JP2011521412A - 確率的な動的雰囲気 - Google Patents

Abstract

本発明は、動的な雰囲気を作り出すための照明デバイスに関し、当該照明デバイスは、複数の色状態で動作するように適合され、それぞれの色状態に対して異なる色を放射する光源と、前の状態と後の状態との間の遷移を与えるためにランダム発生器を有する前記コントローラとを有し、前記コントローラは、確率的モデルを実装する前記ランダム発生器により与えられた確率的出力に基づいて前記遷移を与えるように適合され、前記確率的出力は、前記前の色状態に依存する。加えて、確率的モデルを生成するための方法や、確率モデルにより与えられた確率的出力に基づいて動的な雰囲気を作り出すための方法が提供される。

Description

本発明は、動的雰囲気を作り出すために色を変化させる照明デバイス、複数の結合されたデバイスの幾何学的配置を有するシステム、斯様な照明デバイスのための確率的モデルを生成するためのデバイス、動的雰囲気を作り出すための方法、確率的モデルを生成するための方法に関する。

長い間、人々は気晴らし及び息抜きのために音楽を聴いていた。より最近ではテレビを観るか又はさらに最近ではビデオ若しくはＤＶＤで映画を観るというという代替の娯楽が見られる。かなり以前から、オーディオ又はビデオの娯楽ソースに付随する追加の雰囲気の生成が、ユーザ体験を大いに高めることも知られている。

追加の雰囲気を作り出す１つの手法は、大部分のメディアプレーヤに存在する機能である追加のグラフィックスを提供することである。グラフィカル効果は、歌を聴いている間に示される。これらの効果は、再生している歌のリズム又は（しばしば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）信号により表される）周波数に基づいて生成される。

雰囲気を作り出すためのより高度な手法は、照明効果を生成することによるものである。この例となるアプリケーションは発光器官（light organ）である。発光器官において、多くの着色光が、音楽のリズム又は周波数に対して点滅する。また、これらの照明効果は、再生している歌から直接伝えられる。

しかしながら、これらの光効果は、自然界に見られる光の遷移及び自然な雰囲気を反映させることができない。双方の方法は、類似の入力が類似の効果を提供するという欠点をもつ。それ故、前記効果は予測可能及び反復的なものであるだろう。他の欠点は、前記効果の生成は、娯楽ソースの再生に依存することである。前記の方法において、前記効果を反復的及び予測可能に見えないようにするために、例えば（擬似）ランダム発生器からのノイズが前記効果に追加される場合が時々ある。しかしながら、これは、これらの方法の欠点をごまかすための単なるその場しのぎの手段である。これは、実際には、前記効果を非反復的及び自然なものにしていない。光効果での自然な雰囲気の生成の他の例は、追加の照明信号を娯楽ソースに供給することによるものである。これは、例えば、米国特許第６１６６４９６号明細書で述べられている。このアプローチは、スクリプト記述を回避し、それ故に反復性及び予測可能性が回避され得るが、他の欠点が存在する。その第１の欠点は、大量のデータが照明デバイスに格納及び伝送されることを必要とすることである。他の欠点は、先の例のように、娯楽ソースと組み合わせて追加の効果が作り出され得るだけであることである。娯楽ソースを再生することなく雰囲気を再生成することはできない。

米国特許第６６１１２９７号明細書は、照明の印象と実質的に同期して鑑賞空間が作られるように、光の色のレベル、強度分布又は同種のものが計算される照明制御ステップを教示している。それ故、これは、或る環境を作り出すために、リアルタイムの画像処理を用いる。この文献は確率的モデルを実装することについて述べていない。

米国特許第５９２４７８４号明細書は、ＬＥＤのランダム光の変化により炎を擬態するためのランダムモデルを実装している。このモデルは、複数形態の光を擬態するために複数の波形を実装している。

一の態様において、本発明は、自然で予測できない雰囲気を提供することを目的としている。他の態様において、本発明は、動的な雰囲気を自発的に作り出すことを考慮する。

本発明は、独立請求項により規定されている。従属請求項は、有利な実施形態を規定している。本発明の一態様によれば、動的な雰囲気を作り出すための照明デバイスであって、複数の色状態で動作するように適合され、それぞれの色状態に対して異なる色を放射する光源と、前記光源の前記色状態を制御するコントローラとを有し、前記コントローラは、前の色状態と後の色状態との間の遷移を与えるためのランダム発生器を有し、前記コントローラは、確率的モデルを実装する前記ランダム発生器により与えられた確率的出力に基づいて前記遷移を与えるように適合され、前記確率的出力は、前記前の色状態に依存する、照明デバイスが提供される。

他の態様によれば、動的な雰囲気を作り出すための方法であって、それぞれの状態が知覚的に異なる雰囲気に関連付けられる複数の状態においてマルチメディアソースを動作させるステップと、確率的モデルにより与えられた確率的出力に基づいて、前の状態と後の状態との間の遷移を与えるステップとを有し、確率的出力が、少なくとも前の状態に依存する、方法が提供される。

他の態様によれば、確率的モデルを生成するための方法であって、マルチメディア入力を受信するステップと、予め規定された態様に従って前記マルチメディア入力をクラスタリングするステップと、クラスタ間の連続した遷移に対する統計値を計算するステップと、前記確率的モデルを実装するために、計算された前記統計値に関連付けられた確率パラメータを生成する、方法に関する。

本発明のこれら及び他の態様は、後述される実施形態から明らかになりこの実施形態を参照して説明されるだろう。

本発明は、図面で更に説明されるだろう。

本発明の第１の実施形態を示す。 図１の実施形態の詳細を示す。 続いて起こる状態間の遷移を実装する確率的モデルの概略的な例を示す。 本発明の確率的モデルを生成する方法、及び、確率的モデルに基づいて動的なものを作り出すための方法の概略図を示す。 本発明の一実施形態の続いているステップを示す。

図１を参照すると、取付板１０上に収容された照明器１１を実装する、動的な雰囲気を作り出すための照明デバイス１の概略図が示されている。照明器１１は、本発明の一態様のデバイス１のカラーリングを制御するコントローラ２０を有する。コントローラ２０は、図２に示されるように、光源２１（特に、この例においては、１又は２つの赤色高輝度ＬＥＤ供給源、緑色及び青色供給源のような、任意のＲＧＢ成分の複数の供給源）を制御するための必須の回路を収容する取付板１０（プリント配線基板）に備えられる。代わりに、白熱光源のような他の光源は用いられてもよく、又は、任意の他のマルチプライマリ光源や、色温度調節可能な光源が用いられてもよい。より詳細には、（この例においてはＲＧＢの三つ組を有する）光源２１は、複数の色状態において動作するように適合され、色状態は、特定の色を放射する（合成）光源により規定される。それ故、色状態は、ＣＩＥ ＸＹＺ座標により規定されるか、又は、任意の導出された色区間、例えばＲＧＢの組み合わせに適合される。これは、光源２１のそれぞれのＲＧＢソースの制御された強度に加えて、光の知覚された色を規定する。そうでなければ、光源２１は、可視光スペクトルの特定の色を生成するために、照射された波長を変化させてもよい。

色状態を制御するためにコントローラ２０が設けられ、これは、とりわけ、特定の色を放射するために光源を駆動させるようにプログラムされ得る。詳細には、それ故、光源２１は、異なる連続した色状態において動作し得る。つまり、最初に、光源２１は、第１の特定の色を放射し、或る時間の後に、光源２１は、コントローラ２０の制御下で色を変化させる。

コントローラ２０は、予めプログラムされ得る制御パラメータによりプリセットされてもよいが、一の好ましい実施形態において、例えば、色を変化させるために通常用いられる、リモートデバイス１２上に、追加された特徴としてアップロードされてもよい。詳細には、色状態は、予め規定され、端子又はワイヤレスデータコントローラ２２を介してアップロードされ得る。加えて、他の制御パラメータが予めプログラムされるか又はアップロード可能であってもよい。例えば、遷移ダイナミクスは可変又はプリセット可能であってもよい。それ故、ユーザは、状態の遷移が所望の又は或る雰囲気に適合するペース又は態様で進行し得るように、連続した状態間の動的な動作を規定することができる。また、遷移ダイナミクスプリセット回路は、ここに示されるコントローラ２０の一部であってもよい。加えて、以下で更に述べられるような確率的パラメータがプログラムされるか、又は、データコントローラ２２を介してアップロードされ得る。

以下で更に説明される、確率モデルに基づいて空間的形態を規定するために、データコントローラは、他の照明デバイス及びそれ故に他の照明デバイスに含まれた光源と通信するように適合されるデータリンクとして用いられ得る。

従って、図１で示されたタイプの幾つかの照明デバイスが用いられる場合には、照明デバイス１は、隣の照明デバイスに対する物理的な位置を検出するための検出器と、モデルと、ランダム／確率的な雰囲気を提供するためにモデル及び隣の照明デバイスのプロセッサ／確率的モデリング手段と協働するように構成されたプロセッサ／確率的モデリング手段とを有し得る。

それ故、ネゴシエーションメカニズムにより、デバイス１は、それぞれの状態を互いに又は中央制御システムに通信することができ、これは、後の色状態の空間的及び／時間的ダイナミクスがどのように変化するかを決定することができる。

ここで、時間的な色の遷移は、時間に渡って変化するカラーデバイスの色状態の変化として規定されるだろう。例えば、詳細には、それぞれが特定の色状態をもつ複数の照明デバイスの幾何学的配置（例えば、マトリックスアレイ又はランダムにクラスタ化された配置）を有するシステムにおいて、空間的な色の遷移は、２つの空間的に付加されたデバイス間の色状態の変化として規定されるだろう。時間的及び空間的に付加された状態間の確率的関係が互いに独立して制御され、これらのうちの１又は双方が確率モデルを実装するランダム発生器（random generator）により与えられた確率的出力により制御され得ることが理解され得る。詳細には、"前の状態"は、空間的感覚において理解され、前及び後の状態は、２つの付加された照明デバイスにより形成され得る。

加えて、データリンクは、オーディオ及び／又はビデオソースのような他のマルチメディアソースと通信するために取り付けられ得る。それ故、色の遷移に加えて、オーディオサウンド又は画像効果のような他の知覚的雰囲気の遷移が本発明の原理により制御されてもよい。

図３は、コントローラ２０に実装される、連続した状態（１）〜（５）間の遷移を規定する確率的モデルの概略的な例をより詳細に示している。この目的を達成するために、プロセッサは、ランダム発生器（図示省略）を有する。この発生器の出力は、前及び後の状態間の遷移が起こることを規定する。つまり、発生器の確率的結果に基づいて、及び、（前の状態になる）プリセット状態から開始する場合には、コントローラは、このプリセット状態に基づいて、連続した状態（１）〜（５）が実現されることを決定及び制御する。図３は、一の状態から他の状態へとシステムの遷移を記述するための（決定論に代わる）確率的（probabilistic／stochastic）なプロセスであるマルコフタイプのチェインモデルを実装している。しかしながら、確率的モデルは、（純粋な）マルコフタイプのプロセスに限定されるものではなく、確率的オートマトン（probabilistic automaton）及びベイジアンネットワーク（Bayesian network）のような他の確率的モデルを実装してもよい。

この好ましい例において、プリセット状態が与えられると、その後の状態は、過去の状態に依存しない。しかしながら、この依存性は、より一般化された形式で付加されてもよい。各時点において、システムは、或る確率的分布に従って、その状態を現在の状態から他の状態へ変化させ得るか、又は、同じ状態を維持し得る。様々な状態変化に関連付けられた確率は、遷移確率と呼ばれる。

有限の状態マシンは、マルコフチェインの表現として用いられ得る。マシンが時間ｎで状態ｘにある場合には、その後、これは、時間ｎ＋１で状態ｙに移動する可能性が存在する。しかしながら、これは、時間的な遷移に限定されるものではなく、空間的な遷移に適用されてもよい。また、組み合わせられた時間的及び空間的な遷移モデルが適用されてもよい。ここで、例えば、複数の光源をもつ複数の照明デバイスが、予め規定された空間的形態において用いられてもよく、複数の照明デバイスのそれぞれが、空間的な確率的相関関係をもつ色状態を適用する。斯様な関係を記述する手法は、従来から知られたマルコフランダムフィールド（Markov Random Field）によるものである。それ故、隣の照明デバイス及びそれ故に光源が予め規定された相互の状態にある確率的な相関関係が存在し、"前"及び"後"という用語は、一般化された空間的状況において用いられ、これは、最も近い隣のものにより規定され得る。加えて、前の状態から後の状態への時間的な態様でそれぞれの光の状態が展開するという確率的相関関係が存在し得る。

図３において、ノード３０は、システムの取り得る状態を表している。ノードｉ及びｊ間の矢印３１は、システムが単一の時間ステップにおいて状態ｉから状態ｊに変化する可能性を表している。

例となる状態マシンにおいて、時間ｎで状態１のシステムは、システムが時間ｎ＋１で状態１であり続けるという９５％の確率をもち、システムが時間ｎ＋１で状態２に移るという５％の確率をもつことが理解され得る。更に、図は、時間ｎで状態３のシステムが、時間ｎ＋１でこの状態であり続けるという８５％の確率をもち、時間ｎ＋１で状態４に移るという１２％の確率をもち、及び、時間ｎ＋１で状態１に移るという３％の確率をもつ。

マルコフチェインモデルの確率的パラメータは、遷移確率マトリクスにおいて表され得る。

図４は、本発明の確率的モデルを生成するための方法、及び、確率的モデルに基づいてダイナミックを作り出すための方法の概略図を示している。この図において、コントローラ２０に実装される確率的モデルのパラメータは、例えば、自然な（時間的及び／又は空間的な）色の遷移を表示するビデオソース又は（図４に示される）画像４０から決定されることを必要とする。次に、モデルは、これが実行されるべき場合に、照明デバイス１のコントローラ２０に取り込まれなければならない。

画像４０からの色の配置のモデリング及びレンダリングは、後のモデル生成ステップ４１に概略的に示される。レンダリングデバイス２１は、生成されたモデルに基づいて一連の色をレンダリングする少なくとも１つの光源を含む。

モデル生成ステップ４１は、図５を参照して更に詳細に説明されるだろう。先ず、図４で示されるように、各エリアが平均の色の重みを規定する或るエリアにおいて画像がクラスタ化される。他の例において、時間的な色の遷移に関連付けられた動的な照明効果が、例えば水、炎又は風景のような自然のシーンのビデオコンテンツから導出され得る。従って、確率的（マルコフ）モデルは、ビデオソースシーケンスの時間的な色分布から、又は、画像の空間的な色分布から生成される。距離の大きさとしては、従来から知られているデルタＥ（ＣＩＥ Ｌａｂ）が用いられ得る。加えて、色分布の最も小さなクラスタが除去され、各クラスタの重心は、マルコフチェインにおけるノードとして用いられ得る。

従って、図５中のステップ５０１において、マルチメディア入力が、色、色度、明度のような予め規定された態様に従ってクラスタ化される。一例においては以下に関する。

１．ソースビデオの各フレーム０≦ｉ≦ｍから代表的な色の特徴ｆｉを抽出する。
各フレームからの抽出された色の特徴は、フレームの全体的なカラー合成又はフレーム中の照明カラーを表す。フレームの平均色を特徴付ける例として、平均（median）又は調整平均（trimean）カラーが用いられ得る。同様に、照明カラーは、例えば、グレーワールド（grayworld）、ホワイトパッチ（whitepatch）又はＰＣＡ（principal component analysis）アルゴリズムを用いて推定される。

２．抽出された色ｆｉをカラークラスｃｊ（０≦ｊ≦ｎ）にクラスタ化することにより色の数を削減し、各色ｆｉをそのクラスの代表ｆｉ^＊と置き換える。また、各クラスＶｊ中の分散が学習される。
任意の一般的な非管理クラスタリングアルゴリズムは、色のクラスタを見つけるために用いられ得る。我々の例となる実装においては、ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング及びぶれ（blurring）平均シフトが用いられる。

３．クラスｃｊをマルコフチェインの状態として取得する。マルコフチェインの遷移確率ｐ_ａ，ｂ（０≦ａ，ｂ≦ｎ）は、クラスタ化されたソースカラーｆｉ^＊における観察された遷移を用いてステップ５０２において推定される。

他のクラスタ化態様は、予め決められた時間に渡る平均カラー又はサウンドレベルのような時間積分態様に従ってもよい。

代わりに、原資料は静止画像であってもよい。この場合において、遷移確率が状態（カラークラス）の周辺確率から推定され、レンダリング速度が手動で制御される。

代わりに、モデルが手動で作成されてもよい。照明設計アーティストは、色状態及び遷移確率を手動で"ＶＪのように"作成し得る。後者に関して、幾つかの可能性が存在する。設計者は、予め決められた色状態間の確率だけを決定することができる。他の可能性は、範囲内の色（分布）及び各状態遷移に関する確率の双方をユーザに決定させることである。これは、コンピュータ上のソフトウェアで実行され、生ずるモデルは、例えばウェブサイトからのダウンロードを介して照明デバイスに転送され得る。

そして、この手法で生成されたマルコフモデルは、ランダム／確率的な雰囲気を自発的にレンダリングすることができる（スタンドアロン）照明デバイスに組み込まれる。

これらのモデルの学習プロセスに関して、入力は、ビデオ及び画像に限定されるものではなく、オーディオ、全ての種類のセンサ（圧力、温度又は生理学的なもの）又はこれらの組み合わせを含んでもよい。

導出されたモデルに従った色状態のレンダリングについて、色の数Ｎ及び更新頻度Ｆが与えられ、前記モデルは、状態遷移確率に関するＮ２番号、色のＲＧＢ値に関する３Ｎ番号を用い、処理電力に関して、秒毎に生成された（擬似）乱数ｆ、秒毎の遷移確率マトリクスルックアップｆｌｏｇ（Ｎ）、（滑らかさのような）追加の望ましい効果を誘発するために生成された色シーケンスが（例えばローパスフィルタにより）フィルタリングされる一実施形態の場合における秒毎のフィルタ動作ｆを用いる。

それ故、現実的なＮ（５≦Ｎ≦２０）及びｆ（２５≦ｆ≦５０）に関しては、非常に小さなプラットフォーム上に実装可能である。

ステップＳ５０３において、確率的出力は、確率的プロセスを実行するモデルから導出される。これは、一例に基づいて更に説明されるだろう。４つの状態及び４つの状態遷移をもつモデルを仮定する。例えば、状態１にとどまるか、又は状態１にあるときに状態２，３，４に行く確率は、それぞれ０．７，０．０５，０．１，０．１５であり得る。

状態１にあるときに他の状態に行く確率は以下のとおりである。

遷移に対して乱数をマッピングするための一の可能性は、線形探索である。これは、０〜０．７間の乱数が同一の状態にとどまることをもたらし、０．７〜０．７５間の乱数が遷移２を、０．７５〜０．８５が遷移３を、０．８５〜１が遷移４をもたらすだろう。

当然、遷移の順序は変えられてもよい。

従って、ステップ５０４において、モデルの結果は、デバイスの色状態を変化させるための色遷移を生成するために用いられる。

モデルのレンダリングは、時間間隔毎の一定［０，１］の分布及び線形探索から一の乱数だけが得られるという単純な動作である。この時間間隔において、前記モデルは、（多くの場合、２５Ｈｚでビデオマテリアルから学習されたモデルのために）レンダリングされる。

代替のマッピング方法は二分探索である。

単一の光源に関して、レンダリングプロセスは、状態遷移を取得するランダム発生器により行われる。ＭＲＦ（Markov Random Field）に関して、ギブ（Ｇｉｂｂ）サンプリングのような技術が、全ての照明デバイスのための一連の色を生成するために用いられてもよい。

この発明の開示における実施形態は照明デバイスを含んでいる。本発明は出力として光だけに限定されるものではなく、サウンド、匂い、振動及び触覚的出力を追加のモダリティとして同様にカバーする。また、これらの出力モダリティの組み合わせをカバーしてもよい。より詳細には、本発明は、ここで前述された追加の特徴の正反対の表示を表すことなく、実施形態をカバーすることが理解され得る。確率的出力が前の色状態に依存する一方で、これは他のものに依存してもよい。特許請求の範囲において、括弧内の任意の参照符号は、請求項を限定するものとして考慮されるべきではない。"有する"という用語は、請求項に記載されたもの以外の要素又はステップの存在を除外するものではない。要素の単数表記は、斯様な要素の複数の存在を除外するものではない。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアにより、及び／又は、適切にプログラムされたプロセッサにより、実行され得る。幾つかの手段を列挙する装置に係る請求項において、これらの手段の幾つかは、ハードウェアの一つ及び同一のアイテムにより具現されてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に用いられ得ないことを示すものではない。

Claims (13)

1. 動的な雰囲気を作り出すための照明デバイスであって、
   複数の色状態で動作するように適合され、それぞれの色状態に対して異なる色を放射する光源と、
   前記光源の前記色状態を制御するコントローラであって前の色状態と後の色状態との間の遷移を与えるために確率的モデルを実装するランダム発生器を有する前記コントローラとを有し、
   前記コントローラは、前記ランダム発生器により与えられた確率的出力に基づいて前記遷移を与えるように適合され、前記確率的出力は、前記前の色状態に依存する、照明デバイス。
2. 前記遷移は、前の色状態と後の色状態との間の時間的及び／又は空間的な色遷移に関する、請求項１に記載の照明デバイス。
3. 前の色状態と後の色状態との間の遷移ダイナミックスを規定するための、遷移ダイナミクスプリセット回路を更に有する、請求項１に記載の照明デバイス。
4. 遷移ダイナミックパラメータ及び／又は色状態パラメータのような確率的モデルパラメータを交換するための端子を更に有する、請求項１に記載の照明デバイス。
5. 色状態遷移に応答して動作可能なマルチメディア出力デバイスを更に有する、請求項１に記載の照明デバイス。
6. 複数の結合された、請求項１に記載の照明デバイスの幾何学的配置を有する、システム。
7. マルチメディアソースにより導出されるマルチメディア出力のデバイスと、
   予め規定された態様に従って前記マルチメディア出力をクラスタリングするためのクラスタリング回路と、
   クラスタ間の連続した遷移の統計値を計算するための計算回路と、
   計算された前記統計値に関連付けられた確率パラメータを生成するための処理回路と、
   前記モデルを実装するために前記ランダム発生器に前記確率パラメータを出力するための出力回路とを有する、請求項１に記載の照明デバイス。
8. 請求項１に記載の照明デバイスのための確率的モデルを生成するためのデバイスであって、
   マルチメディア入力を受信するための入力部と、
   予め規定された態様に従って前記マルチメディア入力をクラスタリングするためのクラスタリング回路と、
   クラスタ間の連続した遷移に対する統計値を計算するための計算回路と、
   計算された前記統計値に関連付けられた確率的パラメータを生成するための処理回路と、
   前記確率的モデルを実装するために前記確率的パラメータを出力するための出力回路とを有する、デバイス。
9. 動的な雰囲気を作り出すための方法であって、
   それぞれの状態が知覚的に異なる雰囲気に関連付けられる複数の状態においてマルチメディアソースを動作させるステップと、
   確率的モデルにより与えられた確率的出力に基づいて、前の状態と後の状態との間の遷移を与えるステップとを有し、
   前記確率的出力が、前記前の状態に依存する、方法。
10. 前記マルチメディアソースは光源であり、前記状態は色状態である、請求項９に記載の方法。
11. 確率的モデルを生成するための方法であって、
    マルチメディア入力を受信するステップと、
    予め規定された態様に従って前記マルチメディア入力をクラスタリングするステップと、
    クラスタ間の連続した遷移に対する統計値を計算するステップと、
    前記確率的モデルを実装するために、計算された前記統計値に関連付けられた確率パラメータを生成する、方法。
12. 前記確率的モデルの前記確率パラメータは、ビデオソースシーケンスの時間的な色分布から抽出される、請求項１１に記載の方法。
13. 前記確率的モデルの前記確率パラメータは、画像の空間的な色分布から抽出される、請求項１１に記載の方法。

Images