JP2003061936A - 動立体モデル生成装置及び方法 - Google Patents
動立体モデル生成装置及び方法Info
- Publication number
- JP2003061936A JP2003061936A JP2001255670A JP2001255670A JP2003061936A JP 2003061936 A JP2003061936 A JP 2003061936A JP 2001255670 A JP2001255670 A JP 2001255670A JP 2001255670 A JP2001255670 A JP 2001255670A JP 2003061936 A JP2003061936 A JP 2003061936A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- skeleton
- rigid body
- dimensional shape
- pattern light
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 動きのある三次元物体をモデリングする。
【解決手段】 近赤外プロジェクタ１０ａからランダム
パタン光を照射し、近赤外カメラアレイ１０ｂで受光
し、対象物体の三次元形状データ及び動きデータを取得
する。また、同時刻にカラーカメラ１０ｃで得られた画
像から色彩データを取得し、三次元形状データと色彩デ
ータを合成してモデリングする。三次元形状データから
細線化処理により骨格データを抽出し、データ量を削減
する。
パタン光を照射し、近赤外カメラアレイ１０ｂで受光
し、対象物体の三次元形状データ及び動きデータを取得
する。また、同時刻にカラーカメラ１０ｃで得られた画
像から色彩データを取得し、三次元形状データと色彩デ
ータを合成してモデリングする。三次元形状データから
細線化処理により骨格データを抽出し、データ量を削減
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は動立体モデル作成装
置及び方法、特に動く対象物についての複数枚の画像デ
ータから対象物の動き立体モデル（三次元モデル）を生
成する三次元モデリング技術に関する。
置及び方法、特に動く対象物についての複数枚の画像デ
ータから対象物の動き立体モデル（三次元モデル）を生
成する三次元モデリング技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、動きデータを獲得する方法と
して、モーションキャプチャシステムが実用化されてお
り、映画製作などに応用されている。これは、主に人の
動きデータを獲得することを目的とし、人の関節にマー
カあるいはセンサをつけ、人の動きに応じてその位置を
検出することで、人の骨格の動きデータを得るものであ
る。
して、モーションキャプチャシステムが実用化されてお
り、映画製作などに応用されている。これは、主に人の
動きデータを獲得することを目的とし、人の関節にマー
カあるいはセンサをつけ、人の動きに応じてその位置を
検出することで、人の骨格の動きデータを得るものであ
る。
【０００３】より具体的には、モーションキャプチャシ
ステムは２種類に分けられ、磁気センサを用いるもの、
および光学的手法によるものが存在する。磁気センサを
用いるものは、関節に磁気センサを取り付け、空間内の
磁場に基づいて各センサは自身の位置を得る。人間の動
きにしたがって、各センサの位置が変わり、これが関節
の動きデータとして獲得されるものである。但し、この
手法では、各センサにケーブルを接続する必要があり、
これが人の動きを不自由にするという問題がある。ま
た、磁場を乱す環境では正確に動きデータが得られない
と言う問題もある。
ステムは２種類に分けられ、磁気センサを用いるもの、
および光学的手法によるものが存在する。磁気センサを
用いるものは、関節に磁気センサを取り付け、空間内の
磁場に基づいて各センサは自身の位置を得る。人間の動
きにしたがって、各センサの位置が変わり、これが関節
の動きデータとして獲得されるものである。但し、この
手法では、各センサにケーブルを接続する必要があり、
これが人の動きを不自由にするという問題がある。ま
た、磁場を乱す環境では正確に動きデータが得られない
と言う問題もある。
【０００４】一方、光学式では、たとえばＬＥＤを関節
にマーカとして取り付ける。これを複数のカメラにて観
測し、三角測量原理で各ＬＥＤの位置を検出する。但
し、この手法では、データ入力空間を暗めにしなければ
ならず、また、リアルタイムでの動きデータ獲得は難し
いと言う問題がある。
にマーカとして取り付ける。これを複数のカメラにて観
測し、三角測量原理で各ＬＥＤの位置を検出する。但
し、この手法では、データ入力空間を暗めにしなければ
ならず、また、リアルタイムでの動きデータ獲得は難し
いと言う問題がある。
【０００５】さらに、磁気式あるいは光学式のいずれの
方法においても、動きデータのみ獲得するものであり、
動いている物体（人）自体の三次元形状データを得るも
のではない。
方法においても、動きデータのみ獲得するものであり、
動いている物体（人）自体の三次元形状データを得るも
のではない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】これに対し、ＣＭＵ
（カーネギーメロン大学）では、複数カメラを配置した
空間内で人が動作し、ステレオ法によって対象物体
（人）の動き付き三次元データを得る方法を発表してい
る。
（カーネギーメロン大学）では、複数カメラを配置した
空間内で人が動作し、ステレオ法によって対象物体
（人）の動き付き三次元データを得る方法を発表してい
る。
【０００７】しかしながら、この方法でも、動き付き三
次元データは得られるものの、 （１）受動的ステレオ法に基づいているため、対象物に
十分なテクスチャ情報がない場合、きわめて精度の悪い
形状データとなる （２）三次元データの羅列を得ているため、獲得データ
量はきわめて多大となるという問題を有しており、実際
の応用分野に適切なデータを提供しているとは言えな
い。
次元データは得られるものの、 （１）受動的ステレオ法に基づいているため、対象物に
十分なテクスチャ情報がない場合、きわめて精度の悪い
形状データとなる （２）三次元データの羅列を得ているため、獲得データ
量はきわめて多大となるという問題を有しており、実際
の応用分野に適切なデータを提供しているとは言えな
い。
【０００８】本発明は、上記従来技術の有する課題に鑑
みなされたものであり、その目的は、対象物体の表面色
彩に影響されることなく、高精度に対象物の動立体モデ
ル（三次元動画像データ）を取得することができる装置
及び方法を提供することにある。
みなされたものであり、その目的は、対象物体の表面色
彩に影響されることなく、高精度に対象物の動立体モデ
ル（三次元動画像データ）を取得することができる装置
及び方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、三次元物体の三次元形状データ及び色彩
データ並びに動きデータを生成する動立体モデル生成装
置であって、動きのある前記三次元物体に対してパタン
光を照射する照射手段と、前記三次元物体から反射した
前記パタン光を順次受光することにより前記三次元形状
データ及び動きデータを取得するパタン光受光手段と、
前記三次元物体を撮影することにより前記色彩データを
取得する撮影手段と、同時刻に取得された前記三次元形
状データと前記色彩データとを合成する処理手段とを有
し、前記パタン光は、前記撮影手段の感度波長以外の波
長を有することを特徴とする。
に、本発明は、三次元物体の三次元形状データ及び色彩
データ並びに動きデータを生成する動立体モデル生成装
置であって、動きのある前記三次元物体に対してパタン
光を照射する照射手段と、前記三次元物体から反射した
前記パタン光を順次受光することにより前記三次元形状
データ及び動きデータを取得するパタン光受光手段と、
前記三次元物体を撮影することにより前記色彩データを
取得する撮影手段と、同時刻に取得された前記三次元形
状データと前記色彩データとを合成する処理手段とを有
し、前記パタン光は、前記撮影手段の感度波長以外の波
長を有することを特徴とする。
【００１０】本装置において、前記パタン光は、ランダ
ムパタン光であることが好適である。また、本装置にお
いて、前記パタン光は、近赤外波長であることが好適で
ある。また、本装置において、さらに、合成された前記
三次元形状データから骨格データを生成する手段と、前
記骨格データの動きから前記骨格データを複数の剛体グ
ループに区分する手段と、前記剛体グループ毎に運動パ
ラメータを算出する手段とを有することができる。
ムパタン光であることが好適である。また、本装置にお
いて、前記パタン光は、近赤外波長であることが好適で
ある。また、本装置において、さらに、合成された前記
三次元形状データから骨格データを生成する手段と、前
記骨格データの動きから前記骨格データを複数の剛体グ
ループに区分する手段と、前記剛体グループ毎に運動パ
ラメータを算出する手段とを有することができる。
【００１１】ここで、前記三次元形状データであるボク
セルデータは連続した時間にわたって取得され、前記骨
格データを生成する手段は、ある時刻に取得された前記
ボクセルデータの細線化処理を少なくとも複数時刻にわ
たって実行することにより前記骨格データを生成するこ
とが好適である。
セルデータは連続した時間にわたって取得され、前記骨
格データを生成する手段は、ある時刻に取得された前記
ボクセルデータの細線化処理を少なくとも複数時刻にわ
たって実行することにより前記骨格データを生成するこ
とが好適である。
【００１２】また、前記剛体グループに区分する手段
は、前記骨格データの動きの方向及び大きさが略同一で
ある骨格要素を同一剛体グループに属するとして区分す
ることができる。
は、前記骨格データの動きの方向及び大きさが略同一で
ある骨格要素を同一剛体グループに属するとして区分す
ることができる。
【００１３】また、前記剛体グループに区分する手段
は、前記骨格データの動きの方向及び大きさを前記細線
化処理後の一部の連続したボクセル座標の１次関数とし
て記述し、この１次関数記述との誤差が一定値以下とな
る連続したボクセルを同一剛体グループに属するとして
区分することもできる。
は、前記骨格データの動きの方向及び大きさを前記細線
化処理後の一部の連続したボクセル座標の１次関数とし
て記述し、この１次関数記述との誤差が一定値以下とな
る連続したボクセルを同一剛体グループに属するとして
区分することもできる。
【００１４】また、本装置において、さらに、前記骨格
データ及び剛体グループ毎の運動パラメータを前記三次
元形状データ及び色彩データとは別に記憶する手段とを
有することが好適である。
データ及び剛体グループ毎の運動パラメータを前記三次
元形状データ及び色彩データとは別に記憶する手段とを
有することが好適である。
【００１５】ここで、前記骨格データ及び剛体グループ
毎の運動パラメータと、異なる対象物について得られた
前記三次元形状データ及び色彩データとを合成する手段
とを有することもできる。
毎の運動パラメータと、異なる対象物について得られた
前記三次元形状データ及び色彩データとを合成する手段
とを有することもできる。
【００１６】また、本発明は、三次元物体の三次元形状
データ及び色彩データ並びに動きデータを生成する動立
体モデル生成方法を提供する。この方法は、動きのある
前記三次元物体に対してパタン光を照射するステップ
と、前記三次元物体から反射した前記パタン光を順次受
光することにより前記三次元形状データ及び動きデータ
を取得するステップと、前記三次元物体を撮影すること
により前記色彩データを取得するステップと、同時刻に
取得された前記三次元形状データと前記色彩データとを
合成するステップとを有し、前記パタン光は可視光波長
以外の波長を有することを特徴とする。
データ及び色彩データ並びに動きデータを生成する動立
体モデル生成方法を提供する。この方法は、動きのある
前記三次元物体に対してパタン光を照射するステップ
と、前記三次元物体から反射した前記パタン光を順次受
光することにより前記三次元形状データ及び動きデータ
を取得するステップと、前記三次元物体を撮影すること
により前記色彩データを取得するステップと、同時刻に
取得された前記三次元形状データと前記色彩データとを
合成するステップとを有し、前記パタン光は可視光波長
以外の波長を有することを特徴とする。
【００１７】本方法において、前記パタン光は、ランダ
ムパタン光であることが好適である。また、本方法にお
いて、前記パタン光は、近赤外波長であることが好適で
ある。また、本方法において、さらに、合成された前記
三次元形状データから骨格データを生成するステップ
と、前記骨格データの動きから前記骨格データを複数の
剛体部分に区分するステップと、前記剛体部分毎に運動
パラメータを算出するステップとを有することが好適で
ある。
ムパタン光であることが好適である。また、本方法にお
いて、前記パタン光は、近赤外波長であることが好適で
ある。また、本方法において、さらに、合成された前記
三次元形状データから骨格データを生成するステップ
と、前記骨格データの動きから前記骨格データを複数の
剛体部分に区分するステップと、前記剛体部分毎に運動
パラメータを算出するステップとを有することが好適で
ある。
【００１８】ここで、前記骨格データを生成するステッ
プは、ある時刻に取得された前記ボクセルデータを少な
くとも複数時刻にわたって細線化するステップを含むこ
とができる。
プは、ある時刻に取得された前記ボクセルデータを少な
くとも複数時刻にわたって細線化するステップを含むこ
とができる。
【００１９】また、前記剛体部分に区分するステップで
は、前記骨格データの動きの方向及び大きさに基づき区
分することができる。
は、前記骨格データの動きの方向及び大きさに基づき区
分することができる。
【００２０】また、前記剛体部分に区分するステップで
は、前記骨格データの動きの方向及び大きさを前記細線
化処理後の一部の連続したボクセル座標の１次関数とし
て記述し、この１次関数記述との誤差が一定値以下とな
る連続したボクセルを同一剛体グループに属するとして
区分することもできる。
は、前記骨格データの動きの方向及び大きさを前記細線
化処理後の一部の連続したボクセル座標の１次関数とし
て記述し、この１次関数記述との誤差が一定値以下とな
る連続したボクセルを同一剛体グループに属するとして
区分することもできる。
【００２１】また、本方法において、さらに、前記骨格
データ及び剛体部分毎の運動パラメータを前記三次元形
状データ及び色彩データとは分離してコンピュータのメ
モリに記憶するステップとを有することができる。
データ及び剛体部分毎の運動パラメータを前記三次元形
状データ及び色彩データとは分離してコンピュータのメ
モリに記憶するステップとを有することができる。
【００２２】本方法において、さらに、前記骨格データ
及び剛体部分毎の運動パラメータと、予め前記メモリに
記憶された異なる対象物について得られた前記三次元形
状データ及び色彩データとを合成するステップとを有す
ることもできる。
及び剛体部分毎の運動パラメータと、予め前記メモリに
記憶された異なる対象物について得られた前記三次元形
状データ及び色彩データとを合成するステップとを有す
ることもできる。
【００２３】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明の実施
形態について説明する。
形態について説明する。
【００２４】＜第１実施形態＞まず、本実施形態の基本
概念について説明する。対象物体の表面色彩に左右され
ず精度良く三次元動画データを入力するためには、受動
的手法ではなく、能動的手法が有効である。すなわち、
何らかのパタン光を対象物に照射し、これを観測するこ
とで対象物の形状を得る方法である。ここで使用される
パタンとして、スリット光などの構造化光やランダム光
などが代表的である。
概念について説明する。対象物体の表面色彩に左右され
ず精度良く三次元動画データを入力するためには、受動
的手法ではなく、能動的手法が有効である。すなわち、
何らかのパタン光を対象物に照射し、これを観測するこ
とで対象物の形状を得る方法である。ここで使用される
パタンとして、スリット光などの構造化光やランダム光
などが代表的である。
【００２５】いま、全周囲の動きつき三次元データを獲
得することを前提にした場合、一方向だけでなく、複数
の方向から同時にパタンを照射する必要がある。ここ
で、スリット光などの構造化光はパタンそのものに意味
があるため、これを複数方向から同時に同じ対象物に照
射すると互いのパタン光が干渉しあい、その結果、誤っ
た形状データをえることになる。
得することを前提にした場合、一方向だけでなく、複数
の方向から同時にパタンを照射する必要がある。ここ
で、スリット光などの構造化光はパタンそのものに意味
があるため、これを複数方向から同時に同じ対象物に照
射すると互いのパタン光が干渉しあい、その結果、誤っ
た形状データをえることになる。
【００２６】一方、ランダム光の場合、パタンそのもの
には意味をもたない。したがって、複数方向からの同時
照射を行っても問題ない。ただし、入力カメラは複数必
要であり、これらでステレオ法を適用すればよい。
には意味をもたない。したがって、複数方向からの同時
照射を行っても問題ない。ただし、入力カメラは複数必
要であり、これらでステレオ法を適用すればよい。
【００２７】加えて、対象物体に対し全方向からの色彩
（テクスチャ）データを獲得するためには、複数方向か
らカラーカメラにて対象物を撮影する必要がある。ま
た、このテクスチャデータ獲得は、上記の三次元データ
入力と同時に行わなければならないが、上記のパタン光
はカラーカメラで撮影される画像には写るべきではな
い。なぜなら、このパタン光は本来の対象物の持つ色彩
以外の不要な情報を与えるためである。
（テクスチャ）データを獲得するためには、複数方向か
らカラーカメラにて対象物を撮影する必要がある。ま
た、このテクスチャデータ獲得は、上記の三次元データ
入力と同時に行わなければならないが、上記のパタン光
はカラーカメラで撮影される画像には写るべきではな
い。なぜなら、このパタン光は本来の対象物の持つ色彩
以外の不要な情報を与えるためである。
【００２８】以上のことから、下記のものから構成され
る入力ユニットを用いることが好適となる。
る入力ユニットを用いることが好適となる。
【００２９】（ａ）可視光以外、例えば近赤外線による
ランダムパタン照射プロジェクタ （ｂ）近赤外カメラアレイ （ｃ）カラーカメラ そして、このユニットを対象物に対して複数配置するこ
とにより、対象物全周囲の動きつき三次元データ入力が
可能となる。
ランダムパタン照射プロジェクタ （ｂ）近赤外カメラアレイ （ｃ）カラーカメラ そして、このユニットを対象物に対して複数配置するこ
とにより、対象物全周囲の動きつき三次元データ入力が
可能となる。
【００３０】図１には、本実施形態の動立体モデル生成
装置の構成が示されている。図１（Ａ）は動立体モデル
作成装置の入力ユニットであり、図１（Ｂ）は動立体モ
デル生成装置の全体構成図である。
装置の構成が示されている。図１（Ａ）は動立体モデル
作成装置の入力ユニットであり、図１（Ｂ）は動立体モ
デル生成装置の全体構成図である。
【００３１】入力ユニット１０は、近赤外線によるラン
ダムパタンを照射するプロジェクタ１０ａ、プロジェク
タ１０ａから照射され対象物で反射されたランダムパタ
ンを受光する近赤外カメラアレイ１０ｂ及び対象物の色
彩テクスチャを取得するためのカラーカメラ１０ｃから
構成される。
ダムパタンを照射するプロジェクタ１０ａ、プロジェク
タ１０ａから照射され対象物で反射されたランダムパタ
ンを受光する近赤外カメラアレイ１０ｂ及び対象物の色
彩テクスチャを取得するためのカラーカメラ１０ｃから
構成される。
【００３２】そして、このような入力ユニットを複数、
例えば図１（Ｂ）に示されるように入力ユニット１０、
１２、１４、１６と４つ、対象物（例えば人）の周囲に
配置し、それぞれのユニット内の近赤外カメラアレイ１
０ｂで得られた近赤外画像及びカラーカメラ１０ｃで得
られたカラー画像を処理用コンピュータ１８に供給す
る。なお、各ユニット内の近赤外カメラアレイ１０ｂ及
びカラーカメラ１０ｃの相対的位置関係は既知で固定で
あり、また、各ユニット間の相対的位置関係も予め正確
に算出しておく。さらに、配置された全ユニット間にて
近赤外カメラアレイ１０ｂは相互に同期することが望ま
しく、カラーカメラ１０ｃも同期することが望ましい。
例えば図１（Ｂ）に示されるように入力ユニット１０、
１２、１４、１６と４つ、対象物（例えば人）の周囲に
配置し、それぞれのユニット内の近赤外カメラアレイ１
０ｂで得られた近赤外画像及びカラーカメラ１０ｃで得
られたカラー画像を処理用コンピュータ１８に供給す
る。なお、各ユニット内の近赤外カメラアレイ１０ｂ及
びカラーカメラ１０ｃの相対的位置関係は既知で固定で
あり、また、各ユニット間の相対的位置関係も予め正確
に算出しておく。さらに、配置された全ユニット間にて
近赤外カメラアレイ１０ｂは相互に同期することが望ま
しく、カラーカメラ１０ｃも同期することが望ましい。
【００３３】図２には、図１におけるコンピュータ１８
の構成ブロック図が示されている。入出力インターフェ
ースＩ／Ｆ、ＣＰＵ、ＲＯＭ、画像メモリ、三次元形状
データベース及び骨格データベースを有して構成され
る。
の構成ブロック図が示されている。入出力インターフェ
ースＩ／Ｆ、ＣＰＵ、ＲＯＭ、画像メモリ、三次元形状
データベース及び骨格データベースを有して構成され
る。
【００３４】近赤外カメラ及びカラーカメラで得られた
画像データはインターフェースＩ／Ｆからコンピュータ
１８に取り込まれ、画像メモリに記憶される。
画像データはインターフェースＩ／Ｆからコンピュータ
１８に取り込まれ、画像メモリに記憶される。
【００３５】ＣＰＵは、画像メモリに記憶された画像デ
ータから後述する処理を実行して三次元形状データ及び
色彩データを取得し、三次元形状データベースに登録す
る。本実施形態では、動きのある三次元物体をモデリン
グするため、三次元形状データベースには時間的に連続
した三次元形状データが記憶される。ある時刻における
三次元形状データをフレームと言うことができる。ま
た、ＣＰＵは三次元形状データベースに記憶された三次
元形状データ及び色彩データから骨格データ及びその動
きデータを分離抽出し、骨格データベースに登録する。
ータから後述する処理を実行して三次元形状データ及び
色彩データを取得し、三次元形状データベースに登録す
る。本実施形態では、動きのある三次元物体をモデリン
グするため、三次元形状データベースには時間的に連続
した三次元形状データが記憶される。ある時刻における
三次元形状データをフレームと言うことができる。ま
た、ＣＰＵは三次元形状データベースに記憶された三次
元形状データ及び色彩データから骨格データ及びその動
きデータを分離抽出し、骨格データベースに登録する。
【００３６】ＲＯＭは、後述するモデリング処理を実行
するための処理プログラムを格納し、ＣＰＵはこのＲＯ
Ｍに記憶されたプログラムを読み出し順次実行すること
で動きのある三次元物体をモデリングする。なお、この
実施例ではプログラムをＲＯＭに格納しているが、この
他ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭなど他の記憶媒体に格
納されていてもよい。
するための処理プログラムを格納し、ＣＰＵはこのＲＯ
Ｍに記憶されたプログラムを読み出し順次実行すること
で動きのある三次元物体をモデリングする。なお、この
実施例ではプログラムをＲＯＭに格納しているが、この
他ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭなど他の記憶媒体に格
納されていてもよい。
【００３７】以上の装置によってある時刻に入力された
対象物の画像データの処理の流れを示すと以下の通りで
ある。
対象物の画像データの処理の流れを示すと以下の通りで
ある。
【００３８】（１）部分奥行きデータの獲得
（２）全三次元データの計算
（３）テクスチャ付き三次元データの獲得
これらの処理について順次説明する。
【００３９】＜部分奥行きデータの獲得＞部分奥行きデ
ータの獲得とは、各ユニットにおいて獲得される部分的
三次元データを獲得することである。ここでは、対象物
に対し、近赤外線プロジェクタ１０ａからランダムパタ
ンが照射されている。この画像を近赤外線カメラアレイ
１０ｂにて撮影したものが入力画像になる。良く知られ
たマルチベースラインステレオなどの方法により、対象
物のうち、全カメラの共通視野部分についてはカメラア
レイ１０ｂからの距離データ（奥行きデータ）を求める
ことができる。
ータの獲得とは、各ユニットにおいて獲得される部分的
三次元データを獲得することである。ここでは、対象物
に対し、近赤外線プロジェクタ１０ａからランダムパタ
ンが照射されている。この画像を近赤外線カメラアレイ
１０ｂにて撮影したものが入力画像になる。良く知られ
たマルチベースラインステレオなどの方法により、対象
物のうち、全カメラの共通視野部分についてはカメラア
レイ１０ｂからの距離データ（奥行きデータ）を求める
ことができる。
【００４０】マルチベースラインステレオの原理は以下
のとおりである。今、図３に示されるように対象物１０
０の周囲に３つのカメラＡ、Ｂ、Ｃを配置し、それぞれ
のカメラで得られた画像が画像１０２（カメラＡの画
像）、画像１０４（カメラＢの画像）、画像１０６（カ
メラＣの画像）であるとする。カメラＡの画像１０２に
おける点ａの対応点として、カメラＢの画像１０４にお
ける対応点候補は図４に示されるようにｂ１、ｂ２、ｂ
３のように複数存在する。これらの対応点候補それぞれ
に応じて奥行きがｚ１、ｚ２、ｚ３と計算される。この
段階ではどれが正しい奥行き候補かは特定できない。し
かしながら、３つ以上のカメラを用いた場合、これらの
複数候補から絞込みを行うことができる。たとえば、図
５のようにカメラＣが存在した場合、Ｃにおいてもカメ
ラＡの画像１０２の点ａに対応する対応点候補が複数存
在し、それぞれの奥行きが存在する。しかし、これらの
候補のうち、正しい対応点候補については奥行き値が一
致するはずである。すなわち、複数カメラを用いて対応
点候補を得た後、これらのなかで奥行きが一致するもの
（図中Ｑ）を最終的に真の対応点とし、その点の奥行き
値を最終的な奥行きデータとする。但し、これらの奥行
きデータは、この時点では各ユニットから見た部分的な
情報に過ぎない。次に、これらを統合する必要がある。
のとおりである。今、図３に示されるように対象物１０
０の周囲に３つのカメラＡ、Ｂ、Ｃを配置し、それぞれ
のカメラで得られた画像が画像１０２（カメラＡの画
像）、画像１０４（カメラＢの画像）、画像１０６（カ
メラＣの画像）であるとする。カメラＡの画像１０２に
おける点ａの対応点として、カメラＢの画像１０４にお
ける対応点候補は図４に示されるようにｂ１、ｂ２、ｂ
３のように複数存在する。これらの対応点候補それぞれ
に応じて奥行きがｚ１、ｚ２、ｚ３と計算される。この
段階ではどれが正しい奥行き候補かは特定できない。し
かしながら、３つ以上のカメラを用いた場合、これらの
複数候補から絞込みを行うことができる。たとえば、図
５のようにカメラＣが存在した場合、Ｃにおいてもカメ
ラＡの画像１０２の点ａに対応する対応点候補が複数存
在し、それぞれの奥行きが存在する。しかし、これらの
候補のうち、正しい対応点候補については奥行き値が一
致するはずである。すなわち、複数カメラを用いて対応
点候補を得た後、これらのなかで奥行きが一致するもの
（図中Ｑ）を最終的に真の対応点とし、その点の奥行き
値を最終的な奥行きデータとする。但し、これらの奥行
きデータは、この時点では各ユニットから見た部分的な
情報に過ぎない。次に、これらを統合する必要がある。
【００４１】＜全三次元データの計算＞入力ユニットが
図１（Ｂ）に示されるように４つの入力ユニット１０、
１２、１４、１６から構成されている場合、４つのユニ
ットの視野に共通な空間が存在する。そして、対象物は
この共通空間に存在すると仮定することができる。さも
なければ、対象物の少なくとも一部分についてデータが
獲得できなくなるからである。そして、この共通空間を
ボクセル空間、すなわち微小な立方体の集合で表現す
る。
図１（Ｂ）に示されるように４つの入力ユニット１０、
１２、１４、１６から構成されている場合、４つのユニ
ットの視野に共通な空間が存在する。そして、対象物は
この共通空間に存在すると仮定することができる。さも
なければ、対象物の少なくとも一部分についてデータが
獲得できなくなるからである。そして、この共通空間を
ボクセル空間、すなわち微小な立方体の集合で表現す
る。
【００４２】上述した部分奥行きデータの獲得処理によ
り、各ユニット毎に部分奥行きデータが算出される。各
ユニットからの奥行きデータをＤｚ、ボクセル空間の各
ボクセルとユニット間の距離をＤｖとすると、これらの
部分奥行きデータは以下の処理により統合される。
り、各ユニット毎に部分奥行きデータが算出される。各
ユニットからの奥行きデータをＤｚ、ボクセル空間の各
ボクセルとユニット間の距離をＤｖとすると、これらの
部分奥行きデータは以下の処理により統合される。
【００４３】（１）図６に示されるように、各ユニット
について、かつ、全ボクセルについてＤｖ＞Ｄｚであれ
ば、そのボクセルに１点を加える。つまり、全ボクセル
のうち、奥行きデータ以遠にあるボクセルについて１点
を加える。４つのユニットについて行うことで、各ボク
セルは０〜４のいずれかの値をとることになる。ちなみ
に、０は奥行きデータより手前に位置するボクセルであ
り、物体の外に対応するボクセルである。
について、かつ、全ボクセルについてＤｖ＞Ｄｚであれ
ば、そのボクセルに１点を加える。つまり、全ボクセル
のうち、奥行きデータ以遠にあるボクセルについて１点
を加える。４つのユニットについて行うことで、各ボク
セルは０〜４のいずれかの値をとることになる。ちなみ
に、０は奥行きデータより手前に位置するボクセルであ
り、物体の外に対応するボクセルである。
【００４４】（２）４点を獲得したボクセルのみを抽出
し、これらを対象物に対応したボクセルとみなす。
し、これらを対象物に対応したボクセルとみなす。
【００４５】なお、入力ユニットをｎ個用いた場合に
は、ステップ（２）にてｎ点を獲得したボクセルを抽出
すればよい。また、ｎが大きい場合、ステップ（２）に
て（ｎ−１）点、さらにより一般的には（ｎ−ｍ）点
（ｎ＞ｍ）を獲得したボクセルを抽出してもよい。
は、ステップ（２）にてｎ点を獲得したボクセルを抽出
すればよい。また、ｎが大きい場合、ステップ（２）に
て（ｎ−１）点、さらにより一般的には（ｎ−ｍ）点
（ｎ＞ｍ）を獲得したボクセルを抽出してもよい。
【００４６】以上の処理により対象物に相当するボクセ
ルを抽出し、ボクセル空間で表現されたデータをポリゴ
ン表現に変換する。
ルを抽出し、ボクセル空間で表現されたデータをポリゴ
ン表現に変換する。
【００４７】＜テクスチャつき三次元データの獲得＞各
ポリゴンに対し、割り当てる色彩データ（テクスチャデ
ータ）を、同じ時刻にカラーカメラ１０ｃによって撮影
した画像を参照して獲得する。
ポリゴンに対し、割り当てる色彩データ（テクスチャデ
ータ）を、同じ時刻にカラーカメラ１０ｃによって撮影
した画像を参照して獲得する。
【００４８】以上の３つの処理をすべての時刻に関して
行うことで、精度の良い三次元動画像データを求めるこ
とができる。
行うことで、精度の良い三次元動画像データを求めるこ
とができる。
【００４９】そして、算出された三次元動画像データは
三次元形状データベースに登録され、必要に応じてＣＰ
Ｕがこれを読み出し、出力装置２０に出力することがで
きる。
三次元形状データベースに登録され、必要に応じてＣＰ
Ｕがこれを読み出し、出力装置２０に出力することがで
きる。
【００５０】＜第２実施形態＞上述した第１実施形態で
は、三次元画像データの羅列を求めていた。しかし、こ
の羅列から、さらに動きデータと形状データを分離する
ことにより、三次元動画像データをきわめて少ないデー
タ量で表現可能となる、また、動きデータのみを取り出
し別の形状データに適用可能になる、等の利点が発生す
る。
は、三次元画像データの羅列を求めていた。しかし、こ
の羅列から、さらに動きデータと形状データを分離する
ことにより、三次元動画像データをきわめて少ないデー
タ量で表現可能となる、また、動きデータのみを取り出
し別の形状データに適用可能になる、等の利点が発生す
る。
【００５１】そこで、本実施形態では、動きデータと形
状データを分離する方法について説明する。なお、装置
の構成は図１及び図２と同様であり、すべての画像は１
／３０秒毎に同期して撮影され、これら同時刻に撮影さ
れた画像を同一時刻フレームと呼ぶことにする。同時刻
フレームの情報を使って、各フレームでの三次元データ
（形状＋色彩）を求めることになる。
状データを分離する方法について説明する。なお、装置
の構成は図１及び図２と同様であり、すべての画像は１
／３０秒毎に同期して撮影され、これら同時刻に撮影さ
れた画像を同一時刻フレームと呼ぶことにする。同時刻
フレームの情報を使って、各フレームでの三次元データ
（形状＋色彩）を求めることになる。
【００５２】処理の流れは以下の通りである。
【００５３】（１）各フレームでの骨格データ生成
（２）フレーム間での骨格データ比較
（３）最終骨格データ生成
以下、これらの処理について順次説明する。
【００５４】＜各フレーム間での骨格データ生成＞第１
実施形態で述べたように、各フレームでの三次元形状デ
ータについては、一旦ボクセルデータとして表現され
る。ここで、画像処理分野で良く知られた細線化処理を
行う。細線化処理については、例えば、「コンピュータ
画像処理入門」（田村秀行著、日本工業技術センタ編）
に記載されている。細線化とは、与えられた図形から線
幅を狭めて幅１の中心線を抽出する操作であり、「画像
中の境界点の中から消去可能要素でありかつ線の端点で
はない画素をすべて消去する」アルゴリズムを基本とす
る。この基本アルゴリズムを画像全体の画素に施す１回
の操作とし、これを消去される画素がなくなるまで反復
することで実行することができる。
実施形態で述べたように、各フレームでの三次元形状デ
ータについては、一旦ボクセルデータとして表現され
る。ここで、画像処理分野で良く知られた細線化処理を
行う。細線化処理については、例えば、「コンピュータ
画像処理入門」（田村秀行著、日本工業技術センタ編）
に記載されている。細線化とは、与えられた図形から線
幅を狭めて幅１の中心線を抽出する操作であり、「画像
中の境界点の中から消去可能要素でありかつ線の端点で
はない画素をすべて消去する」アルゴリズムを基本とす
る。この基本アルゴリズムを画像全体の画素に施す１回
の操作とし、これを消去される画素がなくなるまで反復
することで実行することができる。
【００５５】なお、一般に細線化処理はピクセル空間で
表現された二次元画像を対象に行われるが、これを三次
元画像すなわちボクセル空間に拡張することは容易であ
る。この細線化処理の結果が、対象物、例えば人間の骨
格に相当する。
表現された二次元画像を対象に行われるが、これを三次
元画像すなわちボクセル空間に拡張することは容易であ
る。この細線化処理の結果が、対象物、例えば人間の骨
格に相当する。
【００５６】図７には、細線化処理された対象物（人）
が模式的に示されている。図７（Ａ）はボクセルデータ
を二次元的に表現したものであり、図７（Ｂ）はこのボ
クセルデータを細線化処理したものである。図７（Ｂ）
の実線は、単位ボクセルが連結したものである。
が模式的に示されている。図７（Ａ）はボクセルデータ
を二次元的に表現したものであり、図７（Ｂ）はこのボ
クセルデータを細線化処理したものである。図７（Ｂ）
の実線は、単位ボクセルが連結したものである。
【００５７】＜フレーム間での骨格データ比較＞ここで
は、細線化処理の結果得られた点列の位置を、連続した
フレーム間で比較し、点列の動きを求める。
は、細線化処理の結果得られた点列の位置を、連続した
フレーム間で比較し、点列の動きを求める。
【００５８】具体的には、以下の処理となる。
【００５９】（１）点列の特徴点（端点、分岐点）を求
める。
める。
【００６０】（２）隣接フレームで近傍の特徴点の対応
づけを行う。
づけを行う。
【００６１】（３）特徴点間の点列について、対応づけ
を行う。
を行う。
【００６２】ここでは、対象物の動きは連続しており、
また、その動きは撮影時間間隔に対し十分緩やかである
と仮定している。したがって、隣接フレーム間におい
て、上記特徴点は十分に近傍に存在するという前提とな
っている。（１）での点列の特徴点は、前フレームにお
ける各特徴点の近傍について、次フレームでの対応点を
探索すれば良い。これが（２）の処理になる。そして、
特徴点の間に挟まれた点列について、それぞれ対応づけ
をする。
また、その動きは撮影時間間隔に対し十分緩やかである
と仮定している。したがって、隣接フレーム間におい
て、上記特徴点は十分に近傍に存在するという前提とな
っている。（１）での点列の特徴点は、前フレームにお
ける各特徴点の近傍について、次フレームでの対応点を
探索すれば良い。これが（２）の処理になる。そして、
特徴点の間に挟まれた点列について、それぞれ対応づけ
をする。
【００６３】ここで、特徴点間の距離は、本来同じであ
るが、画像処理誤差などから必ずしも実際には一致しな
い。このため、ほぼ平均的に割り当てるなどの方法を用
いることが好適である。
るが、画像処理誤差などから必ずしも実際には一致しな
い。このため、ほぼ平均的に割り当てるなどの方法を用
いることが好適である。
【００６４】＜最終骨格データ生成＞ここでは、すべて
の点のフレーム間対応関係に基づき、それぞれのフレー
ム間での移動ベクトルを計算する。そして、点のグルー
ピングを行う。具体的には隣接点において移動ベクトル
が同じ方向であり、かつ大きさがほぼ等しいものについ
ては同じグループであるとする。そして、さらに同じグ
ループのものは剛体運動となるという制約を満たすかど
うかの判定を行う。これは、例えば、腕を曲げるという
動きをした場合において、下腕と上腕とで各々の骨格に
属する点列は同じ剛体運動を行うが、別骨格のものは異
なる剛体運動をすることに相当する。したがって、グル
ープピングとは、点列を複数の剛体グループに分離する
と表現することもできる。最後に、これらグループ分け
された点列について、剛体運動パラメータ（並進と回
転）を決定する。
の点のフレーム間対応関係に基づき、それぞれのフレー
ム間での移動ベクトルを計算する。そして、点のグルー
ピングを行う。具体的には隣接点において移動ベクトル
が同じ方向であり、かつ大きさがほぼ等しいものについ
ては同じグループであるとする。そして、さらに同じグ
ループのものは剛体運動となるという制約を満たすかど
うかの判定を行う。これは、例えば、腕を曲げるという
動きをした場合において、下腕と上腕とで各々の骨格に
属する点列は同じ剛体運動を行うが、別骨格のものは異
なる剛体運動をすることに相当する。したがって、グル
ープピングとは、点列を複数の剛体グループに分離する
と表現することもできる。最後に、これらグループ分け
された点列について、剛体運動パラメータ（並進と回
転）を決定する。
【００６５】以上のようにして、自動的に骨格とその動
きデータを抽出することができる。
きデータを抽出することができる。
【００６６】そして、抽出された骨格と動きデータは図
２における骨格データベースに登録される。得られた骨
格データと動きデータは、ＣＧなどで生成された類似骨
格を持つ別のデータに適用し、同様の動きをつけること
ができるため、極めて有用となる。
２における骨格データベースに登録される。得られた骨
格データと動きデータは、ＣＧなどで生成された類似骨
格を持つ別のデータに適用し、同様の動きをつけること
ができるため、極めて有用となる。
【００６７】また、骨格データベースに登録されている
骨格と動きデータを読み出し、分離された形状データを
他の対象物についての形状データに置き換えて合成する
ことで、コンピュータ上で任意の形状を有する対象物に
同じような動きをさせることも可能となる。すなわち、
骨格と動きデータをΦ、形状データをΨとした場合、元
の動立体モデルはΦ＋Ψであるが、Ψの代わりに予め三
次元形状データベースに登録されている他の対象物につ
いての三次元形状データΩを用いてΦ＋Ωを生成するこ
とで、Ωの形状にΦの動きをさせることができる。
骨格と動きデータを読み出し、分離された形状データを
他の対象物についての形状データに置き換えて合成する
ことで、コンピュータ上で任意の形状を有する対象物に
同じような動きをさせることも可能となる。すなわち、
骨格と動きデータをΦ、形状データをΨとした場合、元
の動立体モデルはΦ＋Ψであるが、Ψの代わりに予め三
次元形状データベースに登録されている他の対象物につ
いての三次元形状データΩを用いてΦ＋Ωを生成するこ
とで、Ωの形状にΦの動きをさせることができる。
【００６８】以上では、自動的に骨格データを求める方
法について述べたが、あるフレームにおいて、手動で骨
格を割り当て、以後、これを基本に骨格の動きを追跡し
て動きデータを得ても良い。
法について述べたが、あるフレームにおいて、手動で骨
格を割り当て、以後、これを基本に骨格の動きを追跡し
て動きデータを得ても良い。
【００６９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
対象物体の表面色彩に影響されることなく、高精度に対
象物の動立体モデル（三次元動画像データ）を取得する
ことができる。
対象物体の表面色彩に影響されることなく、高精度に対
象物の動立体モデル（三次元動画像データ）を取得する
ことができる。
【図１】 実施形態の構成図である。
【図２】 図１におけるコンピュータの構成図である。
【図３】 ステレオ法の原理説明図（その１）である。
【図４】 ステレオ法の原理説明図（その２）である。
【図５】 ステレオ法の原理説明図（その３）である。
【図６】 三次元データの計算処理を示す説明図であ
る。
る。
【図７】 細線化処理説明図である。
１０、１２、１４、１６ 入力ユニット、１８ コンピ
ュータ、２０ 出力装置。
ュータ、２０ 出力装置。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０６Ｔ 17/40 Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｅ
Ｆターム(参考） 2F065 AA04 AA06 AA09 AA53 BB05
BB15 CC16 DD07 FF02 FF04
FF05 FF61 FF67 GG01 GG22
GG24 HH01 JJ03 JJ05 JJ26
QQ21 QQ24 QQ28 QQ31 RR05
RR06 UU01
4C038 VA04 VB40 VC02 VC05
5B050 BA04 BA06 BA07 BA09 DA04
EA11 EA28 FA05 FA06
5B057 BA02 BA15 CA01 CA08 CA12
CA13 CA16 CB01 CB08 CB13
CB16 CE08 CF01
Claims (18)
- 【請求項１】 三次元物体の三次元形状データ及び色彩
データ並びに動きデータを生成する動立体モデル生成装
置であって、 動きのある前記三次元物体に対してパタン光を照射する
照射手段と、 前記三次元物体から反射した前記パタン光を順次受光す
ることにより前記三次元形状データ及び動きデータを取
得するパタン光受光手段と、 前記三次元物体を撮影することにより前記色彩データを
取得する撮影手段と、 同時刻に取得された前記三次元形状データと前記色彩デ
ータとを合成する処理手段と、 を有し、前記パタン光は、前記撮影手段の感度波長以外
の波長を有することを特徴とする動立体モデル生成装
置。 - 【請求項２】 請求項１記載の装置において、 前記パタン光は、ランダムパタン光であることを特徴と
する動立体モデル生成装置。 - 【請求項３】 請求項１、２のいずれかに記載の装置に
おいて、 前記パタン光は、近赤外波長であることを特徴とする動
立体モデル生成装置。 - 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかに記載の装置に
おいて、さらに、 合成された前記三次元形状データから骨格データを生成
する手段と、 前記骨格データの動きから前記骨格データを複数の剛体
グループに区分する手段と、 前記剛体グループ毎に運動パラメータを算出する手段
と、 を有することを特徴とする動立体モデル生成装置。 - 【請求項５】 請求項４記載の装置において、 前記三次元形状データであるボクセルデータは連続した
時間にわたって取得され、前記骨格データを生成する手
段は、ある時刻に取得された前記ボクセルデータの細線
化処理を少なくとも複数時刻にわたって実行することに
より前記骨格データを生成することを特徴とする動立体
モデル生成装置。 - 【請求項６】 請求項４記載の装置において、 前記剛体グループに区分する手段は、前記骨格データの
動きの方向及び大きさが略同一である骨格要素を同一剛
体グループに属するとして区分することを特徴とする動
立体モデル生成装置。 - 【請求項７】 請求項４記載の装置において、 前記剛体グループに区分する手段は、前記骨格データの
動きの方向及び大きさを前記細線化処理後の一部の連続
したボクセル座標の１次関数として記述し、この１次関
数記述との誤差が一定値以下となる連続したボクセルを
同一剛体グループに属するとして区分することを特徴と
する動立体モデル生成装置。 - 【請求項８】 請求項４〜７のいずれかに記載の装置に
おいて、さらに、 前記骨格データ及び剛体グループ毎の運動パラメータを
前記三次元形状データ及び色彩データとは別に記憶する
手段と、 を有することを特徴とする動立体モデル生成装置。 - 【請求項９】 請求項８記載の装置において、 前記骨格データ及び剛体グループ毎の運動パラメータ
と、異なる対象物について得られた前記三次元形状デー
タ及び色彩データとを合成する手段と、 を有することを特徴とする動立体モデル生成装置。 - 【請求項１０】 三次元物体の三次元形状データ及び色
彩データ並びに動きデータを生成する動立体モデル生成
方法であって、 動きのある前記三次元物体に対してパタン光を照射する
ステップと、 前記三次元物体から反射した前記パタン光を順次受光す
ることにより前記三次元形状データ及び動きデータを取
得するステップと、 前記三次元物体を撮影することにより前記色彩データを
取得するステップと、 同時刻に取得された前記三次元形状データと前記色彩デ
ータとを合成するステップと、 を有し、前記パタン光は可視光波長以外の波長を有する
ことを特徴とする動立体モデル作成方法。 - 【請求項１１】 請求項１０記載の方法において、 前記パタン光は、ランダムパタン光であることを特徴と
する動立体モデル作成方法。 - 【請求項１２】 請求項１０、１１のいずれかに記載の
方法において、 前記パタン光は、近赤外波長であることを特徴とする動
立体モデル作成方法。 - 【請求項１３】 請求項１０〜１２のいずれかに記載の
方法において、さらに、 合成された前記三次元形状データから骨格データを生成
するステップと、 前記骨格データの動きから前記骨格データを複数の剛体
部分に区分するステップと、 前記剛体部分毎に運動パラメータを算出するステップ
と、 を有することを特徴とする動立体モデル生成方法。 - 【請求項１４】 請求項１３記載の方法において、 前記三次元形状データであるボクセルデータは連続した
時間にわたって取得され、前記骨格データを生成するス
テップは、ある時刻に取得された前記ボクセルデータを
少なくとも複数時刻にわたって細線化するステップを含
むことを特徴とする動立体モデル生成方法。 - 【請求項１５】 請求項１３記載の方法において、 前記剛体部分に区分するステップでは、前記骨格データ
の動きの方向及び大きさに基づき区分することを特徴と
する動立体モデル生成方法。 - 【請求項１６】 請求項１３記載の方法において、 前記剛体部分に区分するステップでは、前記骨格データ
の動きの方向及び大きさを前記細線化処理後の一部の連
続したボクセル座標の１次関数として記述し、この１次
関数記述との誤差が一定値以下となる連続したボクセル
を同一剛体グループに属するとして区分することを特徴
とする動立体モデル生成方法。 - 【請求項１７】 請求項１３〜１６のいずれかに記載の
方法において、さらに、 前記骨格データ及び剛体部分毎の運動パラメータを前記
三次元形状データ及び色彩データとは分離してコンピュ
ータのメモリに記憶するステップと、 を有することを特徴とする動立体モデル生成方法。 - 【請求項１８】 請求項１７記載の方法において、さら
に、 前記骨格データ及び剛体部分毎の運動パラメータと、予
め前記メモリに記憶された異なる対象物について得られ
た前記三次元形状データ及び色彩データとを合成するス
テップと、 を有することを特徴とする動立体モデル生成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001255670A JP4761670B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 動立体モデル生成装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001255670A JP4761670B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 動立体モデル生成装置及び方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011053245A Division JP2011149952A (ja) | 2011-03-10 | 2011-03-10 | モデル入力装置およびモデル生成システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003061936A true JP2003061936A (ja) | 2003-03-04 |
| JP4761670B2 JP4761670B2 (ja) | 2011-08-31 |
Family
ID=19083599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001255670A Expired - Fee Related JP4761670B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 動立体モデル生成装置及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4761670B2 (ja) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004111571A1 (en) * | 2003-06-12 | 2004-12-23 | UNIVERZA V LJUBLJANI, Fakulteta za strojnistvo | Apparatus for determining shape and size of three-dimensional objects |
| JP2006214735A (ja) * | 2005-02-01 | 2006-08-17 | Viewplus Inc | 複合ステレオビジョン装置 |
| JP2010504522A (ja) * | 2006-09-21 | 2010-02-12 | トムソン ライセンシング | ３次元モデル取得のための方法及びシステム |
| JP2011149952A (ja) * | 2011-03-10 | 2011-08-04 | Sanyo Electric Co Ltd | モデル入力装置およびモデル生成システム |
| JP2011232150A (ja) * | 2010-04-27 | 2011-11-17 | Casio Comput Co Ltd | 情報処理装置及び方法、並びにプログラム |
| JP4860749B2 (ja) * | 2006-03-27 | 2012-01-25 | アイキュー ビジョン テクノロジーズ リミテッド | 画像中の人物における位置決め指示との適合性を判定する機器、システム、及び方法 |
| JP2012134670A (ja) * | 2010-12-20 | 2012-07-12 | Nikon Corp | 画像演算装置、撮像装置および画像演算プログラム |
| JP2013064733A (ja) * | 2011-08-29 | 2013-04-11 | Hokkaido Univ | 柱状物体抽出方法、柱状物体抽出プログラム、及び柱状物体抽出装置 |
| JP2013525821A (ja) * | 2010-05-07 | 2013-06-20 | 深▲せん▼泰山在線科技有限公司 | 構造化光測定方法及びシステム |
| WO2015088723A1 (en) * | 2013-12-12 | 2015-06-18 | Intel Corporation | Calibration of a three-dimensional acquisition system |
| WO2017029887A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2017-02-23 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
| US9690092B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-06-27 | Intel Corporation | MEMS scanning mirror light pattern generation |
| JP2019060709A (ja) * | 2017-09-26 | 2019-04-18 | 株式会社フリックフィット | 三次元形状測定装置 |
| US10609359B2 (en) | 2016-06-22 | 2020-03-31 | Intel Corporation | Depth image provision apparatus and method |
| US10659764B2 (en) | 2016-06-20 | 2020-05-19 | Intel Corporation | Depth image provision apparatus and method |
| US11007070B2 (en) | 2008-11-09 | 2021-05-18 | 3D Systems, Inc. | Modular custom braces, casts and devices and methods for designing and fabricating |
| US11055907B2 (en) | 2018-02-20 | 2021-07-06 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Three-dimensional data distribution device and three-dimensional data distribution method |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104949632A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-09-30 | 北京博维恒信科技发展有限公司 | 物体表面形状三维扫描*** |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6198236A (ja) * | 1984-10-19 | 1986-05-16 | 三菱電機株式会社 | 人物同定方法 |
| JPH06209923A (ja) * | 1993-01-13 | 1994-08-02 | Terumo Corp | 体格測定装置 |
| JPH0850660A (ja) * | 1994-08-05 | 1996-02-20 | Atr Tsushin Syst Kenkyusho:Kk | 像の実時間認識合成装置 |
| JPH10149445A (ja) * | 1996-11-19 | 1998-06-02 | Image Joho Kagaku Kenkyusho | 身体動作解析可視化装置 |
| JPH11175692A (ja) * | 1997-12-05 | 1999-07-02 | Hitachi Denshi Ltd | 関節の動きデータ収集装置 |
| JPH11183143A (ja) * | 1997-12-24 | 1999-07-09 | Anima Kk | 動的形状計測装置 |
| JPH11219422A (ja) * | 1998-02-02 | 1999-08-10 | Hitachi Ltd | 顔による個人同定通信方法 |
| JPH11326057A (ja) * | 1998-05-20 | 1999-11-26 | Kao Corp | 三次元物体の計測方法及び装置 |
| JP2001082940A (ja) * | 1999-09-14 | 2001-03-30 | Sanyo Electric Co Ltd | 立体モデル生成装置及び方法 |
-
2001
- 2001-08-27 JP JP2001255670A patent/JP4761670B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6198236A (ja) * | 1984-10-19 | 1986-05-16 | 三菱電機株式会社 | 人物同定方法 |
| JPH06209923A (ja) * | 1993-01-13 | 1994-08-02 | Terumo Corp | 体格測定装置 |
| JPH0850660A (ja) * | 1994-08-05 | 1996-02-20 | Atr Tsushin Syst Kenkyusho:Kk | 像の実時間認識合成装置 |
| JPH10149445A (ja) * | 1996-11-19 | 1998-06-02 | Image Joho Kagaku Kenkyusho | 身体動作解析可視化装置 |
| JPH11175692A (ja) * | 1997-12-05 | 1999-07-02 | Hitachi Denshi Ltd | 関節の動きデータ収集装置 |
| JPH11183143A (ja) * | 1997-12-24 | 1999-07-09 | Anima Kk | 動的形状計測装置 |
| JPH11219422A (ja) * | 1998-02-02 | 1999-08-10 | Hitachi Ltd | 顔による個人同定通信方法 |
| JPH11326057A (ja) * | 1998-05-20 | 1999-11-26 | Kao Corp | 三次元物体の計測方法及び装置 |
| JP2001082940A (ja) * | 1999-09-14 | 2001-03-30 | Sanyo Electric Co Ltd | 立体モデル生成装置及び方法 |
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004111571A1 (en) * | 2003-06-12 | 2004-12-23 | UNIVERZA V LJUBLJANI, Fakulteta za strojnistvo | Apparatus for determining shape and size of three-dimensional objects |
| JP2006214735A (ja) * | 2005-02-01 | 2006-08-17 | Viewplus Inc | 複合ステレオビジョン装置 |
| JP4860749B2 (ja) * | 2006-03-27 | 2012-01-25 | アイキュー ビジョン テクノロジーズ リミテッド | 画像中の人物における位置決め指示との適合性を判定する機器、システム、及び方法 |
| JP2010504522A (ja) * | 2006-09-21 | 2010-02-12 | トムソン ライセンシング | ３次元モデル取得のための方法及びシステム |
| US8284194B2 (en) | 2006-09-21 | 2012-10-09 | Thomson Licensing | Method and system for three-dimensional model acquisition |
| US11007070B2 (en) | 2008-11-09 | 2021-05-18 | 3D Systems, Inc. | Modular custom braces, casts and devices and methods for designing and fabricating |
| JP2011232150A (ja) * | 2010-04-27 | 2011-11-17 | Casio Comput Co Ltd | 情報処理装置及び方法、並びにプログラム |
| JP2013525821A (ja) * | 2010-05-07 | 2013-06-20 | 深▲せん▼泰山在線科技有限公司 | 構造化光測定方法及びシステム |
| JP2012134670A (ja) * | 2010-12-20 | 2012-07-12 | Nikon Corp | 画像演算装置、撮像装置および画像演算プログラム |
| JP2011149952A (ja) * | 2011-03-10 | 2011-08-04 | Sanyo Electric Co Ltd | モデル入力装置およびモデル生成システム |
| JP2017009616A (ja) * | 2011-08-29 | 2017-01-12 | 国立大学法人北海道大学 | 柱状物体抽出方法、柱状物体抽出プログラム、及び柱状物体抽出装置 |
| JP2013064733A (ja) * | 2011-08-29 | 2013-04-11 | Hokkaido Univ | 柱状物体抽出方法、柱状物体抽出プログラム、及び柱状物体抽出装置 |
| US9690092B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-06-27 | Intel Corporation | MEMS scanning mirror light pattern generation |
| US10027950B2 (en) | 2013-12-12 | 2018-07-17 | Intel Corporation | Calibration of a three-dimensional acquisition system |
| US9819929B2 (en) | 2013-12-12 | 2017-11-14 | Intel Corporation | Calibration of a three-dimensional acquisition system |
| US9467680B2 (en) | 2013-12-12 | 2016-10-11 | Intel Corporation | Calibration of a three-dimensional acquisition system |
| WO2015088723A1 (en) * | 2013-12-12 | 2015-06-18 | Intel Corporation | Calibration of a three-dimensional acquisition system |
| WO2017029887A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2017-02-23 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
| JPWO2017029887A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2018-06-07 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
| US10852131B2 (en) | 2015-08-19 | 2020-12-01 | Sony Corporation | Information processing apparatus and information processing method |
| US10659764B2 (en) | 2016-06-20 | 2020-05-19 | Intel Corporation | Depth image provision apparatus and method |
| US10609359B2 (en) | 2016-06-22 | 2020-03-31 | Intel Corporation | Depth image provision apparatus and method |
| JP2019060709A (ja) * | 2017-09-26 | 2019-04-18 | 株式会社フリックフィット | 三次元形状測定装置 |
| US11055907B2 (en) | 2018-02-20 | 2021-07-06 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Three-dimensional data distribution device and three-dimensional data distribution method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4761670B2 (ja) | 2011-08-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4195096B2 (ja) | ３次元表面形状再構築のための装置 | |
| JP4761670B2 (ja) | 動立体モデル生成装置及び方法 | |
| JP5211069B2 (ja) | ラベル付けを用いた人体姿勢の推定および追跡 | |
| JP5061350B2 (ja) | モーションキャプチャシステム、及びモーションキャプチャシステムにおける特徴点の三次元再構成法 | |
| EP2751777B1 (en) | Method for estimating a camera motion and for determining a three-dimensional model of a real environment | |
| JP4284664B2 (ja) | 三次元形状推定システム及び画像生成システム | |
| KR20180087947A (ko) | 3차원의 포인트 클라우드를 이용한 모델링 방법 및 모델링 장치 | |
| US20030012410A1 (en) | Tracking and pose estimation for augmented reality using real features | |
| KR102450931B1 (ko) | 이미지 정합 방법 및 연관된 모델 훈련 방법, 기기, 장치 | |
| CN103733226A (zh) | 快速的有关节运动的跟踪 | |
| CN108648194A (zh) | 基于cad模型三维目标识别分割和位姿测量方法及装置 | |
| JP7164045B2 (ja) | 骨格認識方法、骨格認識プログラムおよび骨格認識システム | |
| US20200057778A1 (en) | Depth image pose search with a bootstrapped-created database | |
| JP2002236909A (ja) | 画像データ処理方法およびモデリング装置 | |
| Magee et al. | Using multisensory images to derive the structure of three-dimensional objects—A review | |
| JP2000099760A (ja) | ３次元物体モデル生成方法及び３次元物体モデル生成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
| He | Generation of Human Body Models | |
| JP2002218449A (ja) | 移動物体追跡装置 | |
| JP2010238134A (ja) | 画像処理装置及びプログラム | |
| JP3401512B2 (ja) | 移動物体追跡装置 | |
| JP2011149952A (ja) | モデル入力装置およびモデル生成システム | |
| JPH0273471A (ja) | 三次元形状推定方法 | |
| KR102075079B1 (ko) | 하이브리드 카메라 기반 동작 추적 장치 및 그 방법 | |
| Wang et al. | Markerless body motion capturing for 3d character animation based on multi-view cameras | |
| Peszor et al. | Estimation of marker placement based on fiducial points for automatic facial animation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080319 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20101220 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110111 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110310 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110510 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110607 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140617 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140617 Year of fee payment: 3 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |