KR20150024899A - 깊이 카메라를 이용한 아바타 구성 - Google Patents

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Abstract

인간 피험체의 아바타를 구성하는 방법은 상기 피험체의 깊이 맵(depth map)을 획득하는 단계, 상기 깊이 맵을 기초로 하여 상기 피험체의 가상 골격을 획득하는 단계, 특성 측정값(characteristic metrics)의 세트를 상기 가상 골격으로부터 수집(harvest)하는 단계를 포함한다. 이러한 측정값은 상기 가상 골격의 미리 결정된 포인트들 사이의 거리에 대응한다. 이 예의 방법에서는, 특성 측정값은 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 트레이닝되는 알고리즘에 입력으로서 제공된다. 상기 알고리즘은 상기 특성 측정값의 함수로서 가상 신체 메쉬를 출력하기 위해 다양한 자세들을 취하는 인간 모델과 단일 자세를 취하는 다양한 인간 모델들을 이용하여 트레이닝될 수 있다. 상기 방법은 또한, 상기 피험체의 특징과 닮은 얼굴 특징을 갖는, 가상 신체 메쉬와 구별되는 가상 머리 메쉬를 구성하는 단계, 및 상기 가상 신체 메쉬를 상기 가상 머리 메쉬에 연결하는 단계를 포함한다.

Description

깊이 카메라를 이용한 아바타 구성{AVATAR CONSTRUCTION USING DEPTH CAMERA}
본 개시내용은 인간 피험체(human subject)의 아바타를 구성하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
아바타는 피험체 예를 들면, 인간 피험체의 자세를 취할 수 있는 가상 표시이다. 요즈음에는, 아바타가 비디오 게임에서 참가자를 표시하는 데 흔하게 사용되지만, 다수의 다른 애플리케이션도 또한 가능하다. 게이밍의 세계 외의 애플리케이션에 있어서, 인간 피험체를 아바타로 표시하는 것은 아바타를 적절한 충실도(fidelity)로 구성하는 비용 및 복잡도에 의해 제한될 수 있다. 특히, 실물 같은 아바타를 구성하도록 충분히 상세히 피험체의 외형 및 얼굴의 특징을 캡처(capture)하는 것은 고가의 스튜디오급 품질의 장비를 사용하는 장시간의 이미지 획득을 필요로 할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예는 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법을 제공한다. 이 방법은 상기 피험체의 깊이 맵(depth map)을 획득(acquire)하는 단계, 상기 깊이 맵을 기초로 하여 상기 피험체의 가상 골격을 획득(obtain)하는 단계, 특성 측정값(characteristic metrics)의 세트를 상기 가상 골격으로부터 수집(harvest)하는 단계를 포함한다. 그러한 측정값은 상기 가상 골격의 미리 결정된 포인트들 사이의 거리에 대응한다. 이 예의 방법에서는, 특성 측정값은 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 트레이닝되는 알고리즘에 입력으로서 제공된다. 상기 알고리즘은 상기 특성 측정값의 함수로서 가상 신체 메쉬를 출력하기 위해 다양한(a range of) 자세들을 취하는 실제 인간 모델과 단일 자세를 취하는 다양한 인간 모델들을 이용하여 트레이닝될 수 있다. 상기 방법은 또한, 상기 피험체의 특징과 닮은 얼굴 특징을 갖는, 가상 신체 메쉬와 구별되는 가상 머리 메쉬를 구성하는 단계, 및 상기 가상 신체 메쉬를 상기 가상 머리 메쉬에 연결하는 단계를 포함한다.
이 요약은 상세한 설명에서 더 기술되는 개념들의 선택을 간략화된 형태로 도입하기 위해 제공된다. 이 요약은 청구 대상의 핵심 특징 또는 근본적인 특징을 확인하도록 의도된 것이 아니고, 청구 대상의 범위를 제한하고자 사용되는 것도 아니다. 또한, 특허 청구되는 대상은 본 개시내용의 임의의 부분에 언급되는 임의의 단점을 해결하는 구현에 제한되는 것이 아니다.
도 1은 본 개시내용의 일 실시예에 따라서 인간 피험체의 아바타를 구성하는 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시내용의 일 실시예에 따라서 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법을 예시한다.
도 3은 본 개시내용의 일 실시예에 따르는 가상 골격(virtual skeleton)의 양상을 도시한다.
도 4는 본 개시내용의 일 실시예에 따르는 가상 신체 메쉬(body mesh)의 양상을 도시한다.
도 5는 본 개시내용의 일 실시예에 따르는 가상 머리 메쉬의 양상을 도시한다.
도 6은 본 개시내용의 일 실시예에 따르는 가상 신체 메쉬에 연결되는 가상 머리 메쉬의 양상을 도시한다.
도 7은 본 개시내용의 일 실시예에 따르는 아바타를 애니메이트(animate)하기 위한 방법을 예시한다.
도 8은 본 개시내용의 일 실시예에 따르는 소매 환경(retail setting)에서 아바타를 사용하기 위한 방법을 예시한다.
도 9는 본 개시내용의 일 실시예에 따르는 아바타의 표시 및 리뷰를 예시한다.
도 10은 본 개시내용의 일 실시예에 따르는 컴퓨팅 시스템의 양상을 개략적으로 도시한다.
본 개시내용의 양상은 상기 열거되어 있는 예시된 실시예를 참조하여 예로서 이제 기술한다. 하나 이상의 실시예에서 실질적으로 동일할 수 있는 구성요소, 프로세스 단계 및 다른 요소가 동등하게 식별되고 최소한으로 반복하여 기술된다. 그러나, 동등하게 식별된 요소는 또한 어느 정도 상이할 수 있음에 주의해야 한다. 본 개시내용에 포함된 도면들은 개략적인 것이고 일반적으로 크기 조정하여 도시된 것은 아님을 또한 주의해야 한다. 오히려, 다양한 도면 크기, 종횡비, 및 도면에 도시된 구성요소의 수는 특정 특징이나 관계를 보다 보기 쉽게하도록 고의로 왜곡될 수 있다.
본 개시내용에 따르면, '아바타'는 인간 피험체의 컴퓨터 표시(representation)이다. 아바타는 다각형 메쉬(polygonal mesh)로 제한되는 것은 아니지만 이를 포함하는 하나 이상의 적절한 데이터 구조에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예에서는, 아바타는 디스플레이를 위해 렌더링될 수 있다. 다른 실시예에서는, 아바타가 디스플레이를 위해 렌더링되지 않는다. 본 개시내용의 균형은 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 다양한 시스템 및 방법을 제시한다. 이들 시스템 및 방법은 다양한 애플리케이션 예를 들면, 비디오 게임, 대화식(interactive) 트레이닝 소프트웨어, 물리 치료에서, 또는 소매 환경에서 사용될 수 있다. 더욱 일반적으로는, 아바타는 피험체의 가상 표시가 요구되는 곳마다 사용될 수 있다.
소매 환경에서의 아바타의 일례의 응용은 고객이 가상적으로 다양한 아이템을 '시도해보는(try on)' 것을 가능하게 하는 것이다. 그러한 아이템은 의복, 안경, 신발, 액세서리, 인공 기관(prostheses), 보석, 문신, 및/또는 화장을 예로서 포함할 수 있다. 가상의 형태로 이러한 아이템으로 고객의 아바타를 증강(augment)시키면, 고객은 대응하는 실제의 아이템을 착용할 때 자신이 어떻게 보일지를 예측할 수 있을 것이다. 이러한 방식은 탈의실에 실제로 방문하기 이전에 아이템을 미리 선별(pre-screen)하여 시간을 절약하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 고객은 가상 아이템으로 증강된 자신의 아바타의 이미지를 다른 사람과 공유할 것을 선택할 수 있다. 일부 시나리오에서는, 공유가 예를 들면, 이메일이나 휴대폰을 통해 물리적으로 함께 있지 않은 친구 또는 가족 구성원과 원격으로 이루어질 수 있다. 이 방식으로, 고객은 아이템을 구매하기로 결정하기 전에 다른 사람의 조언을 받는 혜택을 누릴 수 있다. 아바타 기반 온라인 소매 체험 시에, 아이템을 선택하고, 아이템을 시도해보며, 그 후 아이템을 구매하는 전체 프로세스가 고객의 가정 또는 직장에서 사적으로 수행될 수 있다.
현 기술에서는, 아바타 구성을 위한 가파른 충실도 대 비용 곡선이 존재한다. 비디오 게임 응용에 적합한 낮은 충실도 아바타는 저가의 장비를 사용하여 간단히 구성될 수 있다. 그러나, 상기 언급한 응용은 훨씬 더 높은 충실도의 아바타를 필요로 할 수 있다. 높은 충실도 아바타 - 정해진 인간 피험체를 실제로 닮은 아바타 - 는 일반적으로 전문화된 스튜디오급 품질의 장비를 사용하여 구성된다. 특히, 고해상도 깊이 카메라는, 아바타가 기반으로 하는 3차원 이미지 데이터를 획득하기 위해 사용될 수 있다.
최근에는, 최신식의 고객 깊이 카메라가 퍼스널 컴퓨터 및 비디오 게임 시스템용 사용자 입력 장치의 형태로 출현했다. 일례는 미국 워싱턴주 레드먼드 소재의 마이크로소프트 코포레이션에서 만든 키넥트® 시스템이다. 본 명세서에 기술되는 시스템 및 방법은 인간 피험체의 실물 같은 아바타가 구성되게 하는 깊이 데이터를 제공하기 위해 깊이 카메라를 사용할 수 있다. 이들 시스템 및 방법에서, 아바타의 해상도는 깊이 카메라의 해상도에 의해 제한되지 않는다. 그 대신에, 이 방식은 깊이 데이터로부터 도출되는 특성 측정값(characteristic metrics)의 세트가 고해상도의 실물 같은 신체 모델의 구성을 인도하는 정교한 머리 및 신체 모델링(modeling) 기술을 적용하며, 실물 같은 신체 모델은 그 후 임의로 비슷하게 구성된 머리 모델에 선택적으로 연결될 수 있고 실물 같은 피부 색 및 피부 질감으로 선택적으로 증강될 수 있다.
도 1은 일 실시예에서, 인간 피험체(12)의 아바타를 구성하기 위한 시스템(10)을 도시한다. 이 시스템은 피험체를 보기 위해 배치되는 시각 기반(vision-based) 사용자 입력 장치(14A)를 포함한다. 예시된 실시예에서는, 사용자 입력 장치가 모니터(18A)에 동작적으로 연결되어 있는 퍼스널 컴퓨터(16A)에 동작적으로 연결된다. 하나의 비제한적인 실시예에서는, 사용자 입력 장치가 키넥트® 시스템일 수 있고, 퍼스널 컴퓨터가 마이크로소프트 코포레이션에서 만든 XBOX 360®과 같은 비디오 게임 시스템일 수 있다. 퍼스널 컴퓨터는 이후 더욱 상세히 기술되는 바와 같이, 연관된 저장 서브시스템(24)과 함께 논리 서브시스템(22)을 포함할 수 있다. 저장 서브시스템은 논리 서브시스템이 본 명세서에 기술되는 방법의 양상을 수행하게 하는 명령어를 포함할 수 있다.
도 1에 예시된 실시예에서는, 사용자 입력 장치(14A)는 피험체(12)의 깊이 맵을 획득하도록 구성된 깊이 카메라(26)를 포함한다. 사용자 입력 장치는 또한 적어도 피험체의 얼굴의 컬러 이미지를 획득하도록 구성되는 컬러 카메라(28)를 포함한다. 더욱 일반적으로는, 사용자 입력 장치 내의 카메라의 성질(nature) 및 수는 본 개시내용의 다양한 실시예에서 상이할 수 있다. 그러한 카메라는 깊이 맵이 다운스트림 처리를 통해 획득되게 하는 이미지 데이터를 획득하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 '깊이 맵'은 대응하는 영역의 깊이를 나타내는 각 픽셀의 깊이 값으로, 이미지화된 장면의 대응하는 영역에 등록된 픽셀의 어레이를 지칭한다. '깊이'는 사용자 입력 장치로부터의 거리 증가에 따라 증가하는 깊이 카메라의 광축에 평행한 좌표로서 정의된다.
일 실시예에서는, 한 쌍의 입체 카메라로부터의 이미지 데이터는 깊이 맵을 생성하기 위해 공동으로 등록되고 수학적으로 연결될 수 있다. 다른 실시예에서는, 사용자 입력 장치(14A)는 다수의 이산 특징(feature)들(예를 들면, 라인 또는 도트(dot))을 포함하는 구조화된 적외선 조명을 투사하도록 구성될 수 있다. 깊이 카메라는 피험체로부터 반사되는 구조화된 조명을 이미지화하도록 구성될 수 있다. 이미지화된 피험체의 다양한 영역 내의 인접한 특징들 사이의 간격에 기초하여, 피험체의 깊이 맵이 구성될 수 있다.
다른 실시예에서는, 사용자 입력 장치(14A)가 펄스화된 적외선 조명을 투사하도록 구성될 수 있다. 한 쌍의 카메라가 피험체로부터 반사되는 펄스화된 조명을 검출하도록 구성될 수 있다. 양쪽 카메라는 펄스화된 조명에 동기화된 전자 셔터를 포함할 수 있지만, 카메라들을 위한 통합 시간이 상이할 수 있어서, 소스로부터 피험체로 그 후 카메라로의 펄스화된 조명의 픽셀 해상도의 비행 시간(time-of-flight)은 2개의 카메라의 대응하는 픽셀에 수광되는 광의 상대량으로부터 알 수 있게 된다.
상술한 구성은 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 다양한 방법을 가능하게 한다. 그러한 일부 방법이 이제 상기 구성을 계속해서 참조하여 예로서 기술된다. 그러나, 본 명세서에서 기술된 방법들 및 본 개시내용의 범위 내의 다른 것들은 상이한 구성에 의해서도 또한 가능하게 될 수 있음을 이해해야 한다. 이들 방법은 시스템(10)이 동작하고 있는 임의의 시간에 시작될 수 있고 반복적으로 실행될 수 있다. 본 명세서에 기술되고/되거나 예시되는 프로세스 단계들의 일부는 일부 실시예에서는 본 개시내용의 범위로부터 벗어남 없이 생략될 수 있다. 유사하게, 프로세스 단계들의 표시된 순서는 의도된 결과를 달성하기 위해 항상 필요하지는 않지만, 예시 및 설명을 용이하게 하기 위해 제공된다. 예시된 행동, 기능 또는 동작 중의 하나 이상이 사용되고 있는 특수한 전략에 따라서 반복적으로 수행될 수 있다.
도 2는 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법(30)의 일례를 예시한다. 방법(30)의 단계(32)에서, 피험체의 깊이 맵이 획득된다. 본 명세서에서 고려되는 다양한 실시예에서는, 깊이 맵은 사용자 입력 장치(14A)와 같은 사용자 입력 장치 내에서 또는 사용자 입력 장치로부터 획득될 수 있다.
단계(34)에서, 피험체의 가상 골격이 획득된 깊이 맵을 기초로 하여 획득된다. 도 3은 일 실시예에서의 가상 골격(36)의 일례를 도시한다. 가상 골격은 복수의 관절(40)에서 회전 가능하게(pivotally) 연결되는 복수의 골격계 분절(skeletal segment: 38)을 포함한다. 일부 실시예에서는, 각각의 골격계 분절 및/또는 각각의 관절에 신체 부위 명칭(body-part designation)이 할당될 수 있다. 도 3에서는, 각 골격계 분절(38)의 신체 부위 명칭이 첨부되는 문자로 표시되며, A는 머리, B는 쇄골, C는 상박(upper arm), D는 팔뚝, E는 손, F는 몸통, G는 골반, H는 허벅지, J는 하퇴(lower leg), 및 K는 발을 나타낸다. 유사하게, 각 관절(40)의 신체 부위 명칭이 첨부되는 문자로 표시되며, A는 목, B는 어깨, C는 팔꿈치, D는 손목, E는 등 아래 부분, F는 엉덩이, G는 무릎, 및 H는 발목을 나타낸다. 자연스럽게, 도 3에 도시된 골격계 분절 및 관절의 배치는 전혀 제한적이지 않다. 본 개시내용과 일치하는 가상 골격은 가상적으로 임의의 타입 및 수의 골격계 분절 및 관절을 포함할 수 있다.
일 실시예에서는, 각각의 관절에는 다양한 파라미터 예를 들면, 관절 좌표를 특정하는 직교 좌표, 관절 회전을 특정하는 각도 및 대응하는 신체 부위(손을 폄, 손을 쥠 등)의 형태를 특정하는 추가의 파라미터가 할당될 수 있다. 가상 골격은 각각의 관절의 이들 파라미터의 어느 하나 또는 전부를 포함하는 데이터 구조의 형태를 취할 수 있다. 이 방식으로, 가상 골격 - 그 사이즈, 형상, 배향, 위치 등 - 을 정의하는 측정값의 데이터가 관절에 할당될 수 있다.
이제 도 2로 되돌아가서, 가상 골격의 골격계 분절 및/또는 관절은 방법(30)의 단계(34)에서 깊이 맵에 맞추어질 수 있다. 이 동작은 골격의 다양한 관절의 적절한 위치, 회전 각도 및 다른 파라미터 값을 결정할 수 있다. 임의의 적절한 최소화 방법을 통해, 골격계 분절의 길이 및 관절의 위치 및 회전 각도가 깊이 맵의 다양한 윤곽에 따라 조정될 수 있다. 일부 실시예에서는, 골격계 분절을 맞추려는 동작은 깊이 맵의 복수의 윤곽에 신체 부위 명칭을 할당하는 것을 포함할 수 있다. 임의로, 신체 부위 명칭은 최소화에 앞서 할당될 수 있다. 그와 같이, 맞춤(fitting) 절차는 신체 부위 명칭에 의해 또는 신체 부위 명칭에 부분적으로 기초하여 통지될 수 있다. 예를 들면, 신체 모델의 이전에 트레이닝된 모음집(collection)이 깊이 맵으로부터의 특정 픽셀을 특정 신체 부위에 속하는 것으로 라벨링(label)하기 위해 사용될 수 있고, 그런 다음 이 신체 부위를 위해 적절한 골격계 분절이 라벨링된 픽셀에 맞춰질 수 있다. 주어진 윤곽이 피험체의 머리로 지정된 경우에는, 맞춤 절차가 단일 관절 즉, 목에 회전 가능하게 연결되는 골격계 분절을 이 윤곽에 맞추도록 시도할 수 있다. 윤곽이 팔뚝으로서 지정되는 경우에는, 맞춤 절차는 2개의 관절 - 분절의 각각의 끝단에 하나씩 - 에 연결되는 골격계 분절을 맞추도록 시도할 수 있다. 더욱이, 제공된 윤곽이 피험체의 어느 신체 부위에도 대응할 것 같지 않다고 결정된 경우에는, 이 윤곽이 마스킹될(masked) 수 있거나 그렇지 않으면 후속하는 골격계 맞춤으로부터 제거될 수 있다. 이상의 설명은 가상 골격을 구성하는 데 사용될 수 있는 방법의 범위를 제한하는 것으로 이해되어서는 안되며, 가상 골격은 본 개시내용의 범위로부터 벗어남 없이 임의의 적절한 방식으로 깊이 맵으로부터 도출될 수 있다.
도 2에서 이어서, 단계(42)에서 특성 측정값의 세트가 34에서 획득된 가상 골격으로부터 수집된다(harvested). 그러한 측정값은 가상 골격의 미리 결정된 포인트들 사이의 거리에 대응할 수 있다. 일부 실시예에서는, 특성 측정값의 세트는 피험체의 신체의 사이즈 및 형상에 알기 쉽게 관련될 수 있다. 예를 들면, 특성 측정값은 피험체의 키, 다리 길이, 팔 길이, 어깨 너비, 가슴 반경(chest radius), 허리 반경, 엉덩이(buttock) 반경, 팔 반경 및 다리 반경 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
단계(44)에서 이 방식으로 수집된 특성 측정값의 세트가 피험체의 신체를 닮은 가상 신체 메쉬를 출력하도록 구성된 알고리즘으로의 입력으로서 제공된다. 바꿔 말하면, 이 알고리즘은 특성 측정값의 함수로서 가상 신체 메쉬를 계산한다. 일부 실시예에서는, 이러한 목적으로 사용되는 알고리즘은 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 트레이닝되는 알고리즘일 수 있다. 더욱 구체적으로는, 이 알고리즘은 이후에 더욱 상세히 기술되는 바와 같이, 다양한 자세들을 취하는 실제 인간 모델 및 단일 자세를 취하는 다양한 인간 모델들을 이용하여 트레이닝된 하나의 알고리즘일 수 있다.
하나의 비제한적인 실시예에서는, 가상 신체 메쉬가 가상 신체 메쉬 템플릿(template) M의 변형에 의해 구성된다. 이 템플릿에는 실제의 인간 모델의 360도 3D 스캔으로부터 캡처된 특정의 원래(origin) 자세 및 형상이 제공된다. 이 템플릿에 적용되는 자세 및 형상 변이는 템플릿 메쉬 M의 각각의 삼각형의 아핀 변환(affine transformation)으로서 계산된다. 구체적으로는, 삼각형 p k 는 변
Figure pct00001
에 의해 식별되며, 이 변은 0번째 꼭짓점으로부터 j번째 꼭짓점까지의 벡터로서 정의되고, j=1, 2에 대해
Figure pct00002
이다. 그 후, 새로운 자세의 그리고 새로운 형상을 갖는 신체 메쉬에 대해, 각각의 새로운 삼각형 p * k 가 대응하는 템플릿 메쉬 삼각형 p k 의 변형으로서 계산된다. 기호로,
Figure pct00003
여기에서, R I는 I번째 관절의 골격에서의 그 강성 뼈(rigid bone)의 회전이다. 동일한 I번째 골격에 속하는 모든 삼각형에 동일한 회전이 제공되며, 그에 따라
Figure pct00004
는 자세의 변화에 의해 야기되는 각각의 삼각형 변의 변형을 기술하는 데 사용되는 3×3 아핀(affine) 변환 행렬이다. S k는 신체 형상 변형을 나타낸다. 따라서, 회전, 신체 자세 변환, 및 신체 형상 변환이 가상 신체 메쉬 템플릿에 각각 적용되어 가상 신체 메쉬를 획득한다.
이 시스템에서는, 회전 R I는 방법 단계(34)의 상황에서 상술한 바와 같이 획득된다. 알려지지 않은 Q k는 아래와 같은 선형 회귀(linear regression)로부터 계산된다. 단일 인간 모델의 다양한 3D 메쉬가 상이한 자세로 캡처된다. 이들 메쉬 M i 는 동일한 위상 기하학(topology)을 갖고 아핀 변환 Q k i 가 아래의 식을 최소화함으로써 계산된다.
Figure pct00005
여기에서, ws는 두 번째 항의 가중치를 조정한다. 트위스트 벡터(twist vector)로 표시되는 추정되는 Q 행렬과 공지된 R의 세트를 고려해 볼 때, Q와 R 사이의 관계는 선형으로 회귀될 수 있다. 그러므로, Q는 R로부터 예측될 수 있고, R로부터 Q로의 선형 변환이 고속 계산을 위한 시스템에 저장된다.
신체 형상 변환 S를 획득하기 위해서는, 상이한 인간 모델의 다양한 3D 메쉬가 동일한 자세로 캡처된다. S는 아래의 식을 최소화함으로써 R 및 Q로부터 계산된다.
Figure pct00006
여성과 남성 신체 타입 사이의 자연스러운 차이를 더욱 잘 나타내기 위해서, 트레이닝 프로세스가 여성 모델 및 남성 모델에 별개로 적용된다. 특성 측정값이 3D 메쉬에서 또한 측정된다. 선형 맵이 9×N 벡터로 표시되는 형상 변환 행렬 S 및 측정값을 기초로 하며, 여기에서 N은 템플릿 메쉬의 삼각형 면의 수이다. 우세한 서브스페이스(dominant subspace)를 캡처하기 위해 이 선형 공간에 대해 주성분 분석(PCA: principal component analysis)이 수행된다. 그러므로, 특성 측정값의 세트, 예를 들면, 키, 팔 길이, 어깨 너비, 가슴 반경 및 허리 반경을 포함하는 세트가 주어졌을 때, 신체 형상 변환 S는 PCA에 의해 근사될 수 있다.
특성 측정값의 세트가 측정되고, 주어진 깊이 맵 및 가상 골격에 대해 회전 RS가 획득된다. Q 및 S는 앞 단락에서 기술되는 바와 같이 계산될 수 있다. 그 후, 최종 메쉬가 최소 제곱 시스템:
Figure pct00007
을 푸는 것에 의해 계산되며, 여기에서
Figure pct00008
는 변수이다. 이 모델이 변환 불변성(translation invariant)이기 때문에, 꼭짓점이 y0 = (0,0,0)을 설정함으로써 특정 위치에 고정된다. 도 4는 상기 알고리즘을 이용하여 구성될 수 있는 가상 신체 메쉬(46)의 일례를 도시한다.
도 2를 다시 참조하면, 단계(48)에서 가상 신체 메쉬가 선택적으로 개선될 수 있다. 더욱 구체적으로는, 가상 신체 메쉬는 깊이 맵 상의 포인트들과 가상 신체 메쉬의 대응하는 포인트들 사이의 거리를 최소화하기 위해 특성 측정값을 변화시킴으로써 개선될 수 있다. 일 실시예에서는, 가상 신체 메쉬는 비선형 ICP 알고리즘을 적용함으로써 개선될 수 있다. 변수로서 최종 메쉬의 꼭짓점의 위치 및 특성 측정값의 세트와 관련하여, 하기의 이차 함수는 깊이 맵과 최종 메쉬 사이의 거리의 변이가 미리 정의된 임계값 미만이 될 때까지 또는 반복의 최대 횟수에 도달할 때까지 반복하여 최소화된다:
Figure pct00009
최종 메쉬는 상기 2개의 식에 의해 제공된 결과로부터 초기화되고, 특성 측정값이 측정으로부터 초기화된다. 메쉬와 깊이 맵 사이의 거리는 가장 가까운 근접 포인트의 모든 쌍 사이의 제곱된 거리의 합이다.
방법(30)의 단계(50)에서, 가상 신체 메쉬와 구별되는 가상 머리 메쉬가 구성된다. 가상 머리 메쉬는 지금까지 언급된 제1 깊이 맵과는 상이한 제2 깊이 맵에 기초하여 구성될 수 있다. 제2 깊이 맵은, 제1 깊이 맵이 획득될 때보다 피험체가 깊이 카메라에 더 가까이 있을 때 획득될 수 있다. 일 실시예에서는, 제2 깊이 맵이 피험체의 머리의 3개의 상이한 이미지 캡처의 합성물(composite)일 수 있으며, 3개의 상이한 이미지 캡처는 정면 관점, 우측으로 30도 회전한 관점, 및 좌측으로 30도 회전한 관점으로부터의 캡처이다. 제2 깊이 맵에서는, 피험체의 얼굴 특징이 제1 깊이 맵에서 보다는 더욱 미세하게 분해(resolve)될 수 있다. 다른 실시예에서는, 피험체의 머리가 연속적인 이미지 캡처들 사이에서 30도를 초과하거나 미만의 각도로 회전될 수 있다.
가상 머리 메쉬를 구성하기 위해서, 가상 머리 메쉬 템플릿이 제2 깊이 맵 상의 포인트들과 가상 머리 메쉬 상의 대응하는 포인트들 사이의 거리를 최소화하도록 변형될 수 있다. 그 후, 가상 머리 메쉬는 사용자 입력 장치의 컬러 카메라로부터의 하나 이상의 이미지 캡처로부터 도출되는 색 및 질감에 의해 증강될 수 있다. 이 방식으로, 가상 머리 메쉬는 실제의 인간 피험체를 닮도록 개인화(personalize)될 수 있으며, 즉, 가상 머리 메쉬는 형상에서 및 피부 색/질감에서 모두 피험체의 얼굴 특징을 닮은 얼굴 특징을 제공할 수 있다.
단계(52)에서 가상 신체 메쉬가 가상 머리 메쉬에 연결된다. 이 단계에서는, 가상 신체 템플릿 메쉬의 머리가 먼저 잘려나간 후에, 템플릿 메쉬의 2개의 개방 경계들을 3각형으로 만듦(triangulating)으로써 가상 머리 템플릿 메쉬에 연결된다. 연결된 모델은 그 후 시스템 내에 저장되고 가상 신체 메쉬 및 가상 머리 메쉬가 준비될 때 로딩된다. 2개의 템플릿 메쉬들이 각각 2개의 가상 메쉬들로 대체되는데, 이는 2개의 템플릿 메쉬들과 2개의 가상 메쉬들이 동일한 연결성을 갖기 때문이다. 가상 머리 메쉬의 크기(scale)는 가상 신체 메쉬와 일치하는 비율에 따라서 조정된다. 목 주위의 꼭짓점들이 또한 매끄럽게 되는 한편, 다른 꼭짓점들은 고정된 상태로 유지된다. 이 방식으로, 기하학적으로 현실적이고 이음매 없는(seamless) 머리/신체 메쉬가 구성될 수 있다.
단계(54)에서 가상 신체 메쉬는 피험체를 위해 적절한 피부 색 및/또는 피부 질감에 의해 증가된다. 일부 실시예에서는, 피부 색 및/또는 피부 질감이 피험체의 얼굴을 포함하는 영역으로부터의 컬러 이미지 데이터와 같은, 사용자 입력 장치(14A)로부터의 컬러 이미지 데이터를 기초로 하여 선택될 수 있다. 바꿔 말하면, 가상 신체 메쉬에 적용되는 피부 색 및/또는 피부 질감은 피험체의 얼굴의 피부 색 및/또는 피부 질감에 매칭하도록 동기화될 수 있다. 일 실시예에서는, 시스템은 먼저 미리 설계된 데이터베이스에서 신체 질감 이미지를 선택한 후, 저 주파수 컬러 성분을 변조시켜 신체 질감 이미지의 전체 컬러가 얼굴 피부의 컬러와 일치되게 한다. 도 5는 가상 머리 메쉬(56)의 일례를 도시한다. 도 6은 가상 머리 메쉬(56)가 가상 신체 메쉬(46)에 연결되어 있는 연결된 머리/신체 메쉬(58)를 도시한다.
도 7은 아바타를 애니메이트(animate)하기 위한 방법(60)의 일례를 예시한다. 방법(60)의 단계(30)에서, 아바타가 구성된다. 일 실시예에서는, 아바타가 지금까지 예시된 방법에 따라서 구성될 수 있다. 단계(62)에서, 애니메이트된 아바타에 대해 요구되는 초기 자세가 특정된다. 요구되는 초기 자세는 팔을 죽 뻗고, 오른 손을 들며, 왼쪽 다리를 올리는 등의 서있는 자세일 수 있다. 단계(64)에서, 가상 골격이 원하는 자세에 기초해서 재배치된다. 단계(66)에서, 가상 신체 메쉬의 변형은 상술한 바와 같이, 재배치된 가상 골격에 기초하여 계산된다. 일 실시예에서는, 변형을 계산하는 것은 가상 신체 메쉬에 선형 스키닝 모델(linear skinning model)을 적용하는 것을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서는, 변형을 계산하는 것은 가상 신체 메쉬에 기계적인 스키닝 시뮬레이션을 적용하는 것을 포함할 수 있다. 기계적인 스키닝 시뮬레이션에서, 피험체의 살 및 피부의 움직임이 뉴턴 물리학에 따라서 가상 골격의 변위의 함수로서 시뮬레이션된다. 단계(66)으로부터, 방법은 요구되는 후속하는 자세가 특정되는 단계(62)로 복귀할 수 있다. 원하는 후속하는 자세는 예를 들면, 점증적으로 변화하는 자세일 수 있다. 따라서, 가상 골격을 재배치하고 가상 신체 메쉬의 변형을 계산하는 단계들은 아바타를 애니메이트하기 위해 반복될 수 있다. 일 실시예에서는, 이 방법에 따라서 애니메이트되는 아바타가 비디오 게임 내의 캐릭터(character)로서 사용될 수 있다.
본 명세서에서 고려되는 방법에서는, 사실상 임의의 입력 메커니즘이 아바타를 위한 초기 및 후속하는 요구되는 자세를 특정하는 데 사용될 수 있다. 그러한 메커니즘은 신체 움직임을 지시하는 음성 명령, 또는 사용자 인터페이스를 통해 신체 움직임 및/또는 제스처(gesture)의 메뉴로부터의 선택을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서는, 사용자 입력 장치(14A)에 의한 실시간 골격 추적(tracking)이 애니메이트된 아바타의 움직임을 인도할 수 있다. 더욱 구체적으로는, 피험체가 아바타에 대해 원하는 방식으로 자신의 신체를 움직임으로써 아바타의 움직임을 간단히 특정할 수 있다. 사용자 입력 장치는 피험체의 신체의 움직임을 추적하고, 방법(60)이 실행되는 개인용 컴퓨터에 제스처 데이터의 스트림을 제공하도록 구성될 수 있다.
도 8은 소매 환경에서 아바타를 사용하기 위한 방법(68)의 일례를 예시한다. 방법(68)의 단계(30)에서, 아바타가 예를 들어, 지금까지 예시된 방법에 따라서 구성된다. 단계(70)에서, 아바타의 가상 신체 메쉬는 가상 의복으로 증강된다. 가상 의복은 피험체에게 판매하기 위한 실제의 의복와 유사하도록 모델화될 수 있다. 단계(71)에서, 이와 같이 구성되고 이와 같이 의복이 착용된 아바타가 피험체에 의해 검토되기 위해 제공된다. 아바타는 소매 사업체(retail establishment)에서, 또는 피험체의 가정이나 직장 등에서 비디오 모니터 상에서 검토되기 위해 제공될 수 있다. 도 9는 일례의 시나리오에서 피험체(12)에 의한 아바타(72)의 제공 및 리뷰를 예시한다. 본 명세서에 기술되는 다양한 방법으로부터의 양상들이 함께 사용될 수 있음을 주의해야 한다. 예를 들면, 방법(68)에서 피험체에게 리뷰하기 위해 제공되는 옷이 입혀진 아바타가 또한 방법(60)에 따라서 애니메이트될 수 있다.
일부 실시예에서는, 상술한 방법 및 프로세스가 하나 이상의 컴퓨팅 장치의 컴퓨팅 시스템에 제약(tie)될 수 있다. 특히, 이러한 방법 및 프로세스는 컴퓨터 응용 프로그램 또는 서비스, 응용 프로그래밍 인터페이스(application-programming interface; API), 라이브러리(library), 및/또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품으로서 실현될 수 있다.
도 10은 상술한 방법 및 프로세스의 하나 이상을 수행할 수 있는 컴퓨팅 시스템(16)의 비제한적인 실시예를 개략적으로 도시한다. 컴퓨팅 시스템(16)은 간략화된 형태로 도시된다. 사실상 임의의 컴퓨터 아키텍처가 본 개시내용의 범위로부터 벗어남 없이 사용될 수 있음을 이해해야 한다. 상이한 실시예들에서는, 컴퓨팅 시스템(16)은 메인프레임(mainframe) 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑(laptop) 컴퓨터, 태블릿(tablet) 컴퓨터, 홈 엔터테인먼트(home-entertainment) 컴퓨터, 네트워크 컴퓨팅 장치, 게이밍 장치, 모바일 컴퓨팅 장치, 모바일 통신 장치(예를 들면, 스마트폰) 등의 형태를 취할 수 있다.
컴퓨팅 시스템(16)은 논리 서브시스템(22) 및 저장 서브시스템(24)을 포함한다. 컴퓨팅 시스템(16)은 선택적으로 디스플레이 서브시스템(18), 입력 장치 서브시스템(14), 통신 서브시스템(76), 및/또는 도 10에 도시되지 않은 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(16)은 또한 선택적으로 예를 들면, 키보드, 마우스, 게임 컨트롤러, 카메라, 마이크로폰, 및/또는 터치 스크린과 같은 하나 이상의 사용자 입력 장치를 포함하거나 이들과 인터페이스할 수 있다. 이러한 사용자 입력 장치는 입력 장치 서브시스템(14)의 부분을 형성할 수 있거나 입력 장치 서브시스템(14)과 인터페이스할 수 있다.
논리 서브시스템(22)은 명령어를 실행하도록 구성되는 하나 이상의 물리적인 장치를 포함한다. 예를 들면, 하나 이상의 애플리케이션, 서비스, 프로그램, 루틴, 라이브러리, 오브젝트(object), 구성요소, 데이터 구조, 또는 다른 논리 구성의 부분인 명령어를 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 명령어는 작업(task)을 수행하도록, 데이터 타입을 구현하도록, 하나 이상의 구성요소들의 상태를 변환하도록, 또는 그렇지 않으면 요구되는 결과에 도달하도록 구현될 수 있다.
논리 서브시스템은 소프트웨어 명령어를 실행하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 논리 서브시스템은 하드웨어 또는 펌웨어 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 하드웨어 또는 펌웨어 논리 머신을 포함할 수 있다. 논리 서브시스템의 프로세서는 싱글 코어 또는 멀티 코어일 수 있고, 프로세서 상에서 실행되는 프로그램은 순차, 병렬 또는 분산 처리를 위해 구성될 수 있다. 논리 서브시스템은 선택적으로 원격으로 위치되고/되거나 조정되는(coordinated) 처리를 위해 구성될 수 있는 2 이상의 장치들 중에 분산되는 개별 구성요소를 포함할 수 있다. 논리 서브시스템의 양상은 클라우드(cloud) 컴퓨팅 구성으로 구성된 원격으로 액세스 가능한 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치들에 의해 가상화되고 실행될 수 있다.
저장 서브시스템(24)은 본 명세서에 기술된 방법 및 프로세스를 실현하기 위해 논리 서브시스템에 의해 실행 가능한 데이터 및/또는 명령어를 유지하도록 구성되는 하나 이상의 물리적, 비일시적 장치를 포함한다. 이러한 방법 및 프로세스가 실현될 때, 저장 서브시스템(24)의 상태는 예를 들면, 상이한 데이터를 유지하도록 변환될 수 있다.
저장 서브시스템(24)은 분리형 매체 및/또는 내장형 장치를 포함할 수 있다. 저장 서브시스템(24)은 광학 메모리 장치(예를 들면, CD, DVD, HD-DVD, 블루레이 디스크 등), 반도체 메모리 장치(예를 들면, RAM, EPROM, EEPROM 등) 및/또는 자기 메모리 장치(예를 들면, 하드 디스크 드라이브, 플로피 디스크 드라이브, 테이프 드라이브, MRAM 등)를 포함할 수 있다. 저장 서브시스템(24)은 휘발성, 비휘발성, 동적, 정적, 판독/기록, 판독 전용, 랜덤 액세스, 순차 액세스, 위치 어드레스 지정 가능, 파일 어드레스 지정 가능, 및/또는 내용 어드레스 지정 가능 장치를 포함할 수 있다.
저장 서브시스템(24)은 하나 이상의 물리적, 비일시적 장치를 포함하는 것을 이해할 것이다. 그러나, 일부 실시예에서는, 본 명세서에 기술된 명령어의 양상은 유한한 지속기간 동안 물리적 장치에 의해 유지되지 않는 순수 신호(pure signal) - 예를 들면, 전자기 또는 광학 신호 등 - 에 의해 일시적인 방식으로 전달될 수 있다. 더욱이, 본 개시내용과 관련된 데이터 및 다른 형태의 정보가 순수 신호에 의해 전달될 수 있다.
일부 실시예에서는, 논리 서브시스템(22)의 양태 및 저장 서브시스템(24)의 양상이 하나 이상의 하드웨어 논리 구성요소로 함께 통합될 수 있고, 이 구성 요소를 통해 본 명세서에 기능적으로 기술된 것이 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 이러한 하드웨어 논리 구성요소는 예를 들면, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA; field-programmable gate array), 프로그램 및 주문형 반도체(PASIC/ASIC; program- and application-specific integrated ciruit), 프로그램 및 주문형 표준 제품(PSSP/ASSP; program- and application-specific standard product), 시스템 온 칩(SOC; system-on-a-chip) 시스템 및 복합 프로그램 가능 논리 장치(CPLD; complex programmable logic device)를 포함할 수 있다.
용어 "모듈", "프로그램" 및 "엔진"은 특정 기능을 수행하기 위해 실현되는 컴퓨팅 시스템(16)의 양상을 기술하는 데 사용될 수 있다. 일부의 경우에는, 모듈, 프로그램, 또는 엔진은 저장 서브시스템(24)에 의해 유지되는 명령어를 실행하는 논리 서브시스템(22)을 통해 예시(instantiate)될 수 있다. 상이한 모듈들, 프로그램들, 및/또는 엔진들이 동일한 애플리케이션, 서비스, 코드 블록, 오브젝트, 루틴, API, 함수 등으로부터 예시될 수 있음을 이해해야 한다. 유사하게, 동일한 모듈, 프로그램, 및/또는 엔진은 상이한 애플리케이션들, 서비스들, 코드 블록들, 오브젝트들, 루틴들, API들, 함수들 등에 의해 예시될 수 있다. 용어 "모듈", "프로그램", 및 "엔진"은 실행 가능한 파일, 데이터 파일, 라이브러리, 드라이버, 스크립트(script), 데이터베이스 레코드 등의 개별 또는 그룹을 포함할 수 있다.
"서비스"는 본 명세서에 사용되는 바와 같이, 다수의 사용자 세션에 거쳐 실행 가능한 애플리케이션 프로그램인 것을 이해할 것이다. 서비스는 하나 이상의 시스템 구성요소, 프로그램, 및/또는 다른 서비스에 사용 가능할 수 있다. 일부 구현에서는, 서비스는 하나 이상의 서버 컴퓨팅 장치에서 실행할 수 있다.
디스플레이 서브시스템(18)이 포함된 경우, 디스플레이 서브시스템(18)은 저장 서브시스템(24)에 의해 유지되는 데이터의 시각적인 표시를 제공하는 데 사용될 수 있다. 이 시각적인 표시는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI; graphical user interface)의 형태를 취할 수 있다. 본 명세서에 기술된 방법 및 프로세스는 저장 서브시스템에 의해 유지된 데이터를 변화시키고, 그에 따라 저장 서브시스템의 상태를 변환함에 따라, 디스플레이 서브시스템(18)의 상태가 유사하게 기반 데이터(underlying data)의 변화를 시각적으로 표시하도록 변환될 수 있다. 디스플레이 서브시스템(18)은 사실상 임의의 타입의 기술을 이용하는 하나 이상의 디스플레이 장치를 포함할 수 있다. 이러한 디스플레이 장치는 공유되는 인클로저(enclosure) 내에서 논리 서브시스템(22) 및/또는 저장 서브시스템(24)과 연결될 수 있거나, 이러한 디스플레이 장치는 주변 디스플레이 장치일 수 있다.
통신 서브시스템(76)이 포함된 경우, 통신 서브시스템(76)은 컴퓨팅 시스템(16)을 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치와 통신으로 연결하도록 구성될 수 있다. 통신 서브시스템(76)은 하나 이상의 상이한 통신 프로토콜과 호환되는 유선 및/또는 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 통신 서브시스템은 유선 전화 네트워크, 또는 유선 또는 무선 로컬 또는 광역 네트워크를 통해 통신하기 위해 구성될 수 있다. 일부 실시예에서는, 통신 서브시스템은 컴퓨팅 시스템(16)이 인터넷과 같은 네트워크를 통해 다른 장치로 및/또는 다른 장치로부터 메시지를 전송 및/또는 수신 가능하게 할 수 있다.
본 개시내용의 주제는 다양한 프로세스, 시스템 및 구성 및 다른 특징, 기능, 동작 및/또는 본 명세서에 개시된 특성뿐만 아니라 이것들 중 어느 하나 및 모든 등가물의 모든 신규하고 자명하지 않은 조합 및 서브조합을 포함한다.
14 : 입력-장치 서브시스템
16 : 컴퓨팅 시스템
18 : 디스플레이 서브시스템
22 : 논리 서브시스템
24 : 저장 서브시스템
76 : 통신 서브시스템

Claims (20)

  1. 인간 피험체의 아바타를 구성(construct)하기 위한 방법에 있어서,
    상기 피험체의 깊이 맵(depth map)을 획득(acquire)하는 단계;
    상기 깊이 맵을 기초로 하여 상기 피험체의 가상 골격을 획득(obtain)하는 단계;
    상기 가상 골격의 미리 결정된 포인트들 사이의 거리에 대응하는 특성 측정값(characteristic metrics)의 세트를 상기 가상 골격으로부터 수집(harvest)하는 단계;
    상기 특성 측정값을 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 트레이닝되는 알고리즘 - 상기 알고리즘은 상기 특성 측정값의 함수로서 가상 신체 메쉬(mesh)를 출력하기 위해 다양한 자세들을 취하는 인간 모델 및 단일 자세를 취하는 다양한 인간 모델들을 이용하여 트레이닝됨 - 에 입력으로서 제공하는 단계;
    상기 피험체의 특징과 닮은 얼굴 특징을 가지며, 상기 가상 신체 메쉬와 구별되는 가상 머리 메쉬를 구성하는 단계; 및
    상기 가상 신체 메쉬를 상기 가상 머리 메쉬에 연결하는 단계를
    포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 가상 골격을 재배치하는 단계 및 상기 재배치된 가상 골격을 기초로 하여 상기 가상 신체 메쉬의 변형(deformation)을 계산하는 단계를 더 포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 변형을 계산하는 단계는 상기 가상 신체 메쉬에 선형 스키닝 모델(linear skinning model)을 적용하는 단계를 포함하는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 변형을 계산하는 단계는 상기 가상 신체 메쉬에 기계적 스키닝 시뮬레이션(mechanical skinning simulation)을 적용하는 단계를 포함하는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  5. 제2항에 있어서, 상기 아바타를 애니메이트(animate)하기 위해 상기 재배치하는 단계 및 상기 계산하는 단계를 반복하는 단계를 더 포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 애니메이트된 아바타를 비디오 게임 내의 캐릭터(character)로서 이용하는 단계를 더 포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 특성 측정값의 세트는 상기 피험체의 신체의 크기 및 형상에 명료하게(intelligibly) 관련되는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  8. 제1항에 있어서, 가상 신체 메쉬 템플릿에 회전, 신체 자세 변환 및 신체 형상 변환을 적용하여 상기 가상 신체 메쉬를 획득하는 단계를 더 포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 깊이 맵은 제1 깊이 맵이고, 상기 가상 머리 메쉬는 상기 피험체의 얼굴 특징이 상기 제1 깊이 맵에서 보다 더욱 미세하게 분해되는 제2 깊이 맵을 기초로 구성되는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  10. 제9항에 있어서, 가상 머리 메쉬 템플릿을 변형하여 상기 제2 깊이 맵 상의 포인트와 상기 가상 머리 메쉬 상의 대응하는 포인트 사이의 거리를 최소화하는 단계를 더 포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 피험체의 얼굴에 매칭되도록 합성된 신체 질감 및 상기 피험체의 얼굴에 매칭되는 피부 질감으로 상기 가상 신체 메쉬를 증강(augment)시키는 단계를 더 포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 피험체에게 판매하기 위한 실제 의복와 닮도록 모델화된 가상 의복으로 상기 가상 신체 메쉬를 증강시키는 단계를 더 포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 피험체에 의한 검토를 위해 상기 구성되고 옷이 입혀진 아바타를 제공하는 단계를 더 포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  14. 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법에 있어서,
    상기 피험체의 깊이 맵을 획득하는 단계;
    상기 깊이 맵을 기초로 하여 상기 피험체의 가상 골격을 획득하는 단계;
    상기 가상 골격의 미리 결정된 포인트들 사이의 거리에 대응하는 특성 측정값의 세트를 상기 가상 골격으로부터 수집하는 단계;
    상기 특성 측정값을 머신 러닝을 이용하여 트레이닝되는 알고리즘 - 상기 알고리즘은 상기 특성 측정값의 함수로서 가상 신체 메쉬를 출력하기 위해 다양한 자세들 및 단일 자세를 취하는 다양한 인간 모델들을 이용하여 트레이닝됨 - 에 입력으로서 제공하는 단계;
    상기 특성 측정값을 변화시켜 상기 가상 신체 메쉬를 개선하여, 상기 깊이 맵 상의 포인트와 상기 가상 신체 메쉬의 대응하는 포인트 사이의 거리를 최소화시키는 단계;
    상기 피험체의 얼굴 특징과 닮은 얼굴 특징을 갖는, 가상 신체 메쉬와 구별되는, 가상 머리 메쉬를 구성하는 단계; 및
    상기 가상 신체 메쉬를 상기 가상 머리 메쉬에 연결하는 단계를
    포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 가상 신체 메쉬는 반복적 최근접 포인트 알고리즘(iterative closest-point algorithm)을 적용함으로써 개선되는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 방법.
  16. 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 시스템에 있어서,
    논리 서브시스템;
    상기 논리 서브시스템에 의해,
    깊이 맵을 기초로 하여 상기 피험체의 가상 골격을 획득하고,
    상기 가상 골격의 미리 결정된 포인트들 사이의 거리에 대응하는 특성 측정값의 세트를 상기 가상 골격으로부터 수집하고,
    머신 러닝을 이용하여 트레이닝되는 알고리즘 - 상기 알고리즘은 상기 특성 측정값의 함수로서 가상 신체 메쉬를 출력하기 위해 다양한 자세들을 취하는 인간 모델 및 단일 자세를 취하는 다양한 인간 모델들을 이용하여 트레이닝됨 - 에 상기 특성 측정값을 입력으로서 제공하고,
    상기 피험체의 얼굴 특징과 닮은 얼굴 특징을 갖는, 가상 신체 메쉬와는 구별되는, 가상 머리 메쉬를 구성하고,
    상기 가상 신체 메쉬를 상기 가상 머리 메쉬에 연결하도록
    실행 가능한 명령어를 유지하는 저장 서브시스템을
    포함하는, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 논리 서브시스템에 동작 가능하게 연결되어 상기 피험체의 깊이 맵을 획득하도록 구성되는 깊이 카메라; 및
    상기 논리 서브시스템에 동작 가능하게 연결되어 상기 피험체의 얼굴의 컬러 이미지를 획득하도록 구성되는 컬러 카메라를
    더 포함하고;
    상기 명령어는 상기 논리 서브시스템이 상기 컬러 이미지로부터 도출되는 피부 색 및 피부 질감의 하나 이상으로 상기 가상 신체 메쉬를 증강시키도록 하는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 시스템.
  18. 제16항에 있어서, 상기 특성 측정값은 키, 다리 길이, 팔 길이, 어깨 너비, 가슴 반경(chest radius), 허리 반경, 엉덩이(buttock) 반경, 팔 반경 및 다리 반경 중 하나 이상을 포함하는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 시스템.
  19. 제16항에 있어서, 상기 다양한 자세들은 하나 이상의 서 있는 자세 및 하나 이상의 앉아 있는 자세를 포함하는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 시스템.
  20. 제16항에 있어서, 상기 다양한 인간 모델들은 상이한 신장 및 상이한 체중을 갖는 남성 및 여성 모델들을 포함하는 것인, 인간 피험체의 아바타를 구성하기 위한 시스템.
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