されるように、仮膝後の点P112を基準に所定の範囲に、制御点が定められる。ここでは、一例として、等間隔に配置された制御点Pc1からPc7までの7点で、輪郭がベジェ曲線で近似される。この制御点Pc1からPc7は、輪郭上の点である。この所定の範囲の上端点が点Pc1であり、下端点が点Pc7である。点P105と点P112との間で輪郭が四等分される。この四等分により、点P105側から点P112側に向かって、中間点がそれぞれ、点Pc1、点Pc2、点Pc3とされる。点P112が点Pc4とされる。点P112と点P111との間の輪郭が四等分される。この四等分により、点Pc4側から点P111側に向かって、中間点がそれぞれ、点Pc5、点Pc6、点Pc7、とされる。例えば、ベジェ曲線での近似は、総評価値VALを用いてされる。具体的には、図33に示される点Pc1から点Pc7までの範囲で、制御点Pc4よりyの値の小さい部分の評価値valaとし、制御点Pc4よりyの値が大きい部分の評価値valbとしたときに、以下の関係式で総評価値VALが計算される。VAL=valavalb-ABSvala-valbvalaは、点Pc1から点Pc4までの範囲における、ベジェ曲線と輪郭との差の合計値である。valbは、点Pc4から点Pc7までの範囲における、ベジェ曲線と輪郭との差の合計値である。ここで、このABSvala-valbは、valaとvalbとの差の絶対値である。この点P105と点P111との間で、点Pc4を固定したまま、点Pc1から点Pc7を複数例設定する。この複数例のうち、総評価値VALが最大となるときのベジェ曲線が決定される。この総評価値VALが最大となるとき、ベジェ曲線が輪郭に最も近似される。仮膝後の点P112を基準に所定の範囲で、仮特徴点P112’が設けられる。この所定の範囲は、例えば、xの値x112’が一定で、yの値がy122-20からy11230までの画素の範囲である。このx112’は、x112より大きい。これにより点P112’は、点Pc1から点Pc7までの輪郭よりx軸方向プラス側に位置させられる。この点P112’は、yの値を増減させられる。点P112’が上下に移動して、この点P112’を制御点として、再度ベジェ曲線で近似される。前述のベジェ曲線での近似と同様に、総評価値VALが最大となるとき、ベジェ曲線が輪郭に最も近似される。この最も近似されたときの制御点である点P112’から最も近い輪郭上の点が、膝後の特徴点P113とされる。図32の二点鎖線L104は、点P113を通る直線である。この二点鎖線L104は、直線L103に直交する直線である。点P114は、この直線L104と輪郭との交点である。この点P114は、仮膝先とされる。この点P114を基準にして、輪郭がベジェ曲線で近似される。前述の特徴点P113と同様にして、このベジェ曲線が輪郭に近似されて、特徴点が決定される。このようにして、点P115が膝先の特徴点として決定される。図32の点P116は、点P113と点P115との中点を示している。この点P116は膝関節の特徴点とされる。この膝関節の特徴点である点P116は、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定されている。図34を参照しつつ、右つま先の特徴点と背骨ラインとの決定方法が説明される。図34の二点鎖線L105は、前述の点P111を通る直線である。この直線は、x軸に平行である。点P117は、直線L105と輪郭との交点である。この点P117は、右つま先の特徴点である。図34の前腰探索領域46は、点P105を基点とする所定の範囲である。この前腰探索領域46は、xがx105以上x117以下で、yがy105以上y114以下の画素の範囲である。点P118は、輪郭上の点である。点P118は、点P105までの距離が最小となる極値である。この点P118は、前腰の特徴点である。直線L106は、点P105と点P118とを通る直線である。点P119は、この直線L106上の点である。この点P105から点P118までの距離をD1としたときに、この点P119は、点P105からD1の1/3倍の距離に位置する。この点P119は、腰の特徴点を示している。この点P119は、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定されている。二点鎖線L107は、前述の首付け根の点P106と点P119を通る直線である。この直線L107は、アドレスにおける背骨ラインである。図34を参照しつつ、右太腿ラインの決定方法が説明される。図34の二点鎖線L108は、点P119と前述の点P116とを通る直線である。この直線L108は、右太腿ラインである。図35を参照しつつ、母子球及び右足首の特徴点の決定方法が説明される。図35の点P120は、前述の直線L105上の点である。点P111から点P117までの距離をD2としたとき、点P120は、点P111からD2の6/7倍の距離に位置する点である。この点P120は、母子球の特徴点を示している。この点P120は、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定されている。図35の点P121は、前述の直線L105上の点である。点P121は、点P111からD2の3/8倍の距離に位置する点である。この点P121は、右足首の特徴点を示している。この点P121は、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定されている。図36を参照しつつ、右肩の特徴点の決定方法が説明される。図36の直線L109は、前述の点P106と点P109を通る直線である。点P122は、この直線L109上の点である。点P106から点P109までの距離がD3のとき、点P122は、点P106からD3の3/8倍の距離に位置する点である。二点鎖線L110は、点P122を通りx軸方向の延びる直線である。点P123は、前述の直線L101と直線L110との交点である。点P124は、直線L110上の点である。点P124は、点P122と点P123との間に位置している。点P123から点P122までの距離がD4のとき、点P124は、点P123からD4の3/4倍の距離に位置する点である。この点P124は、右肩の特徴点を示している。この点P124は、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定されている。この様にして、ゴルファー24の輪郭から特徴点が決定される。演算部16は、ゴルファーの首の付け根の特徴点P106、右の膝関節の特徴点P116、腰の特徴点P119等を決定している。演算部16は、これらの特徴点から背骨ライン直線L107、太腿ライン直線L108等を決定している。図37から図39を参照しつつ、テイクバック中の所定の位置のゴルファー24の輪郭から特徴点を決定する方法が説明される。この図37では、ゴルファー24の利き腕が水平状態にある。この輪郭は、前述のアドレスの輪郭と同様にしてシルエット抽出により得られている。図37を参照しつつ、首の付け根の特徴点の決定方法が説明される。点P201、点P202、点P203、点P204、点P205及び直線L201は、前述の点P101、点P102、点P103、点P104、点P105及び直線L101と同様にして決定されており、ここではその説明が省略される。点P206は、直線201より左側のシルエットS1部分の重心である。直線L202は、この点P206からy軸方向に延びる直線である。点P207は、直線L202と輪郭との交点であり、参照点である。この点P207は、点P206よりyの値が小さい。L203は、点P204と点P207とを通る直線である。点P208は、点P204と点P207との間の輪郭上に位置して、直線L203からの距離が最大となる点である。この点P208は、首の付け根の特徴点を示している。テイクバックでは、前述のアドレスの点P106のようにして、首の付け根の特徴点を特定し難い。ここでは、参照点としての点P207を用いることで、点P208の決定が容易にされている。図38を参照しつつ、背骨ラインの決定方法が説明される。点P209は、前腰の特徴点である。点P209は、前述の前腰の特徴点P118と同様にして決定されており、ここでは、その説明が省略される。直線L204は、点P205と点P209とを通る直線である。点P210は、直線L204上の点である。点P205から点P209までの距離がD5のとき、点P210は、点P205からD5の1/2倍の距離に位置する点である。この点P210は、腰の特徴点を示している。この点P210は、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定されている。二点鎖線205は、点P208と点P210とを通る直線である。この直線L205が背骨ラインである。図39を参照しつつ、左つま先の特徴点の決定方法が説明される。前述の右つま先の特徴点P117と同様にして右つま先の特徴点P211が決定される。この点P211を含む右つま先の輪郭がテンプレートとして準備される。この点P211を含むテンプレートが輪郭にマッチング処理される。このテンプレートが最もマッチングする輪郭の部分が左つま先とされる。点P212は、このマッチングされたとき、点P211に相当する位置の点である。この点P212は、左つま先との特徴点を示している。ここでは、特徴点P211から相対位置が特定された右つま先の輪郭をテンプレートとして、このテンプレートが左のつま先にマッチング処理がされている。この右つま先のテンプレートから特定される特徴点P211に相当する位置の点が点P212として特定されている。このテンプレートとして、アドレスの右つま先の特徴点P117と点P117を含む輪郭が用いられてもよい。この図39の直線L206は点P212を通る直線である。この直線L206はx軸方向に延びている。直線L207は、シャフトラインを示している。シャフトラインL207は、このテイクバック中の所定の位置のフレームとアドレスのフレームとを差分処理して求められている。このシャフトラインL207は、差分処理の後にハフ変換して求められている。図39は、図37のシルエットにシャフトラインL207が重ねられて得られている。二点鎖線L208は、シャフトラインL207の延長線である。点P213は直線L206と直線208との交点である。図39の点P214は、打撃前のボールの中心位置の特徴点を示している。インパクト前のフレームとインパクト後のフレームとの差分処理により、打撃前のボールのシルエットが得られる。この点P214は、例えば、ボールのシルエットにおいて、x軸方向及びy軸方向の中点として求められる。図38の点P205は、前述の点P105と同様にして決定したが、この点P205に代えて、他の特徴点が決定されてもよい。例えば、この点P205を含む輪郭上の複数の点が参照点として決定される。この輪郭が、最小二乗法で多項式に近似される。この多項式近似された近似線上の点で、xが最小の点を、特徴点としても良い。この特徴点を極値である点P205に代えて用いて、点P210、直線L204、直線L205に相当する点及び直線が特定されてもよい。図40から図42を参照しつつ、トップのゴルファー24の輪郭から特徴点を決定する方法が説明される。この輪郭は、前述のアドレスの輪郭と同様にしてシルエット抽出により得られている。図40を参照しつつ、手首の特徴点の決定方法が説明される。点P301、点P302、点P303、点P304、点P305、直線L301及び直線L302は、それぞれ前述の点P204、点P208、点P205、点P209、点P210、直線L204及び直線L205と同様にして決定されており、ここではその説明が省略される。なお、前述の点P204及び点P208を含む頭部の輪郭をテンプレートとして準備して、このテンプレートのマッチング処理をしても良い。図40の輪郭にテンプレートをマッチング処理して、点P204及び点P208に相当する点を、それぞれ点P301及び点P302と決定してもよい。図40の手首探索領域48は、点P301を基点とする所定の範囲である。この手首探索領域48は、xが0以上x301以下であり、yが0以上y305以下の画素の範囲とされている。点P306は、手首探索領域48でyが最小値の点である。この点P306は、手の特徴点である。点P307は、点P306からy軸方向に所定量移動した点である。例えば、点P307のy座標の値y307は、y30610とされている。この点P307が手首の特徴点とされる。この点P307は、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定されている。図41を参照しつつ、右肘の特徴点及び右腕ラインの決定方法が説明される。点P308は、点P305からy軸方向に所定量移動した点である。例えば、点P308のy座標の値y308は、y305-50とされている。右肘探索領域50は、点P301を基点とする所定の範囲である。この右肘探索領域50は、xが0以上x301以下であり、yが0以上y308以下の画素の範囲とされている。点P310は、右肘探索領域50でxが最小値の点である。点P311は、点P310からx軸方向に所定量移動した点である。例えば、点P311のx座標の値x311は、x31010とされている。この点P311が右肘の特徴点とされる。この点P311は、人体の部位の幾何学的位置関係を基に決定されている。二点鎖線L302は、点P307と点P311とを通る直線である。この直線L302は、右腕ラインである。図42を参照しつつ、左右膝先の特徴点の決定方法が説明される。点P312は、右の膝後の特徴点である。点P312は、アドレスの点P113と同様にして決定される。二点鎖線L303は、点P312からx軸方向に延びる直線である。点P313はこの直線L303と輪郭との交点である。点P314は、この点P313の周辺でxが最大値の点である。この点P314を仮左膝先とする。この点P314を基準にして、輪郭がベジェ曲線で近似される。前述の特徴点P113と同様にして、このベジェ曲線が輪郭に近似されて、特徴点が決定される。このようにして、点P315が左膝先の特徴点として決定される。図示されないが、このトップのフレームのエッジ画像を用いて、腰から右膝後までの領域の輪郭が直線近似される。例えば、最小二乗法を用いて、輪郭が直線近似される。図42の二点鎖線L304は、この近似された直線を示している。膝輪郭探索領域52は、P303を基点する所定の範囲である。例えば、この膝輪郭探索領域52は、xがx304-30以上x304以下で、yがy30335の以上y312以下の画素の範囲である。エッジ画像中で、この膝輪郭探索領域52で、直線L304とほぼ平行な直線を探索する。直線L305は、エッジ画像で決定された直線L304に平行な直線を示している。点P316は、この直線L305と直線L303との交点である。この点P316は、右膝先の特徴点を示している。この直線L305の決定に代えて、予め、足の幅が測定されても良い。直線L304に対して、膝先側に足の幅の間隔を空けて平行線が引かれてもよい。この平行線と直線L303の交点が右膝先の特徴点とされてもよい。図43及び図44には、チェックフレームから得られたインパクトのゴルファー24の輪郭が示されている。この図43及び図44を参照しつつ、ゴルファー24の輪郭から特徴点を決定する方法が説明される。この輪郭は、シルエット抽出により得られている。図43の点P401、点P402、点P403、点P404、直線L401及び直線L402は、それぞれ前述の点P208、点P205、点P209、点P210、直線L204及び直線L205と同様にして決定されており、ここではその説明が省略される。点P405は、直線L401上の点である。点P404から点P403までの距離がD6のとき、点P405は、点P404からD6の1/2倍の距離に位置する点である。この点P405は、人体の部位の幾何学的位置関係から決定されている。また、点P401の決定では、前述の点P208を含む頭部の輪郭をテンプレートとして準備して、このテンプレートのマッチング処理をしても良い。図40の輪郭にテンプレートをマッチング処理して、点P208に相当する点を、点P401と決定してもよい。図43の右膝先探索領域54は、腰前の特徴点P403を基点とする所定の範囲である。この所定の範囲は、例えば、xがx403-30以上x40450以下で、yがy403以上y212以下の画素の範囲である。この右膝先探索領域54で、xが最大値となる点P406を仮膝先とする。この点P406を基準にして、輪郭がベジェ曲線で近似される。前述の特徴点P113と同様にして、このベジェ曲線が輪郭に近似されて、特徴点が決定される。このようにして、点P407が右膝先の特徴点として決定される。図示されないが、このインパクトのフレームのエッジ画像を用いて、点P407からx軸方向のマイナス向きにエッジを探索する。ゴルファー24のシルエットの領域内側にエッジがあれば、このエッジの位置を点P408とする。この点P408は、右膝後の特徴点を示している。この点P408の決定方法では、予め、足の幅が測定されていても良い。点P407から足の幅の間隔を空けて右膝後の特徴点P408を決定してもよい。この方法は、ゴルファー24のシルエットの領域内にエッジが発見されない場合に、用いられても良い。二点鎖線L403は、点P407と点P408と通る直線である。点P409は、この直線L403上に位置して、点P407と点P408との間に位置している。点P408から点P407までの距離をD7のとき、点P409は、点P408からD7の1/2倍の距離の点である。この点P409は、右膝関節の特徴点である。二点鎖線L404は点P405と点P409を通る直線である。この直線L404は、右太腿ラインを示している。図44を参照しつつ、右足首の特徴点及び下腿ラインの決定方法が説明される。点P111は、アドレスで決定した踵の特徴点である。点P410は、つま先の特徴点である、この点P410は、アドレスのつま先の特徴点P117を用いている。この点P410は、インパクトの輪郭から決定されても良い。二点鎖線L405は、点P111と点P410とを通る直線である。点P411は、この直線L405上の点である。点P411は、点P111と点P410との間に位置している。点P111から点P410までの距離をD8のとき、点P411は、点P111からD8の1/2倍の距離の点である。踵探索領域56は、点P402を基点とする所定の範囲である。この所定の範囲は、例えば、xがx402以上x411以下で、yがy402以上y111-10以下の画素の範囲である。点P412は、この踵探索領域56内で、この領域65の左下隅の点P5からの距離が最小となる輪郭上の点である。この点P412は、踵の特徴点を示している。二点鎖線L406は、点P412と点P410を通る直線である。点P413は、この直線L406上の点である。点P413は、点P412と点P410との間に位置している。点P412から点P410までの距離をD9のとき、点P413は、点P412からD9の3/10倍の距離の点である。この点P413は、右足首の特徴点を示している。二点鎖線L407は、点P413と点P407とを通る直線である。この直線L407は下腿ラインを示している。演算部16は、これらの特徴点と、特徴点から決定されるラインとに基づき、ゴルファー24の姿勢の良否を判定する。異なる複数のチェックフレームの特徴点の位置と、特徴点から決定されるラインの位置とに基づき、ゴルファーの姿勢及びスイングの良否を判定するSTEP83。図45を参照しつつ、一例として、アドレスの良否の判定の方法が説明される。図45の二点鎖線L502はバランスポイントラインである。両矢印α1は、水平方向に対する背骨ラインL107の傾きである。バランスポイントラインL502は、母子球の特徴点P120を通り、鉛直方向に延びる直線である。例えば、演算部16は、特徴点の位置情報を取得している。この位置情報から、アドレスでは、以下の判断指標E1からE4が計算される。E1=x124-x120E2=x115-x120E3=α1E4=x109-x118E1が所定の範囲にあるとき、演算部16は、右肩の位置はバランスポイントラインL502に近いと判断する。この右肩の位置は良好と判断される。E1が所定の範囲外のとき、バランスが悪いと判断される。バランスの悪いアドレスではショットが不安定になりやすい。この所定の範囲は、例えば-10以上10以下の範囲である。同様に、このE2が所定の範囲にあるとき、演算部16は、膝の位置はバランスポイントラインL502に近いと判断する。この膝の位置は良好と判断される。E2が所定の範囲外のとき、バランスが悪いと判断される。バランスの悪いアドレスではショットが不安定になりやすい。この所定の範囲は、例えば-10以上10以下の範囲である。このE3はスパインアングルである。このE3が所定の範囲にあるとき、演算部16は、スパインアングルを良好と判断する。このE3が所定の範囲より小さいと、ゴルファー24は下半身のパワーを使い難い。飛距離のロスが大きくなる。E3が所定の範囲より大きいと、回転軸が不安定となる。ショットが不安定になりやすい。このE3の所定の範囲は、例えば50°以上70°以下である。E4が所定の範囲にあるとき、グリップの位置は良好と判断される。E2が所定の範囲より小さいと、腕が振りにくくなる。飛距離のロスが大きい。E4が所定の範囲より大きいと、体と腕との動きのバランスが取りにくい。この所定の範囲は、例えば5以上20以下の範囲である。ここでは、アドレスを例に説明がされたが、テイクバック中の所定位置、トップ、切り返し、インパクト及びフィニッシュのチェックフレームにおいても、それぞれの姿勢が判断され得る。またそれぞれのチェックフレームの判断指標が比較されることで、スイングの良否が評価される。例えば、アドレスのスパインアングルα1とテイクバック中の所定の位置でのスパインアングルを比較することで、回転軸が安定してるか否かが判断し得る。演算部16は、それぞれのチェックフレームについて、予め定められた判断指標に基づいて、スイングの良否を判定する。演算部16は、異なる2以上のチェックフレームから得られる判断指標を比較して、スイングの良否を判定する。全ての判断指標について判断が完了するとスイングの良否の判定が終了するSTEP8。この診断方法では、画像データから複数のチェックフレームが決定されているSTEP6。種々の姿勢でのスイング診断がされる。また、異なる姿勢間で、姿勢の変化の良否が診断される。この診断方法は、スイングの総合的な診断に用いることができる。この診断方法では、輪郭上の点であって極値を決定している。この極値から特徴点として、首の付け根、膝の関節、背骨ライン、太腿ライン、足首、腰等を決定している。輪郭上の極値の決定は、容易にされ、且つ誤決定が抑制され得る。この極値に基づいて特徴点が決定されるので、特徴点の決定は容易で且つ誤決定が抑制されている。この判断方法は、精度よく判定し得る。この判断方法は、判定の処理時間が短縮できる。更に、これらの特徴点と、ゴルフクラブのシャフトライン及びボール位置とが特定されることで、ゴルファーのスイングの良否を精度よく判定し得る。この実施形態では、シルエット抽出により二値化画像から輪郭が決定されたが、他の方法により輪郭が決定されてもよい。例えば、複数のフレームの差分処理により、輪郭が決定されてもよい。この輪郭に対して、前述のように、特徴点が決定されても良い。図46を参照しつつ、本発明の他の実施形態に係る診断方法が説明される。この実施形態では、差分処理により得られる差分画像が用いられている。図46には、アドレスとトップとの差分処理で得られた差分画像が示されている。この差分画像は、手ぶれ補正がされて得られている。この差分画像は、先ず収縮処理がなされ、点状のノイズ等が除去される。好ましくは、この収縮処理は、複数回なされる。例えば、3回の収縮処理がなされる。次に、ラベリング処理がなされる。ラベリング処理では、所定の画素数以上の面積を有する領域が残され、所定の画素数以下の面積を有する領域が除去される。例えば、このラベリング処理における所定の画素数は、150である。次に、膨張処理がなされる。この膨張処理により、画像のサイズが、上記収縮処理の前の状態に戻される。好ましくは、この膨張処理は、複数回なされる。例えば、4回の膨張処理がなされる。ここでは、差分処理の後に、収縮処理、ラベリング処理及び膨張処理が施されている。これにより、ゴルファー34の輪郭をより精度よく且つ容易に識別し得る。輪郭に基づいて、特徴点が容易に決定され得る。この図46を参照しつつ、アドレスにおける特徴点の決定方法の一例が説明される。この画像は、480×640の画素で構成されている。図46では、左上端の点P00,0を原点とし、各画素を一単位とするXY座標として表されている。右上端は点P1479,0であり、左下端は点P20,639であり、右下端は点P3479,639である。図示されないが、前述の一の実施形態と同様に、頭部探索領域及び後頭部探索領域が設けらる。図46の点P601、点P602、点P603、点P604、点P605及び直線L601は、図30の点P101、点P102、点P103、点P104、点P105及び直線L101と同様にして決定されている。ここでは、その説明が省略される。ここでは、アドレスとトップとの差分処理により、アドレスの頭部の極値及び腰後の極値の決定方法を示した。復数のフレームのうちから、差分処理をするフレームの組合せを代えることで、差分画像を用いて、他の極値が決定され、この極値から特徴点が決定され得る。また、他の姿勢における特徴点が決定され得る。この実施形態ではサーバ6の演算部16が各処理を行うが、携帯電話機4の演算部16が各処理を行ってもよい。この場合、携帯電話機4とサーバ6との接続は不要である。"