JPH10277259A - 占い装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 被験者と占い装置との間で、従来、占い師が
被験者を占う時のようなインタラクティブな形式で占い
を行うことができる占い装置を提供すること。 【解決手段】 画像入力装置１を用いて掌の画像を読み
とり、該画像を画像処理部２で処理して得られた結果
と、体験問題提示手段３２によりプレーヤに対して提示
される質問事項に対するプレーヤの反応（回答）結果に
応じて判定を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は占い装置に関し、
特に、掌の画像を取り込んで、そのパターンに応じた判
定結果を出力する形式の装置において、被験者（プレー
ヤ）と装置との間でインタラクティブな形式で占いが行
えるように改良を図ったものに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】人が相手の手相を見ることによって占い
を行う代わりに、コンピュータを用いて人の手相や顔相
を認識し、その認識結果に基づいて占い結果を表示する
占い装置が遊技場等に設定されている。このような占い
装置については、例えば、特公平６−１０４１４５号公
報等に示されている。図１９は、特公平６−１０４１４
５号公報に示された、このような従来の占い装置の構成
を示すブロック図であり、図において、１９０は占い装
置であり、１９１は画像入力装置、１９２は画像入力装
置１９１から入力された画像を解析する画像解析装置、
１９３は画像解析装置１９２によって解析された結果に
基づいて、どのパターンの画像と一致するのかを判定す
る画像判定装置、１９４は画像判定装置１９３の出力を
受け、これに対応した文章を選択する文章選択装置、１
９５は文章選択装置１９４で選択された文章を出力する
出力装置である。また、上記画像解析装置１９２は輪郭
線抽出手段１９７，手相線抽出手段１９８，領域形成手
段１９９とから構成されている。

【０００３】次に動作について説明する。なおここで
は、相性占いを行う場合を想定する。占いたい被験者と
なる２人の手を画像入力装置１９１で濃淡画像として入
力し、この濃淡画像から、まず、画像解析装置１９２の
輪郭線抽出手段１９７でそれぞれ手の輪郭線を抽出した
後、該輪郭線内の濃淡度を利用し手相線抽出手段１９８
で手相線を抽出する。また、上記手の輪郭線や手相線の
一部を利用して領域形成手段１９９内で輪郭線内に判断
領域を形成する。その後、画像判定装置１９３により相
性の判定等を行い、その判定結果に応じて文章選択装置
１９４から、あらかじめ２人分の判断用領域を組み合わ
せて設けられている出力文章群から特定の文章を選択す
る。そしてこの文章を出力装置１９５で文字や音声等に
より出力して２人の相性占いを行う。

【０００４】なお、画像入力装置を用いて、手相を識別
する技術に関しては、特開昭６０−１４７８７５号公報
や、電子情報通信学会論文誌 91/6 Vol.J74-D-II No6
等にその詳細について記述されたものが知られている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の占い装置は以上
のように構成されており、占い師や係員等を配置するこ
となく、機械を用いて占いを自動的に行うことができる
ものであるが、占いの結果のみが通知されるようで味気
がなく、印象に薄いというものであった。そこでこのよ
うな点に鑑みて、例えば、特開平８−１９１９５６号公
報に示されるように、手相だけではなく、顔の特徴等を
加味したりするものや、特開平３−８８号公報に示され
るように、被験者の手相だけではなく、顔の輪郭等を加
味したり、氏名，生年月日，血液型等の情報を加えて総
合的に判断してこれの結果を通知する占いを行うものが
あり、これらは、占い結果をより身近で現実的なものと
して認識できるものであった。しかしながら、占いに用
いる氏名や生年月日等のデータは被験者にとってありふ
れた一般的なものであり、被験者の背景データとして付
加情報として入力されるものであり、被験者にとって見
れば、やはり、一方的に占い結果が出力されるだけとい
う味気のないものであった。

【０００６】この発明は以上のような点に鑑みてなされ
たものであり、被験者と占い装置との間で、従来、占い
師が被験者を占う時のようなインタラクティブな形式で
占いを行うことができる占い装置を提供することを目的
とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明の請求項1 に係
る占い装置は、被験者の掌の画像を取り込み、該画像パ
ターンを解析して、その解析結果に応じた判定結果を出
力する占い装置において、上記被験者の掌の画像を取り
込み、画像処理によって各手相線を抽出する際に、取り
込んだ原画像と、これを所定量シフトして得られたシフ
ト画像との差画像から線分を抽出し、該線分自身を膨張
拡大させて、これをマスクとして用いて原画像から不要
な線分を除去する画像処理部を備えたものである。

【０００８】また、この発明の請求項２に係る占い装置
は、被験者の掌の画像を取り込み、該画像パターンを解
析して、その解析結果に応じた判定結果を出力する占い
装置において、上記被験者に対して、上記掌の画像パタ
ーンと、現段階の質問に対する回答のいずれか一方、も
しくは両方の組み合わせにより、次段の質問が決定され
る質問／回答の結果によって複数の質問を順次提示し、
該提示された一連の質問に対する被験者の回答を組み合
わせて得られる質問／回答の結果を加味して上記判定結
果を出力する占い結果判定部を備えたものである。

【０００９】また、この発明の請求項３に係る占い装置
は、被験者の掌の画像を取り込み、該画像パターンを解
析して、その解析結果に応じた判定結果を出力する占い
装置において、上記被験者の掌の画像を取り込み、画像
処理によって各手相線を抽出する際に、取り込んだ原画
像と、これを所定量シフトして得られたシフト画像との
差画像から線分を抽出し、該線分自身を膨張拡大させ
て、これをマスクとして用いて原画像から不要な線分を
除去する画像処理部と、上記被験者に対して、上記掌の
画像パターンと、現段階の質問に対する回答のいずれか
一方、もしくは両方の組み合わせにより、次段の質問が
決定される質問／回答の結果によって複数の質問を順次
提示し、該提示された一連の質問に対する被験者の回答
を組み合わせて得られる質問／回答の結果を加味して上
記判定結果を出力する占い結果判定部とを備えたもので
ある。

【００１０】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．以下、この発明の実施の形態１による占
い装置を図について説明する。図１は、本実施の形態１
による占い装置の構成を示す図であり、図において、１
は掌の濃淡画像を取り込む画像入力装置、２は画像処理
部であり、ノイズ除去手段２０，２値化手段２１，座標
設定手段２２，フィルタ手段２３，手相線抽出手段２４
とから構成されている。３は占い結果判定部であり、特
徴抽出手段３０，占い結果判定手段３１，体験問題提示
手段３２とから構成されている。さらに、上記占い結果
判定手段３１には手相判定手段３１０が含まれる。４は
キー入力部であり、体験問題選択キー４０，回答選択キ
ー４１とから構成されている。なお、このキー入力部４
は、ボタンキー等以外にも、タッチパネル等の入力装置
を用いて構成される場合もある。

【００１１】次に動作について図２のフローチャートを
参照しつつ説明する。被験者（プレーヤー）の掌の画像
を、例えば、ＣＣＤ（固体撮像装置）を用いて構成され
た画像入力装置１を用いて、０から２５５までの濃淡画
像として取り込み、画像処理装置２に出力する。画像処
理部２では、ノイズ除去手段２０を構成する中央値フィ
ルタ，平均値フィルタにより、掌の主要線の線情報を減
じることなく、ＣＣＤカメラ等の撮像装置で発生するノ
イズを取り除き、入力画像を改善しＳ／Ｎを最適化す
る。

【００１２】ノイズ除去された入力画像は、２値化手段
２１に入力され、ここで背景を黒レベル，白レベルとし
て２値化画像を作成し、また、出力装置５で手相線を表
示するときに付加する掌の一部の輪郭線を抽出する。続
いて、座標設定手段２２では、２値化手段２１で作成さ
れた２値化画像を用いて、掌の座標を設定する。

【００１３】ここで、上記画像入力装置１で入力される
掌の画像のイメージについて詳述すると、入力される画
像ａは図３に示すように、画像入力装置１の入力部のレ
ンズ状の円形のウインドウを通過しているので、掌全体
より、その一部を欠落した形状を有している。通常の画
像処理では、画像入力装置を構成するＣＣＤカメラの画
素数に対応して、５１２×５１２画素の画像領域を用い
られることが多いが、本実施の形態では画像入力装置１
で掌の画像を取り込んだ後にノイズ除去手段２０の入力
部で画像ａを１／２に圧縮している。しかしながら、図
３に示すように、掌全体ではなく、その一部のみを取り
込むことによって相対的な解像度の向上を図っている。
また、画像を１／２に圧縮することによって処理時間の
短縮、必要な画像メモリの容量を低減している。

【００１４】そして上記座標設定手段２２では、具体的
には、２値化手段２１で作成した２値化画像を用いて、
図３に示す座標点ｐ０，ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ４を求め
る。

【００１５】上記２値化画像について、背景の黒レベル
を０とし、掌の白レベルを１として上記座標点ｐ０を求
める場合について図４，図５を参照しつつ説明すると、
画像入力時に求めている人差し指の左端と中指の右端と
の間にある黒レベルの点ｃ０を基準にして、点ｃ０があ
る走査線よりも１つ下の走査線ｓ１を考え、この走査線
上で点ｃ０に対応する点をｃ' ０として、この線上で、
点ｃ' ０の左右の、レベル０からレベル１に変化する点
ａ１，ｂ１を求め、その中点をｃ１とする。以下同様に
してａｎ，ｃｎ，ｂｎを求め、点ｃｎの次の走査線で点
ｃｎに対応するｃ' ｎの近傍の線上の画素の値がレベル
１となったとき、その点ｃｎをｐ０とする。

【００１６】このように、輪郭線ではなく２値化画像か
ら直接、点ｐ０を求めるようにすることによって、人差
し指、中指等の画像に何らかの原因で欠落があっても点
ｐ０を求めることができる。同様な方法で２値化画像を
用いて人差し指と親指の中点ｐ１を求める。

【００１７】次に掌と背景との境界点ｐ２，ｐ３，ｐ４
を求める。ｐ１から垂直方向に２値化画像の画素を調
べ、レベル１から０に変化する点を見つけ、その点をｐ
２とし、また、ｐ１から走査線方向に画素を調べ、レベ
ル１から０に変化する点を点ｐ３とする。同様に、点ｐ
０から右方向に画素を調べ、レベル１からレベル０に変
化する点を点ｐ４とする。この４点から図３に示すよう
に線分Ｌ１，Ｌ５，Ｌ６，Ｌ１１で囲まれた矩形領域Ａ
を定め、手相線を抽出したり手相線特徴抽出を行う領域
とする。また、点ｐ０を通る線分Ｌ９を定めるととも
に、点ｐ０と点ｐ３を結ぶ距離を三等分する線分Ｌ７，
Ｌ８を定め、さらに、点ｐ１の上下に線分Ｌ２，Ｌ３を
それぞれ定める。また、線分Ｌ１，Ｌ２，……，Ｌ１１
で形成される小領域を図３で示すように、ａ０，ａ１，
……，ａ１９とする。このようにして、矩形領域Ａを含
むＸＹ座標系と線分Ｌ１，Ｌ２，……，Ｌ１１とを用い
て手相線の抽出、解析を行う。

【００１８】掌の易学的に使用する主要線は縦方向に特
徴を持つもの、横方向に特徴を持つもの、斜め方向に特
徴を持つものに分けることができ、平均的な手相では、
感情線は横方向に、知能線は斜め方向に、生命線，運命
線は縦方向にそれぞれ特徴を有している。このため、上
記フィルタ手段２３は図６に示すように、縦線抽出フィ
ルタ２３ａ，横線抽出フィルタ２３ｂ，斜め線抽出フィ
ルタ２３ｃを含む。

【００１９】上記縦線抽出フィルタ２３ａ，横線抽出フ
ィルタ２３ｂ，斜め線抽出フィルタ２３ｃのそれぞれの
構成は図７に示すように、画像シフト部，差画像作成
部，２値化部，マスク画像作成部とから構成されてい
る。

【００２０】以下、上記フィルタ手段２３の詳細な動作
について説明する。まず、横線画像の作成について説明
する。ノイズ除去された入力画像ｂを画像シフト部で左
シフトした画像を作成する。この時、何ビットシフトす
るかによって必要な線の検出精度が異なり、本装置では
シフト量を、例えば、２ドット分としている。このシフ
ト画像と入力画像ｂとの差画像を作成する。差画像の各
要素について画素の値がマイナスであれば、その補数を
とる。

【００２１】 差画像（ＤＥＦ）＝シフト画像−入力画像ｂ の演算結果を２値化部で２値化するが、ここで差画像の
値を、 ＤＥＦ（ｘ，ｙ） ０＜＝ｘ＜＝２５５，０＜＝ｙ
＜＝２５５ として差画像の各要素について次の演算を行う。

【００２２】Ｖ（ｘ，ｙ）＝ＤＥＦ（ｘ，ｙ−１）−Ｄ
ＥＦ（ｘ，ｙ） 次にＶ（ｘ，ｙ）を閾値ｔｈよりも大きい値を１とし、
それ以外を０として２値化部で２値化して細線化を実行
すれば大小の横線ａを検出することができる。まだ、こ
のままでは、不必要な横線がノイズとして残るのでこれ
らを除去する必要がある。上記閾値ｔｈの値として、こ
こでは、例えば、＋５０としている。

【００２３】マスク画像作成部では上記方法で検出した
ノイズを含む横線ｃを縦方向、及び横方向に膨張させ
る。この膨張拡大した横線画像の個々の線分について、
それを構成するドット数を調べ、ドット数がある一定数
以下の線分を削除する。本装置では、例えば、この値を
横線、及び縦線の場合、１５０に設定し、斜め線の場合
には１７０に設定している。このようにして作成された
膨張拡大した横線画と元の横線ｃとの論理積をとること
によって選択的に横線を抽出する。このようにすること
によって、例えば、横線の中で代表的な感情線につい
て、線が途中でかすれて二つの線となっていても、二つ
の隣接する線として抽出することができる。このように
して作成した画像を横線画像ｃとする。

【００２４】次に縦線画像の作成について説明する。縦
線画像は上記入力画像ｂを左シフトし、差画像の各画素
に対する演算式を、 Ｖ（ｘ，ｙ）＝ＤＥＦ（ｘ−１，ｙ）−ＤＥＦ（ｘ，
ｙ） として、また斜め線画像は入力画像ｂを左シフト、及び
上シフトを行ない、差画像の各画素に対する演算式を、 Ｖ（ｘ，ｙ）＝ＤＥＦ（ｘ−１，ｙ−１）−ＤＥＦ
（ｘ，ｙ） として、横線画像と同様の方法で縦線画像ｄ，斜め線画
像ｅを作成する。

【００２５】前述のノイズ除去手段２０で入力画像ａが
十分にノイズを除去されていれば、この段階で、横線に
特徴のある線，縦線に特徴のある線，斜め線に特徴のあ
る線等の掌の主要線に相当する線が、少数の不必要な線
分を伴うが忠実に抽出される。

【００２６】次に手相線抽出手段２４の動作について説
明する。まず、感情線の抽出について説明する。手相抽
出手段２４は図８に示すように、画像ＯＲ加算部２４
ａ，画像選択部２４ｂ，線分選択部２４ｃから構成され
る。

【００２７】上記画像ＯＲ加算部２４ａは、横線画像ｃ
から感情線を抽出するものであるが、斜め線画像ｅに感
情線の斜め成分が現れていることがあり、画像ＯＲ加算
部２４ａで横線画像ｃに斜め線画像ｅをＯＲ加算して、
横線画像をより強調する。画像選択部２４ｂはこのよう
にして強調された横線画像から、図９の斜線で示す感情
線が存在しない小領域の画像を画像選択部２４ｂで削除
する。ここで残った線分は感情線、及び感情線に類似し
た線分となる。この画像を感情線線分集合ｆとする。こ
の感情線線分集合ｆの線分について、その線の始端，終
端，中心座標，勾配等を求め、これらから線分の勾配
が、ある範囲に存在する線分を選び出す。ここで、上記
勾配の範囲として、本装置では、例えば、−３０度より
大きいものとしている。線分選択部２４ｃでは、上記で
選ばれた線分を線分集合ｇとし、この線分集合ｇの中か
ら、線分を構成するピクセル数の多い線分を感情線の中
心線分ｂ０として選び、中心線分ｂ０に隣接する線分を
順次接続していく。図１０に示すように、中心線分ｂ０
の始端側の接続を行なう場合は、線分集合ｇを線分の終
端Ｘ座標の昇順にソートする。

【００２８】次に中心線分ｂ０の始端に隣接している線
分ｂ０１を選び、中心線分ｂ０の始端と線分ｂ０１の終
端との距離を求めて、その距離がある一定値より小さけ
れば線分ｂ０１は中心線分ｂ０に接続しているものとし
て感情線候補

〔０〕の線分とする。さらに、図１０のｂ
０１の始端に隣接するｂ０２の終端座標について上記と
同様の手順でｂ０２がｂ０１に接続するか否かを調べ
る。距離がある一定値よりも大きければｂ０２を感情線
候補

〔０〕の線分には加えずに始点側の探索を打ち切
る。線分集合ｇはＸ座標の昇順にソートされているので
探索は簡単に行ないうる。

【００２９】次に中心線分ｂ０１の終端側について同様
の探索を行なう。線分集合ｇを始端Ｘ座標の降順にソー
トする。中心線分ｂ０の終端と線分ｂ１１の始端との距
離を求めて、その距離が一定値より小さければ線分ｂ１
１を感情線候補

〔０〕の線分とする。以下ｂ１１，ｂ１
２についても同様に調べ、ｂ１１とｂ１２との距離が大
きければｂ１２を感情線候補

〔０〕の線分に加えない。
したがって、この場合の感情線候補

〔０〕を構成する線
分は｛ｂ１１，ｂ０，ｂ０１｝となる。これらの線分
｛ｂ１１，ｂ０，ｂ０１｝を一本の線とみなして線を構
成する総ピクセル数，始端，終端，中心座標等の線の特
徴を求めておく。

【００３０】また、感情線候補

〔０〕のみで感情線の候
補として確実度が低い場合は、感情線候補〔１〕を求め
ておく。線分集合ｇから感情線候補

〔０〕に使用された
線分｛ｂ１１，ｂ０，ｂ０１｝を除いてピクセル数の多
い線分で、かつ、中心線分ｃ０を感情線候補〔１〕の中
心線分として上記と同様の方法で線分ｃ０に接続すると
みなせる線分を探索する。例えば、それらの線分が｛ｃ
１１，ｃ０，ｃ０１｝であった場合、感情線候補

〔０〕
と同様に総ピクセル数，始端，終端，中心座標等の線の
特徴を求めておく。この実施の形態では、感情線候補の
線分の集合｛ｂ１１，ｂ０，ｂ０１｝，｛ｃ１１，ｃ
０，ｃ０１｝の線分の数をそれぞれ３としているが、こ
れは画像によって異なる。

【００３１】感情線候補

〔０〕のピクセル数の総和と感
情線候補〔１〕のピクセル数の総和とを比較し、大きい
方を感情線とする。この二つの総和の比が１に近ければ
領域Ａの座標系で候補

〔０〕と候補〔１〕の上下関係を
調べて、座標点ｐ０に近い方を感情線としている。感情
線が決定すると感情線の始端（掌の端側）より５ドット
程度下に図３の領域Ａの線分１３を再設定する。

【００３２】次に知能線の抽出について説明する。画像
ＯＲ加算部２４ａにおいて、斜め線画像ｅから知能線を
抽出するが、横線画像ｃに知能線の横成分が現れている
ことがあり、画像ＯＲ加算部２４ａで斜め線画像ｅに横
線画像ｃをＯＲ加算して斜め線画像をより強調する。こ
こで感情線として使用された線分は削除しておく。画像
選択部２４ｂは上記のようにして強調された斜め線画像
から図１１の斜線で示す知能線が存在しない小領域の画
像を画像選択部で削除する。ここで残った線分は知能
線、及び知能線に類似した線分となる。この画像の線分
を知能線線分集合ｉとする。知能線についても同様に線
分選択部２４ｃで、線分を選択する線分の勾配の範囲を
設定して線分集合ｉから、感情線抽出と同様の方法で知
能線を抽出している。本装置では、例えば、勾配の値を
−５０度よりも大きいものとしている。

【００３３】知能線候補として二つの線分集合を抽出し
たときは、知能線候補

〔０〕のピクセルの総和と知能線
候補〔１〕のピクセルの総和とを比較し、これらのうち
の大きい方を知能線とする。この二つの総和の比が１に
近ければ領域Ａの座標系で候補

〔０〕と候補〔１〕の上
下関係を調べて、座標点ｐ０に近いほうを知能線として
いる。

【００３４】次に生命線の抽出について説明する。画像
ＯＲ加算部２４ａについて、縦線画像ｂから生命線を抽
出するが、斜め線画像ｅの図１３の斜線で示す小領域に
生命線の斜め成分が現れていることがあり、画像ＯＲ加
算部２４ａで図１３の斜線の小領域の斜め線画像を選択
的にＯＲ加算して縦線画像をより強調する。画像選択部
２４ｂは上記のようにして強調された縦線画像から図１
２の斜線で示す生命線が存在しない領域の画像を画像選
択部で削除する。ここで残った線分は生命線及び生命線
に類似した線分となる。この画像の線分を生命線線分集
合ｊとする。生命線についても上記と同様に選択する線
分の勾配の範囲を設定して線分集合ｊから、線分選択部
２４ｃで、感情線抽出と同様の方法で生命線を抽出して
いる。生命線の抽出では線分を選択するときのパラメー
タになる勾配を図３の領域Ａの線分Ｌ３より上でα１、
線分Ｌ３より下でα２として、本装置では、例えば、Ｌ
３よりも上にある線分では、α１を−５０度として、こ
れより大きい勾配を持つ線分を選択し、Ｌ３よりも下に
ある線分では、α２を−５０度よりも勾配が小さい線分
を選んでいる。生命線候補として二つの線分集合を抽出
したときは、生命線候補

〔０〕のピクセル数の総和と生
命線候補〔１〕のピクセル数の総和とを比較し、これら
のうち大きい方を生命線とする。この二つの総和の比が
１に近ければ領域Ａの座標系で候補

〔０〕と候補〔１〕
の中心Ｘ座標とを調べてそのＸ座標の小さい方を生命線
としている。

【００３５】次に運命線の抽出について説明する。画像
ＯＲ加算部２４ａについて、縦線画像ｄから運命線を抽
出するが、生命線として使用された線分を削除した縦線
画像ｄから図１４の斜線で示す運命線が存在しない領域
の画像を画像選択部で削除する。ここで残った線分は運
命線、及び運命線に類似した線分となる。この画像の線
分を運命線線分集合ｋとする。運命線についても上記と
同様に、選択する線分の勾配の範囲を設定して線分集合
ｋから、感情線抽出と同様の方法で運命線を抽出してい
る。運命線の抽出では線分を選択するときのパラメータ
になる勾配を、本装置では、例えば、＋７０度、−７０
度として、運命線として二つの線分集合を抽出したとき
は、運命線候補

〔０〕のピクセル数の総和と運命線候補
〔１〕のピクセル数の総和とを比較し、これらのうち大
きい方を運命線とする。

【００３６】その他、太陽線、結婚線等の他の線につい
て、その線が存在する領域を指定すれば上記方法で効率
よく抽出することができる。特に、結婚線については一
般に線が短く且つ細いので、５１２×５１２解像度の画
像のうち、図１８に示す画像領域２５６×２５６の画像
領域に転写して、図１８の斜線の領域について上記の手
法と同様にして、横線を選び出して結婚線を抽出する。

【００３７】そして、上記知能線，生命線，運命線，結
婚線等、感情線と同様、上記過程で候補線集合について
線を構成する総ピクセル数，始端，終端，中心座標等の
線の特徴を求めておく。

【００３８】占い結果判定部３は手相線の特徴の抽出，
適合性判定，体験問題提示等を行なう。

【００３９】すなわち、占い結果判定部３を構成する特
徴抽出手段３０では、上記方法で抽出された掌の主要線
について、図３の領域Ａ上に作成されている水平方向に
５本｛Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５｝の線分を、垂直
方向に６本｛Ｌ６，Ｌ７，Ｌ８，Ｌ９，Ｌ１０，Ｌ１
１｝の線分を基準位置、または基準線として、本装置に
相応しい特徴点を各線について求める。特徴点を求める
に際して基準線｛Ｌ１，．，．，Ｌ５｝，｛Ｌ
６，．，．，Ｌ１１｝を用いて、手相線の位置，長さな
どを正規化して掌の大小の影響を受けないようにしてい
る。

【００４０】例えば、生命線の特徴は生命線の張りと生
命線の全長に対する中点の位置で４段階に分けている。

【００４１】生命線の張りｐｆは、 ｐｆ＝（１９−センタＸ座標）／（１９−１８）＊ｋ として表され、生命線の全長に対する中点の位置ａｒ
は、 ａｒ＝（センタＸ座標−左端Ｘ座標）／（右端Ｘ座標−
左端Ｘ座標） として表せる。

【００４２】ここで、ａｒ＜＝ｋ２なら、ｍｒ＝１．０
−（ｋ２−ａｒ） ａｒ＞ｋ３なら、ｍｒ＝１．０＋（ａｒ−ｋ３） として、ｐｆ＝ｐｆ＊ｍｒ このｐｆを０から１．０の値に正規化した後に、 １．０から０．７５ ０．７５から０．５ ０．５から０．２５ ０．２５以下 の４つの段階に分ける。

【００４３】また、知能線の特徴は知能線の終端Ｙ座
標，知能線の傾斜，知能線の長さで５段階に分けてい
る。

【００４４】知能線の終端Ｙ座標ｐｆは、 ｐｆ＝（終端Ｙ座標−１３）／（１５−１２） として表され、このｐｆを上述した生命線と同様に、０
から１．０の値に正規化した後に、 １．０から０．８ ０．８から０．６ ０．６から０．４ ０．４から０．２ ０．２以下 の４つの段階に分ける。

【００４５】更に、知能線の傾斜ｐｆ１は、 ｐｆ１＝｜（右端Ｙ座標−左端Ｙ座標）｜／｜（右端Ｘ
座標−左端Ｘ座標）｜ として表され、知能線の長さｐｆ２は、 ｐｆ２＝（１１０−左Ｘ座標）／（１０−１７） として表せる。

【００４６】このｐｆ１，ｐｆ２を０から１．０の値に
正規化し、手相線評価に際して、ｆ１，ｆ２の値を考慮
する。

【００４７】また、感情線の特徴は感情線の終端Ｘ座
標，感情線の長さで３段階に分けている。

【００４８】感情線の終端Ｘ座標ｐｆ１は、 ｐｆ１＝（右端Ｘ座標−１９）／（１１０−１９） として表され、このｐｆ１を０から１．０の値に正規化
し、 １．０から０．６ ０．６から０．２ ０．２以下 の３つの段階に分ける。

【００４９】感情線の長さｐｆ２は、 ｐｆ２＝（右端Ｘ座標−１８）／（１１０−１８） として表され、このｐｆ２を０から１．０の値に正規化
し、 １．０から０．６ ０．６から０．３ ０．３以下 の３つの段階に分ける。

【００５０】さらに、運命線の特徴は、運命線の現れる
位置，運命線の長さで３段階に分けている。すなわち、
運命線の上端が感情線を超えている場合は、 上端Ｙ座標＞（１２−１１）＋１１ として表され、これ以外は運命線の長さによる２段階の
判定となる。

【００５１】体験問題提示手段３２では、手相判定を行
なおうとするプレーヤは、掌の画像入力を行ない、続い
て、キー入力装置４のジャンル選択キー４０で希望する
ジャンルの選択を行ない、どのジャンルで手相判定をす
るのかを決める。本装置では多数個のジャンルが用意さ
れている。その後、体験問題提示手段３２からプレーヤ
が選択したジャンルの体験問題を出力装置５に出力して
プレーヤに回答を促す。通常、一つのジャンルの体験問
題は、例えば、連続した５問から８問程度の問題からな
り、また一つの問題は質問と多者択一形式の回答からな
るものとする。プレーヤが複数の回答からプレーヤに適
したと考えられる回答を回答選択キー４１で選択する。
この結果が占い結果判定部３を構成する占い結果判定部
３１に入力される。

【００５２】この占い結果判定部３には、特徴抽出手段
３０の判定結果と回答選択キー４１で選択された回答が
入力されて、手相判定部３１０において上記特徴抽出手
段３０の判定結果である数値化された手相特徴データに
基づく判定がなされるとともに、手相の判定とプレーヤ
の選択した回答との合否とが判定される。合否判定とし
ては、合，否の２段階ではなく、通常、４，５段階程度
の複数の段階の判定になっている。ここで合否判定の結
果、すべての問題が終了していない場合は、それに対応
した次の問題を提示するように体験問題提示手段３２へ
出力する。

【００５３】いま、提示されている問題に対するプレー
ヤの回答の合否を調べる手相線として手相線全体、ある
いは二つの手相線の組合せ、さらには一つの手相線等を
用いることができる。ここで手相判定として生命線を用
いる場合には、上記特徴抽出手段３０で手相判定は４段
階の何れかに判定されており、この結果とプレーヤの選
択した回答の合否を調べる。

【００５４】これに応じて体験問題提示手段３２では手
相判定部３１０の判定結果に基づいて次の新しい問題を
選び、プレーヤに提示するのであるが、それに先だって
本装置ではプレーヤが選択した回答と手相判定との合否
によって決まる次の問題を提示する根拠となる状況を、
まず映像として出力装置５に出力してプレーヤに示し、
この後に新しい問題を提示するようにしている。これに
よって、前の問題と次の新しい問題との関連性の理解を
プレーヤに促し、新しい問題に対する回答を容易に行え
るようにしている。判定に用いる手相線、あるいはその
組み合わせは次々に提示される問題に対応して変わり、
また、次の新しい問題はプレーヤの回答のみで決定され
る場合もある。

【００５５】この様子を回答が二者択一で、且つ手相判
定の合否判定が合格、不合格の二つの判定の場合につい
て図１５に示す。体験問題Ｑ１がプレーヤに提示されて
いて、プレーヤがその回答を回答Ａ１，Ｂ１の中から１
つを選択する。回答Ａ１を選択した場合、そのプレーヤ
の手相判定ＡＧ１と比較して、それに適合するものであ
れば合格判定ＡＹ１、不適合であれば不合格ＡＮ１と合
否を判定し、また、回答として回答Ｂ１を選択すれば同
様に手相判定ＢＧ１と比較して、それに適合すれば合格
判定ＢＹ１、不適合であれば不合格ＢＮ１と合否を判定
する。ここで用いる手相判定ＡＧ１，ＢＧ１は体験問題
Ｑ１の内容に応じて、主要線（生命線，知能線，感情
線，運命線，結婚線等）の判定結果の一つ、または二つ
以上の組み合わせで用いる。手相判定ＡＧ１，ＢＧ１も
体験問題Ｑ１に応じて同じものであったり、異なる場合
もある。この判定結果ＡＹ１，ＡＮ１，ＢＹ１，ＢＮ１
を体験問題提示手段３２に出力し、体験問題提示手段３
２ではこの結果に応じて次の体験問題Ｑａ２，Ｑｂ２，
Ｑｃ２，Ｑｄ２のうちの一つをプレーヤに提示する。

【００５６】プレーヤに提示する体験問題Ｑａ２，Ｑｂ
２，Ｑｃ２，Ｑｄ２はプレーヤが行った回答の選択とプ
レーヤの手相判定結果を示唆するもので、本装置では体
験問題Ｑａ２，Ｑｂ２，Ｑｃ２，Ｑｄ２の１つを提示す
るに際し、体験問題を提示する状況を物語りふうに映像
で説明をした後に体験問題を提示する。これによってプ
レーヤの関心事項を浮き彫りにして、プレーヤに手相判
定を行う楽しみを与えようとしている。

【００５７】図１５の場合、一つの体験問題から次の体
験問題の提示までに、｛Ｑ１，ＡＧ１，ＡＹ１，Ｑａ
２｝，｛Ｑ１，ＡＧ１，ＡＮ１，Ｑｂ２｝，｛Ｑ１，Ｂ
Ｇ１，ＢＹ１，Ｑｃ２｝，｛Ｑ１，ＢＧ１，ＢＮ１，Ｑ
ｄ２｝で示される４つのシーケンスができる。そしてこ
のシーケンスを手相判定分岐としている。図１６に示す
ように、体験問題の回答に対して手相判定のない分岐を
通常分岐としている。

【００５８】一連の体験問題は上記の手相判定分岐と通
常分岐との組み合わせで構成して、プレーヤが体験問題
に反応する心理状態や、プレーヤが現在抱いている問題
などをより明確にして総合的な手相判定を行なうことが
できる。一連の体験問題が終了すると占い結果判定部３
はプレーヤの回答選択と手相判定で順次決まっていく、
一連のシーケンスの組み合わせによって決まる出力画面
を、例えば、ＣＲＴやプリンタ等からなる出力装置５に
出力する。

【００５９】ここで、図１７によってプレーヤか選択し
た一つのジャンルの最初の体験問題から最終結果が出力
されるまでを、一つの通常分岐と二つの手相判定分岐か
らなる体験問題を例にして説明を行なう。

【００６０】図１７の太い破線で示されるルートを選択
していく場合、体験問題Ｑ１でＡ１と回答して、次の質
問Ｑａ２が提示され、ここで回答Ａａ２を選択すると、
手相判定ＡａＧ２で判定結果ＡａＹ２とされ、次の体験
問題Ｑａ３がプレーヤに提示され、ここで回答Ａａ３を
選択すると、手相判定ＡａＧ３で判定結果ＡａＹ３とさ
れる。最初の体験問題から最後の回答まで、順次進行し
ていく体験問題，回答，手相判定でシーケンス｛Ｑ１，
Ａ１，Ｑａ２｝｛Ｑａ２，Ａａ２，ＡａＧ２，ＡａＹ
２，Ｑａ３｝｛Ｑａ３，Ａａ３，ＡａＧ３，ＡａＹ３｝
が構成されて、このシーケンスに対応した出力画像、及
び出力文書Ｓａが、出力装置５に出力される。また、図
１７の太い波線で示されるルートを選択していく場合、
体験問題Ｑ１でＢ１と回答して、次の質問Ｑｂ２が提示
され、ここで回答Ｂａ２を選択すると、手相判定ＢａＧ
２で判定結果ＢａＹ２とされ、次の体験問題Ｑｃ３がプ
レーヤに提示され、ここで回答Ｂｃ３を選択すると、手
相判定ＢｃＧ３で判定結果ＢｃＹ３とされる。最初の体
験問題から最後の回答まで、順次進行していく体験問
題，回答，手相判定でシーケンス｛Ｑ１，Ｂ１，Ｑａ
２｝｛Ｑａ２，Ｂａ２，ＢａＧ２，ＢａＹ２，Ｑａ３｝
｛Ｑｃ３，Ｂｃ３，ＢｃＧ３，ＢｃＹ３｝が構成され
て、このシーケンスに対応した出力画像、出力文書Ｓｃ
が、出力装置５に出力される。

【００６１】ここで別のルートを通って構成される上記
のような二つのシーケンスの各々の出力Ｓａ，Ｓｃは、
同じ手相を持つプレーヤであっても、一連の体験問題に
回答するときの心理状態などの違いによって出力Ｓａ，
Ｓｃは、異なったものになる。

【００６２】出力Ｓａ，Ｓｃは、ジャンル選択、上記シ
ーケンスによって決まるものである。

【００６３】このように、本実施の形態１によれば、機
械を用いた占いを行うにあたり、画像入力装置１を用い
て掌の画像を読みとり、該画像を画像処理部２で処理し
て得られた結果と、体験問題提示手段３２によりプレー
ヤに対して提示される質問事項に対するプレーヤの反応
（回答）結果に応じて判定が行なわれるため、プレーヤ
は単に手相と、生年月日や年齢、名前と言った、ありき
たりの情報に基づく占い結果ではなく、対話形式に近い
インタラクティブな占いを体感できる。

【００６４】また、手相の解析を行う際に、フィルタ手
段２３によって、差画像から線分を抽出し、該線分自身
を膨張拡大させて、これをマスクとして用いて不要な線
分を除去するようにしているので、高速に線構造を抽出
することができる。

【００６５】

【発明の効果】以上のように、本発明に係る占い装置に
よれば、被験者の占いを行うにあたり、掌を画像データ
として読み込むとともに、被験者に対話形式で複数の問
題を段階的に順次提示して、その回答結果群を上記掌の
画像データとともに考慮して占い結果を出力するように
したから、被験者と占い装置との間で、あたかも占い師
が被験者を占う時のようなインタラクティブな形式で占
いを体験することができるという効果がある。

【００６６】また、手相の解析を行う際に、画像処理部
を構成するフィルタ手段によって、原画像と、これを所
定量シフトしたシフト画像との差画像から線分を抽出
し、該線分自身を膨張拡大させて、これをマスクとして
用いて不要な線分を除去する構成としたので、高速に線
構造を抽出することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１による占い装置の構
成を示すブロック図である。

【図２】 この発明の実施の形態１による占い装置の動
作を説明するためのフローチャートを示す図である。

【図３】 上記占い装置を構成する画像入力装置により
読みとられる掌のイメージを説明するための図である。

【図４】 上記画像入力装置により読みとられる掌のイ
メージの座標点を求める処理を説明するための図であ
る。

【図５】 上記画像入力装置により読みとられる掌のイ
メージの座標点を求める処理を説明するためのさらなる
図である。

【図６】 上記占い装置を構成する画像処理部のフィル
タ手段の構成を示す図である。

【図７】 上記フィルタ手段の詳細な構成を示す図であ
る。

【図８】 上記占い装置を構成する画像処理部の手相線
抽出手段の構成を示す図である。

【図９】 上記手相線抽出手段による感情線の抽出方法
を説明するための図である。

【図１０】 上記手相線抽出手段による感情線の抽出方
法を説明するためのさらなる図である。

【図１１】 上記手相線抽出手段による知能線の抽出方
法を説明するための図である。

【図１２】 上記手相線抽出手段による生命線の抽出方
法を説明するための図である。

【図１３】 上記手相線抽出手段による生命線の抽出方
法を説明するためのさらなる図である。

【図１４】 上記手相線抽出手段による運命線の抽出方
法を説明するためのさらなる図である。

【図１５】 上記占い装置を構成する占い結果判定部の
体験問題提示手段による手相判断分岐の状態を示す図で
ある。

【図１６】 上記占い装置を構成する占い結果判定部の
体験問題提示手段による手相判定のない通常分岐の状態
を示す図である。

【図１７】 上記占い装置を構成する占い結果判定部の
体験問題提示手段によるシーケンスの１例を示す図であ
る。

【図１８】 上記手相線抽出手段による結婚線の抽出方
法を説明するためのさらなる図である。

【図１９】 従来の占い装置の構成を示すブロック図で
ある。

【符号の説明】 １ 画像入力装置、２ 画像処理部、３ 占い結果判定
部、４ キー入力部、５ 出力装置、２０ ノイズ除去
手段、２１ ２値化手段、２２ 座標設定手段、２３
フィルタ手段、２４ 手相線抽出手段、３０ 特徴抽出
手段、３１ 占い結果判定手段、３２ 体験問題提示手
段、４０ 体験問題選択キー、４１ 回答選択キー、３
１０ 手相判定手段。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被験者の掌の画像を取り込み、該画像パ
   ターンを解析して、その解析結果に応じた判定結果を出
   力する占い装置において、 上記被験者の掌の画像を取り込み、画像処理によって各
   手相線を抽出する際に、取り込んだ原画像と、これを所
   定量シフトして得られたシフト画像との差画像から線分
   を抽出し、該線分自身を膨張拡大させて、これをマスク
   として用いて原画像から不要な線分を除去する画像処理
   部を備えたことを特徴とする占い装置。
2. 【請求項２】 被験者の掌の画像を取り込み、該画像パ
   ターンを解析して、その解析結果に応じた判定結果を出
   力する占い装置において、 上記被験者に対して、上記掌の画像パターンと、現段階
   の質問に対する回答のいずれか一方、もしくは両方の組
   み合わせにより、次段の質問が決定される質問／回答シ
   ーケンスによって複数の質問を順次提示し、該提示され
   た一連の質問に対する被験者の回答を組み合わせて得ら
   れる質問／回答の結果を加味して上記判定結果を出力す
   る占い結果判定部を備えたことを特徴とする占い装置。
3. 【請求項３】 被験者の掌の画像を取り込み、該画像パ
   ターンを解析して、その解析結果に応じた判定結果を出
   力する占い装置において、 上記被験者の掌の画像を取り込み、画像処理によって各
   手相線を抽出する際に、取り込んだ原画像と、これを所
   定量シフトして得られたシフト画像との差画像から線分
   を抽出し、該線分自身を膨張拡大させて、これをマスク
   として用いて原画像から不要な線分を除去する画像処理
   部と、 上記被験者に対して、上記掌の画像パターンと、現段階
   の質問に対する回答のいずれか一方、もしくは両方の組
   み合わせにより、次段の質問が決定される質問／回答の
   結果によって複数の質問を順次提示し、該提示された一
   連の質問に対する被験者の回答を組み合わせて得られる
   質問／回答の結果を加味して上記判定結果を出力する占
   い結果判定部とを備えたことを特徴とする占い装置。