JP6489726B1 - 3dデータシステム及び3dデータ処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、一実施形態に係る3Dデータシステム1の概略を示す図である。3Dデータシステム1は、被写体の表面を撮影した画像(以下「撮影画像」という)を用いて3Dモデリングデータを生成し、これを記憶し、さらに要求に応じて3Dモデリングデータをアプリケーションに提供するシステムである。「被写体」は3Dモデリングデータを生成する対象となる物体をいい、人間や動物などの生物、及び人形や家具などの無生物を含む。3Dモデリングデータは、3Dモデルを表示するためのデータをいう。3Dモデルとは、3次元仮想空間における立体のデータをいう。3Dモデルは、少なくとも、被写体の表面形状及び表面の色彩に関する情報を含む。
図5は、3Dデータシステム1の一実施形態に係る動作(3Dデータ処理方法)を例示する図である。図5は動作の概要を示している。ステップS1において、3Dデータ入力システム10は、被写体の3Dモデリングデータを生成する。ステップS2において、3Dデータ処理システム20は、3Dモデリングデータに個性データを付加する処理を行う。個性データが与えられることにより、3Dモデリングデータの動きに個性が与えられる。ステップS3において、アプリケーション30は、3Dモデリングデータ及び個性データを用いて、ユーザに製品又はサービスを提供する。
2−1−1.3Dモデリングデータの生成
図6は、被写体の3Dモデリングデータを生成する処理の詳細を例示する図である。図6は、3Dデータシステム1が複数の被写体(以下「既存の被写体」という)の各々について3Dモデリングデータを既に記憶した状態で、新たな被写体(以下「対象被写体S」という)について3Dモデリングデータを生成する状況を想定する。図6の処理は、例えば、3Dデータ入力システム10に対しユーザが3Dモデリングデータの生成を指示したことを契機として開始される。
図9は、3Dモデリングデータに個性データを付加する処理の詳細を例示する図である。この処理は、例えば、3Dデータ入力システム10から3Dモデリングデータが入力されたことを契機として開始される。
(1)被写体の静的な特徴量に基づく分類。
(2)被写体の動的な特徴量に基づく分類。
(3)被写体の属性に基づく分類。
(4)上記2つ以上の組み合わせによる分類。
(1)図11(B)の姿勢における左膝の位置及び右手先の位置。
(2)図11(D)の姿勢における右膝の位置及び左手先の位置。
より詳細には、標準モデルに対して定義されたキーフレームにおける特徴点の位置からのずれ(差)が個性として定義される。例えば、標準モデルの図11(B)の姿勢における左膝の位置P2sからのずれベクトルd(P2)が個性データの一例である。
ここまで説明した個性データはあくまで例示である。個性データとしては、上記で説明した例に代えて、又は加えて、以下のデータを含んでもよい。
3Dモデルが移動すると、その反動で髪が揺れる。髪の硬さは、髪の揺れ方に影響する個性データである。髪が硬いと揺れ方が小さく、髪が柔らかいと揺れ方が大きい。例えば、一部の髪の毛先の位置を特徴点として抽出すれば、特徴点の動きとして髪の硬さを表現することができる。
まばたきの仕方にも個性がある。例えば、一度に複数回のまばたきをまとめてする者、まばたきの速度が遅い者、又はまぶたを閉じた状態を保持する時間が長い者等がいる。例えば、まぶたの下端を特徴点として抽出すれば、特徴点の動きとしてまばたきの仕方を表現することができる。
笑顔等の表情にも個性がある。図12は、顔面から抽出される特徴点(図中の●)を例示する図である。例えば、口角、目尻、表情筋の端部を特徴点として抽出すれば、特徴点の動きとして表情を表現することができる。
個性データは音声データを含んでもよい。音声データは3Dモデリングデータから抽出される特徴点の奇跡に関する情報を含んでいないが、音声は被写体の声帯の振動によって生じるものである点、及び時間変化を伴う点において、被写体の動的な個性を示しているといえる。音声は被写体の身体的な特徴や属性と相関している場合があり(少年の声は高い等)、個性データの推定とも相性が良い。
皮膚の張りや弛みといった状態は、比較的長い時間スケール(数十年単位)で変化する動的な個性であるといえる。皮膚の状態の変化は、成長や老化を示しているともいえる。例えば、顔の凹凸から特徴点を抽出すれば、特徴点の時間変化として成長や老化を表現することができる。
歩く、走る、といった標準的な動作における個性とは別の動作、例えば、髪をかき上げる、頭をかく、鼻を触る、貧乏揺すりをする等の動作が被写体の個性を表すことがある。これらの動作もデータ化することができる。
アプリケーション30において、3Dモデルは仮想空間に配置される。仮想空間には仮想カメラが設置される。アプリケーション30は、この仮想カメラにより取得された2次元画像を表示装置に表示する。仮想カメラはあくまで仮想的なものであるので、理論上、アプリケーション30は、視点の位置及び画角を任意に設定することができる。しかし、アプリケーションによっては、3Dモデルを基準とする、仮想カメラの相対的な位置を制限したいという要望がある。具体例としては、例えば女性アイドル歌手の3Dモデルを取り扱う場合において、3Dモデルの腰より下に仮想カメラが来ないように制限したいという要望がある。あるいは、仮想カメラの画角をある範囲を超えて小さくできないようにしたいという要望がある。これらの要望に応えるため、仮想カメラの視点の(3Dモデルに対する相対的な)位置を制限するためのデータを個性データとして用いることができる。この情報により、ユーザに見せない領域を3Dモデル毎に定義することができる。
関節の可動範囲は被写体の個性を表している。例えば、体操選手は両脚(股関節)を180°開くことができるが、一般人は90°程度しか開くことができない。各関節の可動範囲をデータ化すれば、個性データとして用いることができる。この場合において、関節の可動範囲は、現実の可動範囲と別の事情により制限されてもよい。例えば、特定の3Dモデルにおいては、股関節の可動範囲は60°程度に制限される。このように、関節の可動範囲を制限するためのデータを個性データとして用いることができる。
図13は、3Dモデリングデータを利用する処理の詳細を例示する図である。図13の処理は、例えば、アプリケーション30のユーザが、3Dモデリングデータの取得を指示したことを契機として開始される。
動作例1においては、対象被写体Sの個性データが推定される例を説明した。この例において、個性データの推定は行われない。個性データは3Dデータシステム1においてあらかじめ用意されており、ユーザ(例えば対象被写体S本人)が、あらかじめ用意された複数の個性データの中から所望のデータを選択する。
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。実施形態の少なくとも一部及び以下の変形例のうち2つ以上のものが組み合わせて用いられてもよい。
図14は、変形例1に係る3Dデータシステム1の概略を示す図である。この例において、3Dデータ処理システム20は、3Dモデリングデータ、ボーンデータ、及びメタデータのセットを複数、記憶する。ボーンデータは、3Dモデルのボーン構造を示すデータである。ボーンデータは、例えば被写体を複数のポーズで撮影することにより実測されたものであってもよいし、あらかじめ用意されたボーン構造の標準モデルを3Dモデルに合わせて調整することにより得られたものでもよい。メタデータは、3Dモデルに付随するデータをいい、例えば、被写体の属性、撮影装置の属性、音声、コピー制限等を示すデータである。実施形態で例示した個性データ及び属性データは、メタデータの一例であるということもできる。なお、メタデータは、3Dモデル動的な個性を示す情報を含んでいなくてもよい。この場合においても、3Dデータシステム1は、アプリケーション30に対し、3Dモデリングデータ、ボーンデータ、及びメタデータのセットを容易に提供することができるという効果を奏する。
推定部24が個性を推定する方法は実施形態において例示されたものに限定されない。分類後の各グループは、そのグループを代表する個性データ(代表個性データ)に加え、そのグループを代表する特徴量(代表特徴量)を有してもよい。3Dデータ処理システム20は、補正部(図示略)を有する。この補正部は、代表特徴量と対象被写体Sの3Dモデリングデータから得られた特徴量との差に応じて、代表個性データを補正する。例えば、補正部は、代表個性データに対し、代表特徴量と対象被写体Sの3Dモデリングデータから得られた特徴量との差及び係数を乗算した結果(ベクトル)を加算することにより代表個性データを補正する。この例によれば、例えば、静的な特徴量の差を用いて動的な個性データを補正することができる。
分類部23による分類が複数のレベルに区分されてもよい。これら複数のレベルは、各々、分類後のグループの数が異なる。例えば、同じ種類の特徴量に基づく分類が、低レベル(グループ数が少ない)、中レベル(グループ数が中くらい)、及び高レベル(グループ数が多い)に区分される。これら複数の区分のうちどの区分の分類を用いるか、例えば、ユーザの指示により、又はアプリケーション30の要求により決定される。推定部24は、例えば低レベル(第1レベルの一例)の分類が用いられる場合、変形例2のように、グループの代表特徴量と対象被写体Sの特徴量との差に基づいて個性データを推定(補正)する。推定部24は、例えば高レベル(第2レベルの一例)の分類が用いられる場合、グループの代表個性データをそのまま、対象被写体Sの3Dモデルの個性データとして用いる。
実施形態において個性データは動的な特徴量の標準データからのずれベクトルとして定義される例を説明した。しかし、個性データはずれベクトルに限定されず,動的な特徴量そのもの(絶対値)を表すデータであってもよい。この場合、標準データを定義する必要がない。なお、ずれベクトルを用いる場合は、アプリケーション30側で標準データを保持していれば、標準データ及びずれベクトルを伝送する場合と比較して、ずれベクトルのみを送信すればよいので、システム間で伝送されるデータ量を削減することができる。
3Dモデリングデータに基づく分類が行われる場合において、グループの代表個性データは実測されたデータに限定されない。推定により得られた個性データが、グループの代表個性データとして用いられてもよい。
3Dデータシステム1において、3Dデータ入力システム10及び3Dデータ処理システム20における機能の分担は、図2において例示されたものに限定されない。例えば、生成部12に相当する機能が、3Dデータ処理システム20すなわちクラウドに実装されてもよい。あるいは、付加部21又は分類部23に相当する機能が、3Dデータ入力システム10に実装されてもよい。
Claims (14)
- 対象となる被写体の表面を撮影した撮影画像、及び基準点から前記表面までの距離を示す距離情報を取得する画像取得部と、
前記撮影画像及び前記距離情報から得られる前記対象となる被写体の3Dモデルを示す3Dモデリングデータを用いて、当該対象となる被写体の動的な個性を推定する推定部と、
前記3Dモデリングデータに対し、前記推定部により推定された個性を示すデータを、当該3Dモデルの動的な個性を示す個性データとして付加する付加部と、
前記個性データが付加された前記3Dモデリングデータを記憶する記憶部と
を有する3Dデータシステム。 - 前記3Dモデリングデータから複数の特徴点を取得する特徴取得部と、
前記複数の特徴点の位置関係に関する特徴量を計算する計算部と
を有し、
前記推定部は、前記特徴量を用いて前記対象となる被写体の個性を推定する
請求項1に記載の3Dデータシステム。 - 前記対象となる被写体を複数のグループのいずれかに分類する分類部を有し、
前記推定部は、前記分類に基づいて前記被写体の個性を推定する
請求項1に記載の3Dデータシステム。 - 前記分類部は、
既存の複数の被写体を、当該複数の被写体の各々の撮影画像から得られた特徴量に基づいて前記複数のグループに分類し、
前記対象となる被写体を、前記既存の複数の被写体の特徴量に基づいて得られた複数のグループのいずれかに分類する
請求項3に記載の3Dデータシステム。 - 前記撮影画像から前記被写体の静的な特徴量を計算する計算部を有し、
前記分類部は、前記静的な特徴量を用いて、前記被写体を前記複数のグループのいずれかに分類する
請求項3又は4に記載の3Dデータシステム。 - 前記画像取得部は、前記被写体に関し、各々ポーズが異なる複数の撮影画像を取得し、
前記3Dデータシステムは、前記複数の撮影画像から前記被写体の動的な特徴量を計算する計算部を有し、
前記分類部は、前記動的な特徴量を用いて、前記被写体を前記複数のグループのいずれかに分類する
請求項3又は4に記載の3Dデータシステム。 - 前記複数のグループの各々は、当該グループを代表する個性を示す代表個性データを有し、
前記推定部は、前記被写体が属するグループの代表個性データにより示される個性を、
当該被写体の個性として推定する
請求項3乃至6のいずれか一項に記載の3Dデータシステム。 - 前記複数のグループの各々は、当該グループを代表する特徴量を示す代表特徴量、及び当該グループを代表する個性を示す代表個性データを有し、
前記代表特徴量と前記被写体から得られた前記特徴量との差に応じて前記代表個性データを補正する補正部を有し、
前記推定部は、前記補正部により補正された前記代表個性データにより示される個性を、前記被写体の個性として推定する
請求項7に記載の3Dデータシステム。 - 前記分類部は、既存の複数の被写体を、当該複数の被写体の各々の撮影画像から得られた特徴量に基づいて前記複数のグループに分類し、
前記推定部は、前記複数のグループの各々について、当該グループに属する既存の被写体の少なくとも一部に関して取得された、各々ポーズが異なる複数の撮影画像から得られた個性データを前記代表個性データとして用いる
請求項7又は8に記載の3Dデータシステム。 - 前記分類部は、前記分類後のグループの数がそれぞれ異なる複数のレベルの中から選択された少なくとも1つのレベルに従って前記被写体を分類し、
前記推定部は、
前記複数のレベルのうち第1レベルの分類においては、当該分類後のグループにおける前記特徴量の代表値と、前記被写体の前記特徴量との差に基づいて、前記被写体の個性を推定し、
前記第1レベルよりも前記分類後のグループの数が多い第2レベルの分類においては、当該分類後のグループを代表する個性を、前記被写体の個性を推定する
請求項3乃至9のいずれか一項に記載の3Dデータシステム。 - 被写体の表面を撮影した撮影画像、及び基準点から前記表面までの距離を示す距離情報を取得するステップと、
前記撮影画像及び前記距離情報から得られる前記被写体の3Dモデルを示す3Dモデリングデータを用いて、当該被写体の動的な個性を推定するステップと、
前記3Dモデリングデータに対し、当該3Dモデルの動的な個性データとして付加するステップと、
前記個性データが付加された前記3Dモデリングデータを記憶するステップと
を有する3Dデータ処理方法。 - 対象となる被写体の表面を撮影した撮影画像、及び基準点から前記表面までの距離を示す距離情報を取得する画像取得部と、
前記撮影画像及び前記距離情報から得られる前記対象となる被写体の3Dモデルを示す3Dモデリングデータに対し、当該3Dモデルに動きを与えるためのボーン構造を示すボーンデータ及び当該3Dモデルに付随するメタデータを付加する付加部と、
前記ボーンデータ及びメタデータが付加された前記3Dモデリングデータを記憶する記憶部と
を有する3Dデータシステム。 - 前記メタデータは、仮想空間に位置する前記3Dモデルを表示する際に用いられる仮想カメラの位置又は画角を制限するデータを含む
請求項12に記載の3Dデータシステム。 - 前記メタデータは、前記3Dモデルの音声データを含む
請求項12又は13に記載の3Dデータシステム。
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2017
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