KR20200019757A

KR20200019757A - 안경테를 가상으로 조정하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램

Info

Publication number: KR20200019757A
Application number: KR1020207003320A
Authority: KR
Inventors: 올리버 쉬바르쯔; 이보 이흐르케
Original assignee: 칼 짜이스 아게; 칼 자이스 비전 인터내셔널 게엠베하
Priority date: 2017-07-06
Filing date: 2018-07-03
Publication date: 2020-02-24
Also published as: EP3649505A1; US11915381B2; CA3072117A1; JP2020525858A; JP2021099504A; EP3425446A1; EP3649505B1; CA3072117C; BR112020000106A2; JP6840889B2; ES2845569T3; KR102217887B1; CN113985628A; US20200233239A1; EP3425446B1; JP7369154B2; CN111033364A; WO2019007939A1; BR112020000106B1

Abstract

본 발명은 가상 안경 조정을 위한 방법, 그리고 해당 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨팅 장치에 관한 것이다. 제1 측정 지점이 사람의 머리의 3D 모델 상에 한정되며, 안경테의 모델은 제1 측정 지점에 기초하여 조정된다. 본 발명에 따라, 제1 측정 지점을 한정하는 단계는, 파라메트릭 머리 모델 상에 제2 측정 지점을 한정하는 단계; 파라메트릭 머리 모델을 사람의 머리의 3D 모델로 조정하는 단계; 및 제2 측정 지점 및 조정에 기초하여 제1 측정 지점을 결정하는 단계를 포함한다. 이러한 방식으로, 제2 측정 지점이 파라메트릭 모델 상에 한 번 한정되기만 하면 되므로, 상이한 머리의 복수의 상이한 3D 모델에 대해 제1 측정 지점이 한정될 수 있다.

Description

안경테를 가상으로 조정하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램

본 출원은 안경테를 가상으로 맞추기(fitting) 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.

여기서, DIN ESO 77998:2006-01 및 DIN ESO 8624:2015-12에 따라, 안경테는 안경 렌즈를 머리 상에 착용할 수 있게 하는 테 또는 홀더를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 특히, 본원에서 사용된 바와 같은 용어는 무테 안경테를 또한 포함한다. 구어로, 안경테는 테로도 지칭된다. 본 출원의 범위 내에서, 안경테의 가상 착용(donning)은 컴퓨팅 장치를 통해 안경테의 모델을 머리의 모델에 맞추는 것을 의미하며, 일반적으로 예를 들어, 컴퓨터 모니터와 같은 디스플레이 상에서 안경테를 사람의 머리에 맞추는 그래픽 표현과 관련된다.

머리 상에 안경테를 가상 착용하는 것은 예를 들어, US 2003/0123026 A1 또는 US 2002/015530 A1으로부터 알려져 있다. 이들 문헌에서, 안경테의 가상 착용은 주로, 사용자의 머리가 안경테와 함께 디스플레이되는 그래픽 표현에 의해 사용자가 상이한 안경테 중에서 선택하도록 돕는 역할을 한다.

US 9,286,715 B2는 또한 안경의 가상 착용을 위한 방법을 개시한다. 여기서, 안경테 및 머리 상에 모두, 복수의 지점이 한정된다. 안경테는 안경테 상의 선택된 지점이 머리 상의 선택된 지점과 일치하게 됨으로써 머리 상에 위치된다. 선택된 지점을 변경함으로써 위치가 변경된다. 이는 시각적 인상을 얻기 위한 목적으로 가상 착용을 제공하는 US 9,286,715 B2의 목적을 위해 충분한 정확도로 위치 설정을 가능하게 한다. 유사하게, US 2005/162419 A는 특징 지점을 사용하는 안경테의 가상 착용을 기술한다. 이 문헌에서, 안경테는 처음에 스케일링된 다음, 상이한 방향으로 위치된다. 최종적으로, 안경테의 안경다리는 2개의 공간 축을 중심으로 회전된다.

Volumental은 2017년 3월 5일자로 "https://www.volumental.com/face-scanning/"에서 "Vacker" 소프트웨어에 대한 데모 비디오를 이용 가능하게 했으며, 착용된 안경을 갖는 머리가 제시되고, 예를 들어 콧등 상에서의 안경의 위치, 그렇지 않으면 안면 형태 각도와 같은 다른 파라미터와 같은, 안경의 파라미터가 슬라이더(slider)에 의해 변경 가능하다. 또한, 안경테의 컬러 또는 안경테의 힌지의 컬러가 선택될 수 있다. 그 다음, 선택된 파라미터가 출력된다. 또한, 이 비디오에서, 안경테의 파라메트릭 모델(parametric model)의 상이한 파라미터가 조정된다.

안경을 가상으로 맞추기 위한 추가적인 시스템은 US 2015/0055085 A1으로부터 알려져 있다. 여기서, 안경은 사람의 머리 상에서 안경의 크기 및 맞춤이 조정됨으로써 자동으로 맞춰진다. 또한, 안경의 형태, 스타일 및 컬러가 선택될 수 있다.

맞춰진 안경, 즉 사람의 머리에 맞춰진 안경을 구성하기 위한 방법 및 장치는 DE 10 2016 824 A1으로부터 알려져 있다. 이 방법에서, 머리 이미지 데이터가 2차원 또는 3차원으로 기록되고, 견본 안경이 선택되며, 견본 안경은 견본 안경의 구성 파라미터에 기초하여 표현된다. 구성 파라미터는 머리 이미지 데이터에 기초하여 결정된다.

US 2015/0277155 A1은 안경테의 안경테 개별화를 개시하며, 이의 범위 내에서 사람의 안면 상에서 거리가 측정되고, 측정된 거리에 기초하여 3D 프린팅에 의해 안경테가 생성된다.

US 2013/0088490 A1은 안경테를 맞추기 위한 반복적 방법을 개시하며, 안경테는 적은 단계들을 통해 위치되고, 충돌 검출에 기초하여 맞춤이 구현되며, 안경테가 사람의 머리와 중첩되는지 여부에 대한 검사가 수행된다.

US 8733936 B1은 머리의 이미지 기록을 사용하여 안경을 사람의 머리에 맞추기 위한 방법 및 시스템을 개시한다.

WO 2014/037915 A1은 마찬가지로 안경을 사람의 머리에 맞추기 위한 방법 및 시스템을 개시하며, 안경이 맞춰지도록 의도된 사람의 안면의 이미지에서 특징적인 지점이 식별된다.

예를 들어, 조작자에 의해 시스템에 입력된 해부학적 데이터에 기초하여 사람의 머리에 맞춰지는, 안경을 맞추기 위한 추가적인 방법 및 시스템이 US 9703123 B2 또는 US 2016/062152 A1으로부터 알려져 있다.

US 2015/0293382 A1은 예시적인 안경테가 착용된 사람을 기록함으로써 가상 안경 착용을 위한 파라미터의 결정을 개시한다. 따라서, 이러한 예시적인 안경테에 의해 결정된 파라미터는 가상 안경테의 가상 착용을 위해 변경된다. 사람이 기록 동안 이미 안경테를 착용하기 때문에, 이 경우 안경테가 없는 머리의 3차원 모델은 사용되지 않는다.

Niswar, Kahn 및 Farbiz의 "머리의 3D 모델을 사용하는 안경의 가상 착용" 논문(Institute for Infocomm Research, 2011년 12월, DOI:10.1145/2087756.2087838)에서는, 안경의 가상 착용을 위한 방법을 기술한다. 이것은 4개의 참조 지점을 기반으로 하며, 2개의 지점은 코 상에 놓이고, 2개의 지점은 귀 상에 놓인다. 여기서, 머리의 3D 모델은 몇몇 특징 지점에 기초하여 머리의 일반적인 모델을 변형시킴으로써 조정된다.

US 2016/0327811 A1은 안경테의 가상 모델로부터 비롯되는 방법을 기술한다. 안경테는 변형에 의해 머리에 맞춰진다. 안경테를 맞추기 위한 목적으로, 여기서 예를 들어, 코받침과 사람의 코 사이의 접촉 영역의 최대화, 안경다리의 접촉 영역의 최대화, 눈에 대한 안경테의 안경테 림의 중심화(centration), 안경테의 정렬, 또는 사람의 광대뼈 및 사람의 눈썹과 안경테 림의 접촉 영역의 최소화와 같은, 맞춤 기준이 구현될 수 있다.

목표 값 설정은 이러한 기준에 대한 가능한 확장으로서 명시된다. 예를 들어, 이러한 목표 값은, 안경테의 2개의 안경다리 사이의 거리, 안경테의 "착용(as-worn)" 범초점 각도, 안경테의 코받침들 사이의 거리, 안경 림으로부터의 눈의 거리, 눈썹 및 광대뼈로부터의 안경 림의 거리, 안경테의 "착용" 범초점 각도 또는 안경테의 안면 형태 각도와 관련될 수 있다. 이러한 파라미터 및 목표 값은 비용 함수에 유입되며, 예를 들어 Levenberg-Marquardt 알고리즘과 같은 통상적인 최적화 프로세스에 의해 최적화가 수행된다. 그 다음, 안경테가 계속 변형될 수 있다.

이러한 프로세스의 문제는, Levenberg-Marquardt 알고리즘과 같은 최적화 방법은 일반적으로 비용 함수의 국부적인 최소값만을 구할 수 있기 때문에, 이러한 최적화 프로세스를 사용하여 반드시 전반적인 최적 조건이 달성될 필요가 없다는 점이다. 안경테 또는 머리를 위한 사용된 3D 모델에서 표면의 표면파형의 경우, 최적화는 최적 조건으로부터 멀리 벗어나서 그러한 표면파에서 "고착"될 수 있으므로, 최적의 맞춤이 달성되지 않는다.

더욱이, 이러한 최적화 방법에 의한 최적화는 다수의 파라미터가 사용되는 경우 많은 계산 경비가 필요하다. 이것은 비교적 많은 수의 파라미터가 최적화되어야 하는 파라메트릭 안경테 모델의 사용을 더욱 어렵게 한다.

위에서 인용된 다수의 문헌에서, 예를 들어 US 9,286,715 B2, US 2005/162419 A1 또는 US 2016/0327811 A1에서, 예를 들어, 머리의 코 상의 지점과 같은 지점이 머리의 3D 모델 상에 표시된 다음, 안경테의 모델을 맞추기 위해 사용된다. 이러한 지점은 기본적으로 주어지는 것으로 가정된다. US 9,286,715 B2에서, 이러한 지점을 획득하기 위한 이미지 처리에 대한 포괄적인 참조가 이루어진다; US 2016/0327811 A1도 마찬가지로 여기서 상세한 설명을 제공하지 않으며, 컴퓨터 응용 결정을 언급한다.

US 2005/0162419 A1은 머리 모델 상에 지점을 한정하기 위한 방법을 개시하며, 사람의 2D 이미지가 기록되고, 2D 이미지 지점이 표시된다. 그 다음, 이러한 지점은 표준 머리 모델로 이송된다. 그 다음, 이러한 지점에 기초하여 안경테가 맞춰진다. 따라서, 여기서도, 사용자는 사람의 각각의 안면 상에 해당 지점을 표시해야 하며, 이는 시간 소모적이다.

WO 2016/164859 A1은 사람의 머리의 3D 모델을 획득하기 위한 2가지 상이한 가능성을 개시한다. 제1 절차에서, 일반적인 파라메트릭 머리 모델은 예를 들어 사용자에 의해 입력된 해부학적 파라미터에 기초하여, 사람에 맞춰진다. 또한, 이러한 맞춤은 사람의 이미지 기록과 일치하게 되는 파라메트릭 모델의 특정된 특징부에 의해 수행될 수 있다. 다른 절차에서, 사람의 해부학적 데이터에 기초하여 파라메트릭 모델이 새로 생성된다. 두 경우에서, 파라메트릭 모델은 특히 안경테의 위치 설정과 관련된 영역에서 상세화될 수 있다. 안경을 맞추는 것과 관련된 측정 지점은 일부 다른 방식으로 이미지 기록에 기초하여 마찬가지로 여기서 한정될 수 있다. 따라서, 여기서 추가적인 이미지 기록이 필요하다.

US 2005/0162419 A1으로부터 비롯되는 본 발명의 목적은, 사용자가 안경이 맞춰지도록 의도된 사람의 머리의 모델 상에 또는 안면 상에 지점을 개별적으로 표시할 필요 없이, 그리고 WO 2016/164859 A1에서와 같이 이미지 기록의 분석을 수행할 필요 없이, 적어도 지점 중 일부에 대해 자동화된 방식으로 사람의 머리의 3D 모델 상에 지점이 한정될 수 있는, 안경을 맞추기 위한 방법, 그리고 또한 해당 컴퓨터 프로그램 및 장치를 제공하는 것이다.

이러한 목적은, 청구항 제1항에 청구된 바와 같은 방법, 청구항 제11항, 제12항 또는 제13항에 청구된 바와 같은 컴퓨터 프로그램, 청구항 제14항 또는 제15항에 청구된 바와 같은 컴퓨터 판독 가능 저장 매체, 청구항 제16항에 청구된 바와 같은 컴퓨터 판독 가능 데이터 매체, 청구항 제17항에 청구된 바와 같은 데이터 매체 신호, 그리고 또한 청구항 제18항, 제19항, 제20항 또는 제21항에 청구된 바와 같은 장치에 의해 달성된다. 종속 청구항은 추가적인 실시형태를 한정한다. 이러한 방법을 사용하여 맞춰진 안경테를 제조하기 위한 방법이 추가적으로 제공된다.

본 발명은 안경을 가상으로 맞추기 위해 컴퓨터에 의해 수행되는 방법 또는 컴퓨터 구현 방법을 제공하며, 사람의 머리의 3D 모델 상에 제1 측정 지점이 한정되고, 안경테의 모델은 제1 측정 지점에 기초하여 사람의 머리의 3D 모델에 맞춰진다. 방법은 제1 측정 지점을 한정하는 단계가,

파라메트릭 머리 모델을 사람의 머리의 3D 모델에 맞추는 단계; 및

파라메트릭 머리 모델 상에 한정된 제2 측정 지점에 기초하여 제1 측정 지점을 결정하고, 파라메트릭 머리 모델을 머리의 3D 모델에 맞추는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 측정 지점은 일반적으로 안경의 후속적인 맞춤을 위해, 특히 머리 상의 거리와 같은 변수를 측정하기 위해 사용될 수 있는 모델 상의 지점을 의미하는 것으로 이해된다.

이러한 방법에 의해, 파라메트릭 머리 모델 상의 제2 측정 지점은 한 번 한정되기만 하면 된다. 그 다음, 제2 측정 지점이 한정된 이러한 파라메트릭 머리 모델은 이러한 3D 모델 상에 제1 측정 지점을 한정하기 위해 다른 사람의 머리의 3D 모델에 사용될 수 있다. 따라서, WO 2016/164859 A1의 절차와 대조적으로, 여기서는 사람의 이미지 또는 다른 정보 아이템이 사용되지 않으며, 2개의 모델, 즉 사람의 머리의 3D 모델 및 파라메트릭 머리 모델이 사용되는 반면에, WO 2016/164859 A1에서는 하나의 모델만이 사용된다.

위에 언급된 바와 같이 파라메트릭 머리 모델 상에 제2 측정 지점을 한 번 한정하는 단계는 위의 방법의 맥락에서, 그렇지 않으면 별도로, 및/또는 사전에 예를 들어, 상이한 컴퓨터를 통해 수행될 수 있다. 따라서, 위의 방법은 파라메트릭 머리 모델 상에 제2 측정 지점을 한정하는 단계를 포함할 수 있거나, 또는 예를 들어, 파라메트릭 머리 모델 상에 제2 측정 지점을 한정하는 단계를 포함하는 방법이 별도로 제공된다는 점에 의해, 제2 측정 지점은 사전에 한정되어 제공될 수 있다. 그 다음, 제2 측정 지점은 예를 들어, 각각의 3D 모델에 대해 지점이 수동으로 한정될 필요 없이, 사람에 따라 다수의 상이한 3D 모델에 사용될 수 있다.

또한, 위에서 언급된 그리고 나중에 설명되는 방법에서 사용된 용어가 아래에 설명된다:

프로세스가 개인용 컴퓨터(PC)와 같은 컴퓨팅 장치를 통해 수행되며, 실제 안경테가 실제 머리 상에 배치되지 않기 때문에, 맞춤은 "가상"이다.

모델, 특히 3D 모델은 저장 매체에서, 예를 들어 컴퓨터의 메모리 또는 데이터 매체에서 데이터 레코드로서 이용 가능한 실제 물체의 3차원 표현물을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, 이러한 3차원 표현물은 정점으로도 지칭되는 3D 지점들의 세트, 및 지점들 사이의 연결부로 구성되는 3D 메시일 수 있으며, 이러한 연결부는 에지로도 지칭된다. 가장 간단한 경우, 이러한 연결부는 삼각형 메시를 형성한다. 3D 메시로서의 이러한 표현물은 체적이 아닌, 물체의 표면만을 기술한다. 메시가 반드시 폐쇄형일 필요는 없다. 따라서, 예를 들어, 머리가 메시 형태로 기술되는 경우, 이는 마스크처럼 보인다. 이러한 3D 모델에 대한 세부 사항은 Rau J-Y, Yeh P-C의 "다중-카메라 구성을 사용하는 반자동 이미지 기반 근거리 3D 모델링 파이프라인"(Sensors(스위스 바젤), 2012년; 12(8):11271-11293, doi:10.3390/s120811271; 특히 11289 페이지, 도면 "도 16")에서 알 수 있다.

체적-유형 표현물을 나타내는 복셀 그리드는 3D 모델을 표현하기 위한 추가적인 옵션이다. 여기서, 공간은 복셀로서 지칭되는 작은 큐브 또는 입방체로 분할된다. 가장 간단한 경우, 표현될 물체의 존재 또는 부재는 각각의 복셀에 대한 2진 값(1 또는 0)의 형태로 저장된다. 1 mm의 복셀의 에지 길이, 및 머리의 전형적인 체적을 나타내는 300 mm x 300 mm x 300 mm의 체적의 경우, 총 2,700만개의 그러한 복셀이 결과적으로 획득된다. 이러한 복셀 그리드는 예를 들어, M. Nieβner, M. Zollhoefer, S. Izadi, 및 M. Stamminger의 "복셀 해싱을 사용하는 스케일에서의 실시간 3D 재구성"(ACM Trans. 그래프 32, 6, 169조(2013년 11월), DOI: https://doi.org/10.1145/2508363.2508374)에 기술되어 있다.

특히, 머리의 3D 모델 및/또는 안경테의 3D 모델은 텍스처를 갖는 3D 모델일 수 있다. 텍스처를 갖는 3D 모델은 실제 물체의 표면 지점의 컬러 정보 아이템을 추가적으로 포함하는 3D 모델을 의미하는 것으로 이해된다. 텍스처를 갖는 3D 모델을 사용하면, 머리 및 안경테의 트루 컬러 표현이 가능하다.

여기서, 컬러 정보 아이템은 예를 들어 RGB(적색 녹색 청색) 컬러 값과 같은 속성으로 정점에 직접 포함될 수 있거나, 한 쌍의 텍스처 좌표가 속성으로 각각의 정점에 첨부된다. 정점은 위에서 언급된 바와 같은 3D 모델의 지점을 의미한다. 여기서, 속성은 일반적으로 물체에 할당되는 특징, 특성 등을 의미하며, 본 경우에 특정된 정점을 의미한다(2017년 7월 5일자 독일어 Wikipedia 기사 "Attribut (Objekt)"("속성 (물체)")를 또한 참조). 이 경우, 이러한 좌표는 추가적인 텍스처 이미지에서의 이미지 좌표(픽셀 위치)인 것으로 이해되어야 한다. 이 경우, 삼각형 메시의 전술한 삼각형의 텍스처는 예를 들어, 텍스처 이미지의 픽셀로부터 보간에 의해 생성된다.

파라메트릭 모델은 하나 이상의 변수 파라미터를 갖는 3D 모델이다. 그 다음, 3D 모델에 의해 기술된 물체의 형상, 이 경우 안경테의 형상은 예를 들어, 파라미터 또는 파라미터들을 변경함으로써, 크기 또는 형태에 대하여 변경된다. 그러한 파라미터의 실시예는 예를 들어, 안경테의 코걸이 폭 또는 안경다리 길이를 포함하거나, 그렇지 않으면 안경테의 안경테 림의 형태를 포함한다. 이러한 파라미터의 유형 및 수는 파라메트릭 안경테 모델에 의해 표현되는 안경테에 따라 좌우된다. 특히, 안경테의 제조사는 파라미터에 대한 값 범위를 설정할 수 있고, 그 다음, 제조될 수 있는 안경테를 이에 따라 기술한다. 자유 안경테 파라미터는 방법의 범위 내에서 파라미터가 아직 설정되지 않은, 즉 파라미터가 여전히 맞춰져서 결정되어야 하는, 파라메트릭 안경테 모델의 파라미터를 의미하는 것으로 이해된다.

맞춤 가이드라인은 안경테가 눈, 동공, 눈썹 또는 코와 같은, 머리 상의 영역 또는 지점에 대해 어떻게 위치되어야 하는지에 관한 사양이다. 파라메트릭 안경테 모델에 특정된 이러한 맞춤 가이드라인은 특히, 안경테의 제조사가 원하는 미적 인상을 보장하기 위해 사용된다. 특정된 맞춤 가이드라인은 각각의 제조사에 의해 전자적 형태로, 예를 들어 적절한 파일로, 파라메트릭 안경테 모델과 함께 제공될 수 있다.

대조적으로, 해부학적 맞춤은 머리 상에 안경테의 정확하고 편안한 맞춤을 보장하도록 의도된 맞춤에 관한 것이다. 이러한 목적을 위해, 귀 상의 안경다리의 정확한 맞춤 또는 안경의 코받침의 정확한 맞춤과 같이, 각각의 안경테에 특정되는 것이 아니라 오히려 다수의 안경테에 일반적으로 적용 가능한 기준이 사용된다. 또한, 해부학적 맞춤은 머리의 영역까지의 최소 거리를 보장하는 단계, 예를 들어, 안경테의 인경테 림과 머리의 광대뼈 및/또는 눈썹 구역 사이의 최소 거리를 보장하는 단계, 및/또는 속눈썹까지의 최소 거리를 보장하는 단계를 포함할 수 있다. 해부학적 맞춤의 추가적인 실시예는, 안경 렌즈와 눈 사이의 거리, 즉 정점 거리(독일어 약어 HSA)에 대한 의도된 범위 또는 의도된 거리를 설정하는 것이다. 여기서, 정점 거리는 눈의 각막의 전면과 눈을 향하는 안경 렌즈의 표면 사이의 거리이다. 예를 들어, 해부학적 맞춤은 12 mm의 의도된 정점 거리, 또는 12 mm 내지 17 mm 범위의 정점 거리가 관측되도록 보장할 수 있다. 그 이유는 속눈썹에 의한 접촉을 방지하고, 렌즈 상의 응축(습기)을 방지하기 위해, 안경 렌즈를 눈에 너무 가까이 두지 않아야 하기 때문이다. 또한, 일부 안경사는 구면원주 굴절을 측정하기 위해 사용되는 포롭터(phoropter)에 사전 설정된 정점 거리와의 정점 거리의 편차를 방지하길 원한다. 비교적 큰 정점 거리는 양의 디옵터 값의 방향으로 광 굴절력을 변경시키기 때문에, 원시의 경우에, 즉 소위 플러스 렌즈가 필요한 경우에, 가능하면 비교적 큰 정점 거리가 바람직할 수 있다. 따라서, 굴절 측정의 결과에 기초하는 의도된 정점 거리가 유리한 방식으로 사용될 수 있다.

바람직하게는, 맞춤 가이드라인은 텍스트 형식, 예를 들어 처리를 단순화시키는 .xml 또는 JSON 파일로 이용 가능하다.

본 출원의 범위 내에서, "사람"은 궁극적으로 안경테를 자신의 머리에 맞춰야 하는 사람을 의미한다. "사용자"는 안경을 맞추기 위한 장치 및 방법을 작동 및 수행하는 사람을 의미한다. 이것은 그 사람 자신일 수 있을 뿐만 아니라, 다른 사람, 예를 들어 안경사일 수도 있다.

적합한 파라메트릭 머리 모델은 예를 들어, A. Brunton, A. Salazar, T. Bolkart, S. Wuhrer의 "사람 안면에 대한 비교 분석을 통한 3D 데이터에 대한 통계적 형상 공간의 검토"(컴퓨터 비전 및 이미지 이해, 128:1-17, 2014년)에 기술되어 있거나, 그렇지 않으면 J. Booth, A. Roussos, S. Zafeiriou, A. Ponniahy 및 D. Dunaway의 "10,000개의 안면으로부터 학습된 3D 모핑 가능 모델"(컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR)에 관한 2016 IEEE 회의, 네바다주 라스베이거스, 2016년, 5543~5552 페이지, doi:10.1109/CVPR.2016.598)에 기술된 바와 같은 머리 모델이다.

바람직하게는, 파라메트릭 머리 모델 상에 제2 측정 지점을 한정하는 단계는 파라메트릭 머리 모델의 표준 머리 상에 제2 측정 지점을 한정함으로써 수행되거나, 또는 제2 측정 지점은 파라메트릭 머리 모델의 표준 머리 상에 사전에 한정된다. 이 경우, 표준 머리는 파라메트릭 머리 모델의 파라미터가 사전 정의된 값을 갖는 파라메트릭 머리 모델의 머리이다.

주 성분 분석을 기반으로 하는 머리 모델의 경우, 예를 들어 주 성분의 기초가 되는 데이터의 평균값이 표준 모델일 수 있다.

이러한 방식으로, 방법을 위한 한정된 시작 지점을 제공하는 것이 가능하다.

그 다음, 표준 머리 상에 한정된 특징부는 맞추는 단계에 따라, 즉 맞춰진 파라메트릭 머리 모델을 형성하기 위한 표준 머리의 변경에 따라 맞춰진 파라메트릭 머리 모델로 이송될 수 있으며, 제2 측정 지점이 또한 이에 따라 변경됨으로써, 맞춰진 머리 모델 상의 해당 위치에 이들이 놓인다. 이와 관련하여, 제2 측정 지점은 간단한 방식으로 맞춰진 머리 모델로 이송될 수 있다. 이러한 지점의 이송을 위한 기본 원리는 위에 인용된 J. Booth 등의 인용문헌의 섹션 4.1에서 설명되어 있다.

그 다음, 머리 모델의 맞춤이 충분히 정확한 경우, 제2 머리 모델로 이송된 제2 측정 지점은 제1 측정 지점으로서 직접 사용될 수 있다. 충분히 정확한지는 안경의 후속적인 맞춤을 위한 원하는 정확도, 및 머리의 3D 모델을 생성하기 위해 사용된 측정 시스템의 정확도에 따라 좌우된다. 이와 관련하여, 예를 들어, 파라메트릭 머리 모델의 맞춤을 사용하여, 0.5 mm의 지점의 원하는 정확도 및 0.2 mm의 측정 시스템의 정확도가 주어지면, 마찬가지로 0.5 mm의 정확도가 달성된다. 측정 시스템이 현저히 더 좋지 않은 정확도를 갖는 경우, 오차의 분포가 중요하다: 가우스 분포를 갖는 오차의 경우, 맞춤의 결과로서 평활화가 달성되며, 최대 편차의 의미에서의 정확도는 일반적으로 맞춤에 의해 개선된다. 대안적으로, 제2 측정 지점을 결정하는 단계는 이송된 측정 지점을 머리의 3D 모델에 투영하는 단계를 포함할 수 있다. 그 다음, 이러한 투영의 결과로서, 제1 측정 지점이 간단한 방식으로 결정될 수 있다. 투영을 위한 목적으로, 각각의 이송된 제2 측정 지점과의 맞춰진 파라메트릭 머리 모델 상의 법선 벡터의 교차 지점은 예를 들어, 각각의 제1 측정 지점으로서 사용될 수 있다.

맞춤은 통상적인 맞춤 알고리즘을 사용하여 수행될 수 있다(2017년 5월 22일자 독일어 Wikipedia 기사 "Ausgleichsrechnung"["곡선 맞춤"] 참조).

방법은 머리의 3D 모델의 영역을 식별하는 특징부를 형성하도록 복수의 제1 측정 지점을 결합하는 단계를 포함할 수 있다. 그 다음, 이러한 특징부를 사용함으로써, 특징부가 맞춤과 관련된 3D 모델의 영역을 식별하는 경우, 안경테가 효율적으로 맞춰질 수 있다. 특징부의 실시예는 예를 들어, 콧방울, 이마의 곡률, 또는 귀의 기저부를 포함한다.

이 경우, 결합하는 단계는 기하학적 기초 요소 또는 함수를 복수의 측정 지점에 맞추는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 기하학적 기초 요소의 실시예는 평면, 원의 세그먼트, 구 또는 원기둥의 세그먼트이다. 함수의 실시예는 스플라인 함수를 포함한다. 결과적으로, 복수의 측정 지점은 적은 수의 파라미터(예를 들어, 평면의 경우 참조 지점 및 법선 벡터, 이마의 곡률의 경우 반경 및 중간 지점)로 기술될 수 있어서, 더 적은 데이터가 존재하기 때문에 처리를 원활하게 한다. 안경테 모델은 파라메트릭 안경테 모델을 포함할 수 있다.

그 다음, 특징부로서 콧방울을 사용하여, 파라메트릭 안경테 모델의 코받침이 콧방울과 일치하게 됨으로써, 파라메트릭 안경테 모델의 코걸이 폭이 간단한 방식으로 맞춰질 수 있다. 파라메트릭 안경테 모델의 안경다리 길이는 측정 지점 또는 특징부로서 귀의 기저부의 지점을 통해 결정될 수 있다. DIN EN ISO 13666:2012 5.18에 따른 안경테의 범초점 각도, 즉 안경테 림의 경사는 안경테 림과 사람의 3D 모델의 볼을 기술하는 특징부 사이의 거리를 결정함으로써 결정될 수 있다. 이러한 방식으로, 파라메트릭 안경테 모델의 다양한 파라미터가 간단한 방식으로 맞춰질 수 있다.

방법은 위에서 설명된 특징부 또는 제1 측정 지점에 기초하여 머리의 3D 모델에 대한 추가적인 측정 지점을 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 계산된 추가적인 측정 지점의 실시예는 귀 상의 제1 측정 지점 및/또는 볼 영역의 제1 측정 지점으로부터의 귀의 기저부의 지점을 포함한다. 이 경우, 귀의 기저부의 지점은 안경테의 맞춤 동안 안경다리가 걸리게 되는 지점이다. 다른 예시적인 실시형태에서, 귀의 기저부의 지점은 제2 측정 지점에 기초하여 결정되는 제1 측정 지점 중 하나일 수 있다.

이러한 방법에서, 귀의 기저부의 지점과 같은 추가적인 측정 지점은 모발에 의해 숨겨진 경우에도 계산될 수 있다. 이 경우, 계산된 추가적인 측정 지점은 반드시 3D 모델 상에 있을 필요는 없으며, 오히려 이로부터 떨어져 있을 수도 있다.

추가적인 측정 지점을 계산하기 위해, 제1 측정 지점과 이러한 추가적인 측정 지점 사이의 사전 정의된 기하학적 관계를 사용하는 것이 가능하다. 이 경우, 기하학적 관계는 추가적인 측정 지점이 제1 측정 지점에 대하여 어떻게 위치되는지를 명시한다. 그 실시예로서, 추가적인 측정 지점의 계산은 제1 측정 지점 세트의 선형 조합을 포함할 수 있다. 추가적인 실시예로서, 추가적인 측정 지점의 계산은 제1 측정 지점에 기초하는 외삽(extrapolation)을 포함할 수 있다. 이 경우, 곡선 또는 영역 모델을 계산하는 것이 가능하며, 예를 들어 자유 파라미터가 맞춤 프로세스에 의해 결정된다는 점에서, 오차 함수에 의한 근사화 또는 보간을 통해 제1 측정 지점 세트에 기초하여, 하나 이상의 자유 파라미터를 갖는 곡선 또는 영역을 계산하는 것이 가능하다.

예를 들어, 다항식 곡선이 볼 상에 있는 제1 측정 지점에 맞춰질 수 있다. 외삽의 과정에서, 상기 다항식 곡선은 귀의 방향으로 놓인 영역에서 평가되며, 이러한 방식으로 계산된 추가적인 측정 지점이 결정된다.

또한, 프로세서를 통해 실행될 때, 전술한 방법 중 하나를 수행하는 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램도 제공된다. 최종적으로, 컴퓨터 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하는 프로세서, 및 컴퓨터 프로그램을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 해당 장치가 제공된다.

또한, 컴퓨터에 의한 프로그램의 실행 시에, 컴퓨터로 하여금 전술한 바와 같은 방법을 수행하도록 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

또한, 컴퓨터에 의한 프로그램의 실행 시에, 컴퓨터로 하여금,

사람의 머리의 3D 모델 상에 제1 측정 지점을 한정하는 단계로서, 측정 지점은 안경의 후속적인 맞춤을 위해 사용될 수 있는 모델 상의 지점인, 단계; 및

제1 측정 지점에 기초하여 안경테의 모델을 머리의 3D 모델에 맞추는 단계를 수행하도록 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공되며,

제1 측정 지점을 한정하는 단계는,

또한, 위에 설명된 것 중에서 추가적인 방법 단계가 수행될 수 있다.

또한, 컴퓨터에 의해 실행될 때, 컴퓨터로 하여금 전술한 바와 같은 방법을 수행하도록 하는 명령을 포함하는 특히, 유형(tangible)의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공된다. 저장 매체의 실시예는, CD 또는 DVD와 같은 광 저장 매체, 하드 디스크 드라이브와 같은 자기 저장 매체, 또는 플래시 메모리나 판독 전용 메모리(ROM)와 같은 반도체 저장 장치를 포함한다.

또한, 컴퓨터에 의해 실행될 때, 컴퓨터로 하여금,

제1 측정 지점에 기초하여 안경테의 모델을 머리의 3D 모델에 맞추는 단계를 수행하도록 하는 명령을 포함하는 특히, 유형의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공되며,

제1 측정 지점을 한정하는 단계는,

또한, 전술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 저장되는 특히, 유형의 컴퓨터 판독 가능 데이터 매체가 제공된다.

또한, (예를 들어, 인터넷과 같은 네트워크를 통해) 전술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램을 전송하는 데이터 매체 신호가 제공된다.

또한, 전술한 바와 같은 방법을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 데이터 처리를 위한 및/또는 안경을 맞추기 위한 장치가 제공된다.

또한, 데이터 처리를 위한 및/또는 안경을 맞추기 위한 장치가 제공되고, 장치는,

사람의 머리의 3D 모델 상에 제1 측정 지점을 한정하기 위한 수단으로서, 측정 지점은 안경의 후속적인 맞춤을 위해 사용될 수 있는 모델 상의 지점인, 수단; 및

제1 측정 지점에 기초하여 안경테의 모델(120)을 머리의 3D 모델에 맞추기 위한 수단을 포함하며,

제1 측정 지점을 한정하기 위한 수단은,

파라메트릭 머리 모델을 사람의 머리의 3D 모델에 맞추기 위한 수단; 및

파라메트릭 머리 모델 상에 한정된 제2 측정 지점에 기초하여 제1 측정 지점을 결정하고, 파라메트릭 머리 모델을 머리의 3D 모델에 맞추기 위한 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.

이러한 목적을 위해, 선택적으로, 전술한 방법의 추가적인 단계를 수행하기 위한 추가적인 수단이 또한 추가적으로 제공될 수 있다.

또한, 전술한 바와 같은 방법을 수행하도록 구성된 프로세서를 포함하는, 데이터 처리를 위한 및/또는 안경을 맞추기 위한 장치가 제공된다.

전술한 컴퓨터 프로그램 및 장치는 방법에 대해 설명된 것과 동일한 특성을 가질 수 있다.

또한, 안경테를 제조하기 위한 방법이 제공되며, 방법은,

전술한 바와 같은 방법을 수행하는 단계;

제1 측정 지점을 사용하여 안경테를 머리의 3D 모델에 가상으로 맞추는 단계; 및

맞춰진 안경테를 제조하는 단계를 포함한다.

따라서, 제1 측정 지점을 포함하고 전술한 바와 같은 방법에 의해 제공되는, 3D 모델은 안경테를 가상으로 맞추기 위해 초기에 사용된다. 안경테 그 자체의 가상 맞춤은 처음에 설명된 종래기술에서 기술된 바와 같이 구현될 수 있다. 그 다음, 이러한 방식으로 가상으로 맞춰진 안경테는 처음에 인용된 종래기술에서 마찬가지로 설명된 바와 같이, 실제 안경테로 제조될 수 있다. 제조는 예를 들어, 3D 프린팅과 같은 적층 방법에 의해 구현될 수 있다; 이와 관련된 개요에 대해서는, 2018년 6월 25일자 독일어 Wikipedia 기사 "Generatives Fertigungsverfahren"["적층 가공 방법"]을 참조한다.

본 발명은 첨부된 도면을 참조로 바람직한 예시적인 실시형태에 기초하여 아래에 더 상세히 설명된다. 도면으로서:
도 1은 예시적인 일 실시형태에 따라 안경을 가상으로 맞추기 위한 장치를 도시한다;
도 2는 도 1의 카메라 장치의 구현예를 도시한다;
도 3은 예시적인 일 실시형태에 따라 안경을 맞추기 위한 방법의 개요를 제공하는 흐름도를 도시한다;
도 4는 도 3의 방법에서 사용 가능한 예시적인 일 실시형태에 따른 방법의 흐름도를 도시한다;
도 5는 도 3의 방법의 범위 내에서 사용 가능한 예시적인 일 실시형태에 따른 방법의 흐름도를 도시한다;
도 6은 맞춤 가이드라인에서 참조될 수 있는 머리의 특징부를 설명하기 위한 도면을 도시한다;
도 7은 도 4의 방법 단계(40) 또는 도 5의 단계(54)의 상세한 구현예를 도시한다;
도 8은 보조 특징부를 설명하기 위한 도면을 도시한다;
도 9는 맞춤을 설명하기 위한 머리의 개략도를 도시한다;
도 10은 맞춤 가이드라인에 기초하는 맞춤을 설명하기 위한 머리의 추가적인 개략도를 도시한다;
도 11은 도 3의 방법의 범위 내에서 사용 가능한 예시적인 일 실시형태에 따른 방법의 흐름도를 도시한다;
도 12는 도 11의 방법의 상세한 구현예의 흐름도를 도시한다;
도 13a 내지 도 13d 및 도 14는 머리 모델을 설명하기 위한 예시를 도시한다;
도 15는 도 12의 방법에서 안경을 맞추는 부분 단계를 설명하기 위한 도면을 도시한다; 그리고
도 16은 코걸이 폭을 설명하기 위한 안경테 모델의 도면을 도시한다.

도 1은 예시적인 일 실시형태에 따라 안경을 가상으로 맞추기 위한 장치의 예시적인 실시형태를 도시한다. 도 1의 장치는 프로세서(12) 및 메모리(13)를 포함하는 컴퓨팅 장치(11)를 포함한다. 메모리(13)는 데이터를 저장하는 역할을 하며, 도 1의 예시적인 실시형태에서, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM) 및 하나 이상의 대용량 저장 매체(하드 디스크, 반도체 디스크, 광 드라이브 등)를 포함한다. 프로그램은 메모리(13)에 저장되며, 상기 프로그램은 프로세서(12)를 통해 실행될 때, 이미 전술한 바와 같은 또는 아래에 더 상세히 계속 설명되는 바와 같은, 안경을 가상으로 맞추기 위한 방법을 수행하기 위해 사용된다.

도 1의 장치는 컴퓨터 프로그램이 프로세서(12)를 통해 실행될 때, 사람의 머리를 안경테와 함께 디스플레이하는 디스플레이(16)를 더 포함한다. 사용자 입력은 예를 들어, 키보드 및 마우스와 같은 하나 이상의 입력 기기(17)를 통해 구현될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 디스플레이(16)는 입력을 구현할 수 있도록 하기 위한 터치 감지 화면(터치 스크린)일 수 있다.

도 1의 장치는 데이터를 수신할 수 있는 네트워크(18)와의 인터페이스(14)를 더 포함한다. 특히, 여기서, 안경의 제조사로부터 안경테의 파라메트릭 안경테 모델 및 연관된 맞춤 가이드라인을 수신하는 것이 가능하다. 일부 예시적인 실시형태에서, 예를 들어, 이러한 안경을 맞추기 위해 필요한 계산의 일부분을 수행하기 위해, 데이터가 또한 인터페이스(14)를 통해 추가적인 컴퓨팅 장치로 전송된다. 안경을 맞춰야 하는 사람의 머리의 3D 모델을 생성하기 위해, 도 1의 장치는, 사람의 복수의 이미지를 상이한 방향에서 기록할 수 있고 이에 따라 3D 모델이 결정될 수 있는, 카메라 장치(15)를 선택적으로 포함한다. 이미지 기록에 기초하는 3D 모델의 이러한 결정에 관한 정보는 예를 들어, H. Hirschmueller의 "반-전역적 매칭 및 상호 정보에 의한 입체 처리"(패턴 분석 및 기계 지능에 관한 IEEE 트랜잭션, vol. 30, no. 2, pp. 328~341, 2008년 2월, doi: 10.1109/TPAMI. 2007.1166)에서 알 수 있다.

도 2는 도 1의 카메라 장치(15)에 대한 일 실시형태를 도시한다. 도 2의 예시적인 실시형태에서, 카메라의 반원형 장치(110)가 기둥(19)에 고정된다. 그 다음, 사람은 도 2에 도시된 바와 같이, 사람의 머리(111)가 반원형 장치(110)에 위치되어 상이한 방향에서 기록될 수 있는 방식으로 스스로 위치 설정할 수 있다. 그 다음, 머리(111)의 3D 모델이 이로부터 생성될 수 있다. 텍스처, 즉 (위에서 설명된 바와 같은) 모델의 컬러에 관한 정보도 이미지 기록으로부터 비롯된다. 또한, 이러한 장치는 유럽 특허 출원 17 153 556.0에 기술된 바와 같이, 중심화 측정을 위해 사용될 수 있다.

도 3은 예시적인 일 실시형태에 따라 안경을 가상으로 맞추기 위한 전체적인 방법의 흐름도를 도시한다. 본 발명은 특히, 이러한 방법의 부분 단계에 관한 것이다.

방법은 단계(30)에서 시작된다. 단계(31)에서, 머리 모델 메타데이터를 포함하는 머리의 3D 모델이 메모리로부터 로딩된다. 3D 모델은 도 1 및 도 2를 참조하여 위에서 설명된 바와 같이, 이미지 기록을 사용하여 생성될 수 있거나, 또는 이는 예를 들어 안경을 특정 사람에게 사전에 맞춤으로써 비롯되는, 이미 이용 가능한 3D 모델일 수 있다.

머리 모델 메타데이터는 3D 모델의 특징부에 관한 정보 아이템을 포함하지만 모델 자체는 포함하지 않는 데이터이다. 특히, 메타데이터는 머리의 3D 모델에 대한 추가적인 정보를 제공할 수 있거나/제공할 수 있고, 머리의 3D 모델 상의 특정 지점, 곡선 또는 영역을 포함할 수 있다. 이러한 메타데이터의 사용에 관한 보다 세부 사항은 유럽 특허 출원 17 173 929.5에서도 알 수 있다.

파라메트릭 안경테 모델에 의해 기술된 안경테의 기본 모델이 단계(32)에서 선택된다. 파라메트릭 안경테 모델은 자유 파라미터, 즉 결정될 파라미터를 갖는다. 이러한 자유 파라미터의 실시예는 파라메트릭 안경테 모델의 설명과 관련하여, 구체적으로는 안경테의 코걸이 폭 또는 안경다리 길이, 그렇지 않으면 안경테의 안경테 림의 형태와 관련하여, 이미 위에서 추가로 명시되었다.

그 다음, 단계(312)에서, 파라미터 중 적어도 일부는 전술한 바와 같이 그리고 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 안경테 모델과 연관된 맞춤 가이드라인에 기초하여 계산된다. 다른 파라미터는 마찬가지로 이미 설명된 바와 같이, 해부학적 맞춤에 기초하여 결정된다.

그 다음, 단계(33 내지 310)에서 보다 심층적인 해부학적 맞춤을 통해 안경의 가상 착용이 이루어진다. 이를 위해, 단계(33)에서, 유럽 특허 출원 17 173 929.5에 이미 기술된 바와 같이, 배치 지점 및 콧등 걸림 지점에 기초하여 대략적인 위치 설정이 이루어진다. 단계(34 및 35)에서, 안경다리가 머리의 귀로 만곡 개방되고, 안경다리가 위치되며, 안경의 x 축을 중심으로 회전이 이루어질 수 있다. 여기서, x 축은 머리의 눈들을 연결하는 방향에 해당하고, z 방향은 실질적으로 안경다리의 방향에 해당하며, y 방향은 이에 수직이다. 안경의 접촉 영역은 xy 평면에서의 미세 위치 설정에 의해 단계(36)에서 최적화된다. 또한, 단계(312)에서 아직 설정되지 않은 파라미터는 여기서 추가로 조정될 수 있다. 이 경우 단계(34 내지 36)는 유럽 특허 출원 17 173 929.5에 기술된 해당 단계에 해당한다. 이러한 맞춤의 범위 내에서, 특히 단계(312)에서 파라미터가 결정된 후에, 파라메트릭 안경 모델이 변형되어 위치될 수 있다.

그 다음, 안경테 및 머리가 단계(37)에서 렌더링되며, 즉 도 1의 디스플레이(16) 상에 적절한 표현물이 있다. 이러한 렌더링 역시 유럽 특허 출원 17 173 929.5에 이미 기술되어 있다. 여기서, 렌더링 또는 이미지 합성은 이 경우 각각의 모델로부터의 미가공 데이터에 기초하여, (예를 들어, 컴퓨터 모니터 상에 디스플레이하기 위한) 이미지를 생성하는 것으로 이해된다.

그 다음, 단계(39)에 도시된 바와 같은 다양한 결과를 가질 수 있는, 모델과 사용자의 상호 작용이 단계(38)에서 이루어진다. 따라서, 예를 들어 상이한 방향으로부터 머리를 관찰하기 위해, 단순히 탐색(navigation)이 이루어질 수 있다. 이 경우, 단계(37)에서 새로운 렌더링이 이루어진다.

단계(39)에서의 상호 작용은 또한 x 축을 중심으로 안경테의 회전의 수동 조정을 가능하게 한다. 이 경우, 방법은 예를 들어 안경테의 새로운 위치에 따라 안경다리를 결정하기 위해, 단계(35)로 복귀한다.

또한, 모델과 사용자의 상호 작용에 의해, 머리 모델의 콧등 상의 안경테의 위치가 장치의 사용자에 의해 조정될 수도 있다. 이것은 단계(33)에서의 안경테 세트의 위치를 실질적으로 변경시킨다. 따라서, 이 경우에 방법은 단계(33)로 복귀한다.

예를 들어, 관찰 각도를 변경하고, 회전을 조정하며, 콧등 상에 배치된 안경의 위치를 조정하기 위한 전술한 이러한 유형의 상호 작용, 특히 탐색은 마찬가지로 유럽 특허 출원 17 173 929.5에서 이미 상세히 설명되었다.

또한, 파라메트릭 안경테 모델의 안경테 파라미터 중 하나는 상호 작용의 범위 내에서 사용자에 의해 설정될 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 이 경우 단계(312)에서 자동 계산에 의해 구현된 파라미터의 결정을 변경할 수 있다. 이 경우, 이는 단계(310)에서 자유 안경테 파라미터의 수를 감소시키며, 방법은 단계(36)에서 계속된다. 사용자가 상호 작용 이후 맞춤에 최종적으로 만족하는 경우, 방법은 단계(311)에서 종료된다. 그 과정에서, 여전히 최종 검사가 이루어질 수 있다. 사용자(예를 들어, 안경사)는 최종 검사 동안 주문 데이터를 검사한다. 그 과정에서, 주문 데이터 및 해당 입체 표현물이 개괄 모니터 상에서 상기 사용자에게 제시된다. 표현물은 코걸이 폭 및 콧방울 각도 등과 같은, 방법의 범위 내에서 결정된 안경테 및/또는 머리의 파라미터를 나타내고, 또한 가능하면, 예를 들어 맞춤 가이드라인에 의해 규정된 이상적인 형태와의 편차에 관한 노트와 함께, 주문된 안경테의 파라미터도 나타낸다. 이러한 파라미터의 결정은 이후에 또한 설명될 것이다. 그 다음, 확인된 파라미터는 해당 파라미터를 갖는 실제 안경테를 주문하기 위해, 각각의 제조사의 주문 시스템으로 전송될 수 있다.

도 3의 방법의 개별적인 양태가 도 4 내지 도 15를 참조하여 아래에서 더 상세히 설명될 것이다.

도 4는 예시적인 일 실시형태에 따른 방법의 흐름도를 도시한다. 도 4는 각각의 파라메트릭 안경테 모델과 연관된 맞춤 가이드라인에 기초하여 맞춘 다음에 머리의 해부학적 구조에 맞추는, 안경 맞춤의 세분화를 도시한다.

도 4의 방법에서, 단계(40)에서 파라메트릭 안경테 모델은 맞춤 가이드라인에 기초하여 사람의 머리의 3D 모델에 맞춰지며, 상기 맞춤 가이드라인은 특히 안경테에 대해, 각각의 안경테의 안경테 제조사에 의해 미리 결정된다. 이러한 맞춤 가이드라인은 마찬가지로 아래에 추가로 더 상세히 설명되는 바와 같이, 미적 규정에 관한 것일 수 있다. 이러한 단계에 대한 구현예는 이후에 더 상세히 설명될 것이다. 예를 들어, 단계(40)는 도 3의 단계(312)의 범위 내에서 수행될 수 있다.

파라메트릭 안경테 모델의 파라미터의 제1 부분은 단계(40)에서의 맞춤에 의해 설정될 수 있다.

그 다음, 단계(41)에서 사람의 머리의 해부학적 구조에 대한 일반적인 맞춤이 수행되며, 즉 단계(41)에서의 맞춤은 특정된 맞춤 가이드라인과 무관하게 구현된다. 이러한 맞춤은 처음에 인용된 종래기술에서 기술된 바와 같이 구현될 수 있으며, 마찬가지로 단계(312)에서 구현될 수 있거나, 선택적으로 단계(34 및 35)에서의 맞춤에서 구현될 수도 있다. 그 다음, 해부학적 안경 맞춤은 또한 머리 모델의 메타데이터에 기초하여 직접 구현될 수 있거나, 그렇지 않으면 Johannes Eber의 "Anatomische Brillenanpassung"(Verlag Optische Fachveroeffentlichung GmbH, 1987년, 23 페이지와 그 다음)에 설명된 바와 같이 구현될 수 있다.

도 5는 도 4의 방법의 구현예의 상세한 흐름도를 도시한다.

방법을 위한 입력 데이터는 도 5의 단계(50 내지 53)에서 제공된다. 단계(51)에서, 안경테 제조사는 안경테를 위한 파라메트릭 안경테 모델을 생성한다. 단계(51)의 파라메트릭 안경테 모델은 데이터가 안경 제조사에 의해 고유 CAD(컴퓨터 응용 설계) 형식으로 제공되는 경우, 본 발명에 따른 방법에서 사용되는 일정한 표준화된 형식으로 변환될 수 있다.

또한, 통상적인 압축 방법을 사용하는 데이터 압축 또는 데이터 축소(예를 들어, 3D 모델에서의 삼각형 또는 복셀의 수의 축소)가 이루어질 수 있다.

단계(50)에서, 안경테 제조사는 이미 설명된 바와 같이, 안경테를 맞출 때 미적 양태를 고려할 수 있는, 이러한 파라메트릭 안경테 모델을 위한 특정된 맞춤 가이드라인을 생성한다.

사람의 머리의 3D 모델이 단계(52 및 53)에서 생성되어 분석된다. 여기서, 모델은 3D 측정 시스템을 통해, 특히 도 2에 도시된 카메라 장치를 통해 단계(52)에서 초기에 생성된다. 3D 머리 스캐너와 같은 다른 측정 시스템도 사용될 수 있다. 이러한 머리 스캐너의 실시예는 각각의 경우 2017년 6월 8일자 http://cyberware.com/products/scanners/ps.html 또는 http://www.3d-shape.com/produkte/face_d.php에서 알 수 있다. 그 다음, 단계(53)에서, 이러한 머리 모델 상의 특징부로서, 예를 들어 처음에 설명된 종래기술에서도 사용된 바와 같은 지점 및 특징부로서, 지점 또는 영역이 식별된다.

그 다음, 도 4의 단계(40)에 해당하는, 단계(54)에서 특정된 맞춤 가이드라인에 따라 안경테가 맞춰진다. 추가적으로, 안경테의 의도된 위치 및 배향은 단계(54)의 맞춤을 위한 시작 값으로 설정될 수 있다. 파라메트릭 안경테 모델을 위한 미리 결정된 표준 파라미터와 함께 유럽 특허 출원 17 173 929.5에서와 마찬가지로 메타데이터에 의한 위치는 맞춤을 위한 시작 값으로 역할을 할 수 있는 의도된 위치 및 의도된 배향으로서 역할을 할 수 있다. 이에 대한 대안으로서, 의도된 위치는 경우에 따라 특정된 맞춤 가이드라인으로부터 계산될 수 있다. 예를 들어, 특정된 맞춤 가이드라인은 xz 평면에서 동공 중심에 대한 안경테 림의 바람직한 위치를 한정하고, 의도된 정점 거리(예를 들어, 12 mm)는 y 축의 방향으로의 위치를 한정한다. 또한, 공간에서의 안경테의 배향의 일부로서 전방 경사, 즉 x 축에 대한 각도가 예를 들어, 9도의 의도된 값으로 설정될 수 있다. 이것은 마찬가지로 특정된 맞춤 가이드라인의 일부일 수 있다.

그 다음, 단계(55)에서 안경테가 머리의 해부학적 상태에 맞춰진다. 여기서, 단계(54)에서 아직 맞춰지지 않은, 즉 여전히 자유 파라미터인 파라미터가 추가로 맞춰진다.

단계(56)에서 가상 착용 및 렌더링이 이루어지고, 단계(57)에서 수동 맞춤이 이루어진다. 여기서, 가상 착용 및 수동 맞춤은 도 3의 참조 부호(33 내지 310)를 참조하여 이미 설명된 바와 같이 구현된다.

단계(58)에서, 도 3의 단계(311)에 해당하는, 안경테 제조사의 주문 시스템으로 전달이 이루어진다.

이제 안경테-특정된 맞춤 가이드라인의 사용 및 해당 맞춤이 도 6 내지 도 10을 참조하여 더 상세히 설명된다.

도 6은 그러한 특정된 맞춤 가이드라인을 위한 안면의 특징부 및 지점으로서 적합한 안면의 다양한 특징부를 도시한다. 달리 표현하면, 그러한 안면의 지점에 대한 안경테의 특징부의 목표 위치 또는 목표 범위가 이러한 예시적인 실시형태에서 맞춤 가이드라인에 제공된다. 또한, 안면의 이러한 특징부는 Johannes Eber의 "Anatomische Brillenanpassung"(Verlag Optische Fachveroeffentlichung GmbH, 1987년, 17 페이지와 그 다음)에서 설명된다.

실시예는 다음을 포함한다:

1. 눈의 위치, 특히 동공 중심의 위치(도 6의 라인(LB)과 라인(L2)의 교차 지점). 라인(L2)은 또한 동공 축을 나타낸다.

2. 눈의 박스 치수, 즉 눈의 둘레에 배치된 직사각형의 치수 - 각각의 직사각형의 위치, 직사각형의 폭 및 높이.

3. 도 6의 라인(LA 및 L3)에 따른 코의 위치.

4. 도 6의 라인(LD)에 해당하는 관자놀이의 위치 및 안면의 폭.

5. 도 6의 라인(L1 및 L5)과 도 6의 턱 라인(L5) 사이의 안면의 높이.

6. 턱 영역의 곡률 반경, 즉 라인(L5)과 접촉되는 턱의 일부의 곡률 반경.

7. 눈썹의 위치로서, 도 6의 라인(L1)은 눈썹의 중심 축을 나타내고, 라인(LC)은 눈썹의 외부 경계를 나타낸다.

8. 도 6의 라인(L4)에 따른 입의 위치.

전술한 특징부는 파라메트릭 머리 모델에 의해, 그렇지 않으면 이미지 분석 방법(이미지 인식)에 의해, 및/또는 도 2의 카메라 장치에 의해 기록된 이미지의 기계 학습에 의해, 이후에 설명되는 바와 같은 절차에 의해 식별될 수 있으며, 이에 따라 상기 특징부의 위치가 머리의 3D 모델 상에 결정될 수 있다. 또한, 이러한 특징부의 자동 인식에 대한 한 가지 가능성은 V. Kazemi, J. Sullivan의 "회귀 트리 앙상블과의 1 밀리초 안면 정렬"(컴퓨터 비전 및 패턴 인식에 관한 IEEE 회의의 회의록, 2014년)에서 기술되어 있다.

이하의 설명에서, 좌안, 우안, 안면의 좌측 절반부 또는 안면의 우측 절반부와 같은 지정은 안경이 맞춰지는 사람의 관점에서 이해되어야 한다.

도 7은 맞춤 가이드라인에 기초하여 안경테를 맞추기 위한 상세한 방법을 도시하며, 즉 데이터의 제공과 함께, 도 4의 단계(40) 또는 도 5의 단계(54)에 대한 상세한 실시예를 도시한다.

파라메트릭 안경테 모델을 위한 맞춤 가이드라인이 도 7의 단계(70)에서 제공되며, 상기 맞춤 가이드라인은 제시된 방법에서 이들을 사용할 수 있도록 하기 위해, 단계(73)에서 컴퓨팅 장치로 판독된다. 여기서, 맞춤 가이드라인은 예를 들어, xml 파일 또는 JSON 파일과 같은 텍스트 파일로 저장된다.

단계(71)에서 파라메트릭 안경테 모델이 제공되며, 단계(70)의 맞춤 가이드라인이 이에 할당된다. 예를 들어, 안경테 모델의 특정 영역 또는 지점을 나타내는 메타데이터가 파라메트릭 안경테 모델에 할당될 수 있다. 안경테 모델의 이러한 메타데이터는 유럽 특허 출원 17 173 929.5에도 기술되어 있다. 이러한 파라메트릭 안경테 모델은 단계(74)에서 판독된다. 단계(77)에서, 단계(74)에서 판독됨으로써 비롯되는 파라메트릭 안경테 모델의 파라미터 및 이들의 값 범위가 후속적인 최적화를 위해 제공된다. 최종적으로, 안경테가 맞춰질 사람의 머리의 3D 모델에는 단계(72)의 연관된 메타데이터가 제공되며, 상기 모델은 단계(75)에서 판독된다.

맞춤 가이드라인은 단계(76)에서 파싱된다. 파싱은 입력 데이터를 추가적인 처리를 위해 보다 적합한 형식으로 분해 및 변환하는 것을 의미하는 것으로 이해된다. 파서(parser)는 그러한 파싱을 수행하는 (일반적으로 컴퓨터 프로그램에 의해 구현되는) 해당 장치이다. 이와 관련된 보다 세부 사항은 2017년 5월 19일자 독일어 Wikipedia 기사 "파서(Parser)"에서 알 수 있다.

여기서, 맞춤 가이드라인은 특히, 후속적인 최적화 프로세스를 위해 적합한 형식으로 변환된다. 여기서, 설명된 바와 같이, 맞춤 가이드라인은 예를 들어, 상부 안경테 림과 눈썹 사이의 거리, 안경테의 상부 안경테 림과 눈의 상부 에지 사이의 거리, 눈의 하부 에지에 대한 하부 안경테 림의 거리, 또는 안경테 림에 대한 동공의 상대 위치와 같은, 특히 안경테의 특징부와 머리 상의 특징부 사이의 거리에 대한, 목표량 및/또는 허용 범위를 포함할 수 있다. 또한, 계산되어 도출된 특징부까지의 거리, 즉 머리 및/또는 안경테의 복수의 특징부로부터 도출된 지점 또는 영역까지의 거리를 사용하는 것도 가능하다. 이러한 도출된 특징부는 보조 특징부로도 지칭된다.

이러한 보조 특징부의 일 실시예가 도 8에 도시된다. 도 8은 안경테(81)가 있는 머리(80)를 도시한다. 안면의 폭의 절반의 변경을 갖고, 코의 하부 에지에 중심을 갖는 가상 원이 80으로 표시된다. 도 8에서, yUN은 코의 하부 에지를 나타내고, yUK는 턱의 하부 에지를 나타내며, yUOD는 눈의 하부 에지를 나타낸다. 안면의 폭, 즉 도 6의 라인들 사이의 거리(D)는 yG로 표시된다. 단계(76)의 파싱 동안 검출된 맞춤 가이드라인(70)의 항(term)을 사용하여 한정되는 도출된 보조 특징부(yH)의 실시예는 다음과 같다:

이러한 값(yH)은 실제 턱 하부 에지와 이상적인 안면의 계산된 턱 하부 에지의 편차를 안면의 폭의 절반에 대한 비율로서 나타내며, 상기 값은 코 아래의 안면의 수직 길이에 대한 측정치이다. 이러한 보조 특징부는 안경테의 하부 안경테 림의 비율을 설정하기 위해 사용될 수 있다. 그 결과로서, 수직 방향으로의 안면의 길이가 안경테로 인해 유발되는 미적 인상에 영향을 줄 수도 있으므로, 특정된 맞춤 가이드라인이 파라미터(yH)에 대한 안경테의 크기 및/또는 형태의 관계를 미리 결정할 수 있는 점을 고려하는 것이 가능하다.

맞춤 가이드라인의 추가적인 실시예는 안경테-외접 박스 내에서의 동공의 위치이다. 이것은 도 10d에 도시된다. 도 10d는 이 경우 우안을 위한 안경테-외접 박스(102)와 함께 안경테(81)를 도시한다.

동공의 맞춤 지점 높이(하부 안경테 림 위의 동공의 높이)는 y로 표시된다; 동공의 수평 위치는 x로 표시된다. 박스(102)의 폭은 Δa이고, 박스의 높이는 Δb이다. 그 다음, 예를 들어, 맞춤 가이드라인은 수평 방향으로, 박스 중심과 코 황금 분할비 사이에 동공이 위치되어야 한다고 규정할 수 있다(즉, Δa·3.82 < x < Δa·0.5). 여기서, 황금 분할비는 x = Δa·3.82의 경우와 같이, x 대 Δa-x의 비율이 Δa-x 대 Δa의 비율과 같음을 의미한다. 이러한 황금 분할비보다 안경테 림의 내측면에 더 가까운 눈 위치는 일반적으로 심미감이 덜한 것으로 확인된다.

유사한 가이드라인은 수직 방향으로의 눈 위치를 설정할 수 있으며, 구체적으로는 박스(102)의 박스 중심과 중심 위의 황금 분할비의 값 사이에서, 동공이 수직 방향으로 정확하게 위치되는 것으로 설정할 수 있다(즉, Δb·0.5 < y < Δb·0.618).

또한, 맞춤 가이드라인은 계산식으로서 직접적으로 제공될 수 있으며, 이 경우 계산식의 변수는 전술한 특징부이다. 달리 표현하면, 특정된 맞춤 가이드라인의 안경테 파라미터는 항으로서 직접적으로 명시될 수 있거나, 최적화 루프를 통해 이들이 반복적으로 결정될 수 있다. 후자의 경우, 항을 사용하여 한정된 맞춤 품질이 최적화된다; 항은 목표를 설정하지만, 이러한 목표에 일반적으로 도달되지는 않는다; 따라서, 예를 들어, "목표량 = 항" 형태의 표현은 최적화의 의미 내에서, 예를 들어 최소 제곱법의 의미 내에서, 단지 맞춤 품질에는 기여하지만, 이를 직접적으로 충족시키지는 못한다.

단계(76)의 파싱은 특히, 언급된 보조 특징부에 대해 구현되고, 목표량 및 이를 위한 계산 규정에 대해 구현되며, 선택적으로, 예를 들어, 목표량과의 편차의 가중 제곱합의 형태로 이용 가능하고, 이미 전술한 바와 같이, 추가적인 페널티 항(penalty term)을 선택적으로 가질 수 있는, 스칼라 량으로서 품질 값에 대해 구현된다.

그 다음, 단계(76)의 항에 대한 구문 트리의 리스트가 단계(79)에서 생성된다.

따라서, 동공 중심의 위치, 눈(예를 들어, 눈에 외접하는 직사각형)의 위치 및 치수, 코의 위치, 배향 및 치수, 눈썹의 위치, 배향 및 위치, 및/또는 턱의 위치와 같은, 위치, 배향 및 값의 치수가 머리 모델에 대해 단계(78)에서 결정된다.

단계(710)에서 보조 특징부에 대한 트리의 항이 평가되고, 즉 존재하는 보조 특징부가 결정되며, 이러한 보조 특징부의 값, 예를 들어 위에서 설명된 값(yH)이 단계(711)에서 결정된다. 그 다음, 단계(712)에서 최적화 단계가 이루어진다. 여기서, 파라메트릭 안경테 모델의 안경테 파라미터가 변동되며, 단계(713)에서 목표량에 도달될 때까지 항이 평가된다. 이로부터, 맞춤 가이드라인에 기초하여 맞춰진 안경테 파라미터의 일부분에 대한 파라미터 세트가 714에서 구해진다. 특히, 이들은 미적 효과를 갖는 파라미터로서, 예를 들어, 안경테의 스케일링, 안경테의 "착용" 범초점 각도, 및/또는 가변 안경테 림의 경우 안경테 림의 형태이다. 예를 들어, 코받침의 각도, 또는 안경다리의 길이, 또는 코걸이 폭과 같은 추가적인 파라미터는 제조사에 의해 미리 결정된 표준 값으로 초기에 유지된다. 그 다음, 이들은 해부학적 맞춤(예를 들어, 도 4의 단계(41)) 동안에 조정된다.

또한, 최적화 루프는 예를 들어, 유럽 특허 출원 17 173 929.5에 기술된 바와 같은, 가상 착용을 포함할 수 있다. 파라메트릭 안경테 모델의 파라미터를 맞추는 단계를 포함하는 이전의 단계들은 최적화가 안경의 최적 맞춤으로 수렴하도록 보장한다.

가상 착용 동안의 결과로서 비롯되는, 첫째로, 예를 들어 회전 행렬 및 병진 이동 벡터로서 제시될 수 있는 기하학적 운동 파라미터(6개의 자유도, 2017년 5월 22일자 독일어 Wikipedia 기사 "Bewegung (Mathematik)" ["운동 (계산)"] 참조)가 있으며, 둘째로, 안경테의 만곡 파라미터가 있다. 일반적으로, 후자는 만곡 동안 귀 걸림 지점으로 통과된 각도의 단일 파라미터이다. 이것은 유럽 특허 출원 17 173 929.5에 기술된 바와 같은 가상 착용에 해당한다. 거기에 설명된 가상 착용의 결과는, 안경다리의 변형의 파라미터 및 안경테의 회전 및 병진 이동이 있다.

착용 후에, 머리의 좌표계에서 모든 안경테-특정된 특징부가 이용 가능하다. 이를 위해, 기하학적 운동이 특징부에 적용된다. 예를 들어, 개별화된 안경테(즉, 파라미터가 맞춰진 파라메트릭 안경테 모델에 해당하는 안경테)의 우측 및 좌측 코받침의 위치 및 배향이 계산된다. 이상적인 경우, 이후에 구체적으로 또한 설명되는 바와 같이, 콧방울의 해당 특징부가 이의 범위 내에서 안경테 상의 특징부와 일치하게 되기 때문에, 이러한 위치 및 배향은 안경테-특정된 파라미터를 맞추는 단계에서 이전에 계산된 위치와 일치해야 한다. 그러나, 코 영역에서의 개별화에 대한 제한으로 인해, 가상 착용의 프로세스는 안경테의 위치를 결정할 때 맞춤 절차와 동일한 결과를 산출하지 못할 수 있다. 예를 들어, 이것은 안경테의 대칭 코 걸림과 함께 실제 코의 비대칭으로 인한 것일 수 있다. 그러나, 일반적으로, 위치들 간에 매우 작은 차이만이 있어야 한다. 작은 차이(예를 들어, 1 mm 미만의 코받침 중심들의 거리)의 경우, 이를 무시할 수 있다. 비교적 큰 차이의 경우, 가상 착용 이후의 새로운 위치는 안경테-특정된 맞춤 가이드라인에 기초하여 결정될 파라미터를 위한 새로운 맞춤 절차를 트리거시킬 수 있다. 안경테 모델의 가능한 부적합성과 관련하여 조작자에게 통지 형태의 피드백도 가능하다.

도 10a 내지 도 10c는 머리(80)에서 상이한 동공간 거리 PD₁(도 10a), PD₂(도 10b) 및 PD₃(도 10c)에 대해 박스(102) 내에서의 눈의 이러한 위치 설정을 설명하며, PD₁은 비교적 작은 동공간 거리이고, PD₂는 중간 동공간 거리이며, PD₃은 비교적 큰 동공간 거리이다. 미적 맞춤을 위해, 안경테 형태의 외부 림(100)은 도 10a의 경우에 두꺼워지고, 예를 들어 황금 분할비의 상태를 유지하기 위해, 특징적인 선단부(endpiece)가 제공된다. 선단부는 안경테의 중앙 부분의 외부 부분이며; 내부 부분은 코걸이로 지칭된다. 따라서, 이 경우 변경된 파라미터는 안경테 형태이다. 도 10c의 경우에, 원하는 미적 인상을 얻기 위해, 가능하면 더 큰 코걸이 폭과 함께, 특징적인 영역 또는 특징적인 코걸이가 선택된다.

도 9는 원하는 미적 효과를 달성하기 위한 맞춤 가이드라인에 기초하여 파라미터를 맞추는 실시예를 도시한다. 여기서, 도 9A 내지 도 9C는 안경테(81)의 스케일링 효과를 도시한다. 도 9A에서, 매우 작은 안경테가 사람에게 가상으로 배치된다; 이는 미적 양태 및 패션 양태에 따라 너무 작다. 도 9C에서는 안경테가 너무 크다. 도 9B에서는, 안경테가 중간 크기를 갖는다. 안경에 대한 미적으로 적절한 크기를 보장하기 위해, 이 경우 맞춤 가이드라인은 안경테 림과 안면의 에지 및/또는 눈썹 사이의 거리를 규정할 수 있다.

도 9D 내지 9F는 코걸이 폭의 영향을 도시한다. 여기에 설명된 예시적인 실시형태에서, 코 상에 안경테를 해부학적으로 정확히 맞추도록 보장하기 위해, 해부학적 맞춤 동안 코걸이 폭이 설정되며, 이는 아래에 추가로 더 상세히 설명될 것이다. 그러나, 이는 또한 해부학적 맞춤 동안 추가적으로 고려될 수 있는 미적 인상을 변화시킬 수 있다. 도 9D에서 작은 코걸이 폭(b₁)이 선택된다. 여기서, 콧등과의 충돌로 인해 안경테가 매우 높게 위치한다. 도 9E에서 코걸이 폭은 코걸이 폭(b₂)으로 약간 넓어졌다. 결과적으로, 안경테는 약간 더 낮게 그리고 보다 조화롭게 안착된다. 도 9F의 경우, 코걸이 폭은 값(b₃)으로 더욱 더 낮아졌다. 여기서, 예를 들어 황금 분할비에 기초하여, 안경테 림에 대한 미리 결정된 범위 내에 동공이 위치되도록, 해부학적 맞춤의 범위 내에서 주의를 기울일 수 있다.

결과적으로, 맞춤 가이드라인을 사용하고, 맞춤 가이드라인에 기초하는 맞춤으로 분할한 다음에, 머리의 해부학적 구조에 맞춤으로써 보장될 수 있는 것은 특히, 미적 특성인 안경 제조사의 규정이 충족될 수 있다는 점이다.

전술한 방법에서, 그리고 또한 안경을 맞추기 위한 다른 방법에서, 예를 들어 유럽 특허 출원 17 173 929.5에 기술된 방법에서, 또는 종래기술로서 처음에 설명된 방법 중 일부에서, 머리의 3D 모델 상의 특정 지점의 위치, 및/또는 메타데이터가 필요하며, 이러한 메타데이터는 걸림 지점 또는 귀 걸림 영역과 같은, 안경을 맞추기 위한 특정 영역을 특성화한다. 한 가지 옵션은 그러한 지점 또는 영역을 수동으로 결정하거나 패턴 인식 방법에 의해 결정하는 데 있다. 이제 추가적인 옵션이 도 11 내지 도 15를 참조하여 설명될 것이다.

도 11은 예시적인 일 실시형태에 따라 사람의 머리의 3D 모델에 측정 지점을 설정하기 위한 방법을 도시한다. 여기서, 측정 지점은 예를 들어, 귀, 눈, 눈썹 등과 같은 안면 특징부를 기술하는 지점과 같은, 전술한 방법을 위해 사용될 수 있는 지점을 의미하는 것으로 이해되어야 한다.

단계(110)에서, 측정 지점을 갖는 파라메트릭 머리 모델이 제공된다. 여기서, 파라메트릭 머리 모델은 머리를 기술하는 파라메트릭 모델이다. 파라메트릭 모델의 파라미터를 변경하면, 머리 모델에 의해 기술되는 머리 형태가 변경된다. 또한, 여기에 사용된 바와 같은 파라메트릭 머리 모델이라는 용어는, 머리의 일부만을 기술하는 모델, 예를 들어 안경을 맞추기 위해 필요한 부분(특히, 눈, 코 및 귀의 영역)만을 기술하는 모델을 포함한다. 파라메트릭 머리 모델의 일 실시예는 도 13a 및 도 13c를 참조하여 이후에 설명될 것이다. 이러한 파라메트릭 머리 모델 상에서 예를 들어 수동 선택에 의해, 측정 지점이 설정된다. 이러한 측정 지점의 실시예는 마찬가지로 도 13a 및 도 13c를 참조하여 이후에 설명될 것이다.

그 다음, 단계(111)에서, 파라메트릭 머리 모델은 사람의 머리의 3D 모델에 맞춰진다. 이를 위해, 파라메트릭 머리 모델과 사람의 머리의 3D 모델 사이에 가급적 최소 편차가 있는 방식으로, 파라메트릭 머리 모델의 파라미터를 맞추는 임의의 통상적인 최적화 방법이 사용될 수 있다(예를 들어, 위에서 언급된 J. Booth 등의 논문에서의 방법 또는 최소 제곱법에 의해). 그 다음, 단계(112)에서, 측정 지점은 맞춤에 기초하는 사람의 머리의 3D 모델로 이송된다. 달리 표현하면, 맞춰진 파라메트릭 머리 모델 상의 측정 지점의 위치는 머리의 3D 모델 상에 해당 측정 지점을 설정하기 위해 사용된다. 이것은 예를 들어, 법선 벡터, 즉 파라메트릭 머리 모델 상의 측정 지점에 수직인 벡터와 머리의 3D 모델의 교차 지점을 사용함으로써, 파라메트릭 머리 모델을 머리의 3D 모델 상에 투영하여 구현될 수 있다. 정밀한 모델에서는, 파라메트릭 머리 모델 상의 측정 지점의 위치를 머리의 3D 모델 상의 위치로서 직접 사용하는 것도 가능하다.

이러한 방식으로, 임의의 머리의 실질적으로 임의의 3D 모델에 대해 측정 지점을 결정하는 것이 가능하며, 측정 지점은 파라메트릭 머리 모델 상에 한 번 설정되기만 하면 된다.

도 12는 안경을 가상으로 맞추기 위한 방법에 포함되는, 사람의 머리의 3D 모델 상에 측정 지점을 설정하기 위해 파라메트릭 머리 모델을 사용하는 보다 상세한 방법을 도시한다. 도 12의 안경을 가상으로 맞추기 위한 방법 대신에, 도 1 내지 도 10을 참조하여 위에서 설명된 방법도 도 11의 방법에 대한 가능한 적용예로서 역할을 할 수 있다.

도 12에서, 자유 파라미터를 갖는 파라메트릭 안경테 모델이 단계(120)에서 제공된다. 도 12의 예시적인 실시형태에서, 자유 파라미터는 해부학적 맞춤에 적합하다. 다른 예시적인 실시형태에서, 위에서 설명된 바와 같이, 안경테-특정된 맞춤 가이드라인에 의한 추가적인 맞춤이 있을 수 있다.

단계(121)에서, 파라메트릭 머리 모델이 제공된다. 파라메트릭 머리 모델은 예를 들어, A. Brunton, A. Salazar, T. Bolkart, S. Wuhrer의 "인간의 안면에 대한 비교 분석을 통한 3D 데이터에 대한 통계적 형상 공간의 검토"(컴퓨터 비전 및 이미지 이해, 128:1-17, 2014년)에 기술된 바와 같은 주 성분 분석(PCA)에 기초하여 결정된 안면 모델 또는 머리 모델일 수 있거나, 그렇지 않으면 J. Booth, A. Roussos, S. Zafeiriou, A. Ponniah 및 D. Dunaway의 "10,000개의 안면으로부터 학습된 3D 모핑 가능 모델"(컴퓨터 비전 및 특허 인식(CVPR)에 관한 2016년 IEEE 회의, 네바다주 라스베이거스, 2016년, 5543~5552 페이지, doi:10.1109/CVPR. 2016.598)에 기술된 바와 같은 머리 모델일 수 있다. 단계(122)에서, 사람의 머리의 3D 모델이 제공되며, 이 모델은 예를 들어, 도 2의 카메라 장치에 의해 생성될 수 있다.

단계(123)에서, 파라메트릭 머리 모델 상에 측정 지점이 결정된다. 안면의 적어도 일부의 이러한 3D 모델의 실시예는 도 14에서 좌표 축과 함께 제시된다.

단계(123)에서, 파라메트릭 머리 모델 상에 측정 지점이 결정된다. 이를 위해, 파라메트릭 머리 모델의 소위 표준 머리가 제공된다. 표준 머리는 파라메트릭 머리 모델의 파라미터가 미리 결정된 표준 값을 갖는 머리이다. 주 성분 분석에 기초하는 머리 모델의 경우, 이것은 예를 들어, 주 성분 분석의 제1 성분에 해당하는 평균 머리일 수 있다.

단계(123)에서, 파라메트릭 머리 모델 상에 측정 지점이 설정된다. 이는 지점을 설정함으로써 수동으로 구현될 수 있다. 이러한 규정에 대한 실시예는 도 13a에 도시된다. 여기서, 예를 들어 구각(corner of the mouth), 코 끝, 이마 주름을 따르는 지점, 눈 지점, 콧등 및 콧방울 상의 지점과 같은, 다수의 지점이 파라메트릭 머리 모델의 표준 머리(130) 상에 설정되었다. 추가적인 실시예는 도 13c에 도시된다. 여기서, 머리 모델(130)의 콧방울 상에 삼각형(132), 즉 3개의 지점이 표시된다.

그 다음, 단계(124)에서, 파라메트릭 머리 모델은 맞춤 프로세스를 사용하여 사람의 머리의 3D 모델에 맞춰진다. 맞춤 프로세스는 예를 들어 최소 제곱 기준에 따라, 파라메트릭 머리 모델이 사람의 머리의 3D 모델에 가능한 정확하게 맞춰지는 방식으로, 파라메트릭 머리 모델의 파라미터가 결정되는 프로세스이다. 단계(123 및 124)는 임의의 순서로 수행될 수 있다. 단계(123)는 방법이 수행되기 전에 한 번 수행되기만 하면 되므로, 다른 사람의 머리의 상이한 3D 모델에 대해 그리고 상이한 파라메트릭 안경테 모델에 대해 방법이 수행될 때마다, 결정된 측정 지점이 사용될 수 있다.

그 다음, 단계(125)에서, 측정 지점은 맞춰진 파라메트릭 머리 모델로 이송된다. 달리 표현하면, 측정 지점의 위치가 맞춰진 머리 모델 상에 결정된다. 이를 위해, 예를 들어 J. Booth 등의 전술한 논문에 기술된 바와 같이, 측정 지점이 단계(123)에서 결정된 표준 머리 모델로부터 맞춰진 파라메트릭 머리 모델에 도달하기 위해 사용된 실질적으로 동일한 변형이 측정 지점에 적용된다. 선택적으로, 단계(126)에서, 측정 지점은 머리의 3D 모델로 이송된다. 단계(126)가 사용되는지 여부는 사용된 모델의 정확도에 따라 좌우되고, 즉 맞춰진 파라메트릭 머리 모델이 사람의 머리의 3D 모델과 얼마나 정확하게 일치하는지에 따라 좌우된다. 예를 들어, 평균 제곱 편차가 임계값 아래에 있는 경우, 단계(126)는 생략될 수 있다. 맞춰진 파라메트릭 머리 모델로부터 사람의 머리의 3D 모델로의 측정 지점의 이송은 투영에 의해 구현될 수 있으며, 맞춰진 머리 모델 상의 각각의 측정 지점을 통하여 법선 벡터가 결정된 다음, 이러한 법선 벡터와 사람의 머리의 3D 모델의 교차 지점이 사람의 머리의 3D 모델 상의 해당 측정 지점으로서 사용된다. 실시예는 도 13b 및 도 13d에 도시된다. 도 13b에서, 도 13a의 지점은 사람의 머리의 3D 모델(131) 상에 투영되고, 도 13d에서, 도 13c의 삼각형(132)은 삼각형(132')으로서 3D 모델(131) 상에 투영된다.

파라메트릭 모델은 흔히 큰 평활도를 가지며, 특히 도 14에 도시된 바와 같은 머리의 전형적인 3D 모델보다 더 큰 평활도를 갖기 때문에, 이러한 투영은 다수의 안면 모델의 경우에 신뢰할 수 있게 작용한다. 여기서, 표면의 평활도는 법선 벡터의 국부적인 편차의 측정치로서 정의될 수 있다. 대안적으로, 근사화된 다항식 표면과의 머리의 3D 모델의 지점군(point cloud)의 국부적인 편차는 또한 예를 들어, 각각의 경우 5 mm의 직경을 갖는 국부적인 영역에서의 측정치로서 정의될 수 있다. 다항식 표면은 여러 번 무한하게 미분 가능하며, 결과적으로 미분 기하학에서 "평활한" 것으로 지칭된다. 예시적인 실시형태에 적용될 수 있는 "이동 최소 제곱법(MLS)"에 의한 국부적인 평활화는 2017년 6월 8일자 http://pointclouds.org/documentation/tutorials/resampling.php에 기술되어 있다.

또한, 머리의 3D 모델 상에 추가적인 측정 지점을 표시하기 위해, 수동 단계가 사용될 수 있다(도 12에 도시되지 않음). 특히, 이들은 3D 모델에 의해 용이하게 검출되지 않는 지점일 수 있으며, 예를 들어 모발에 의해 숨겨진 신체의 일부일 수 있다. 특히, 이것은 귀의 경우에 그럴 수 있다. 따라서, 이 경우 이들 지점은 사람의 머리의 3D 모델에서 정확하게 식별 가능하지 않으며, 상기 지점은 수동으로 추가될 수 있다. 이러한 측정 지점의 일 실시예는 귀의 기저부 상의 안경다리의 걸림 지점이다.

그 다음, 단계(127)에서, 측정 지점(단계(126)이 생략된 경우 맞춰진 머리 모델의 측정 지점, 또는 단계(126)이 수행된 경우 이송된 측정 지점)에 기초하여, 특징부가 계산된다. 측정 특징부로도 지칭되는 이러한 특징부는 측정 지점 그룹을 기반으로 하며, 예를 들어 머리의 영역을 한정한다.

특징부는 직접적인 계산에 의해 확인될 수 있거나(예를 들어, 공간의 3개의 비-공선 지점은 평면을 고유하게 한정하고, 이의 법선 벡터는 정규화된 차분 벡터들의 벡터적에 의해 계산될 수 있다; 4개의 비-공면 지점은 구를 한정하고, 5개의 비-공면 지점은 원기둥을 한정한다), 평면 또는 구 또는 원기둥과 같은 기하학적 기초 요소(점, 선 또는 영역)를 특정 측정 지점에 근사화함으로써 확인될 수 있다. 그 다음, 특징부는 맞춰진 기하학적 기초 요소의 파라미터에 의해 결정되며, 예를 들어 평면의 경우 평면의 참조 지점 또는 법선 벡터에 의해, 또는 구의 경우 구의 중심 및 반경에 의해 등으로 결정된다. 단계(127)에서 계산되는 이러한 특징부의 실시예는 아래에 명시된다:

- 좌측 또는 우측 콧방울

코의 좌측 또는 우측 콧방울의 경우, 코 지지부의 영역 또는 코받침을 위한 영역(예를 들어, 6 mm의 직경을 가짐)에서 모델의 작은 영역에 대한 근사화에 의해 한정되는 (예를 들어, 도 13d의 삼각형(132')에 해당하는) 평면이 특징부로서 사용될 수 있다. 수평 및 수직 콧방울 각도는 평면의 위치 및 배향으로부터 비롯된다. 여기서, 평면은 코 지지부의 영역의 중심 지점에서 좌표 축에 의해 교차되며, 발생 각도가 각각의 경우 측정된다. 예를 들어, 삼각형(132)에 해당하는 3개의 지점이 도 13c의 각각의 콧방울에 표시된 경우, 3개의 지점으로부터 평면이 계산될 수 있다. 3개를 초과하는 지점의 경우, 평면은 맞춤 프로세스에 의해 계산될 수 있으며, 예를 들어 지점 세트에 대한 주 성분 분해를 통해, 또는 최소 제곱법을 사용하는 맞춤을 통해 계산될 수 있다. 위에서 언급된 바와 같이, 단일 평면은 평면의 지점(x, y 및 z) 및 이러한 지점을 통과하는 법선 벡터(nx, ny, nz)로 표현될 수 있으며, x, y 및 z는 데카르트 좌표이다. 따라서, 두 콧방울은 함께 12 투플, 즉 12개의 값(2개의 지점 및 2개의 법선 벡터)으로 표현될 수 있으며, 예를 들어,

로서 표현될 수 있다.

여기서, 지수 N은 코를 나타내고, 지수 OD는 우안(우측 안구)을 나타내며, 지수 OS는 좌안(좌측 안구)을 나타낸다.

- 이마의 곡률

여기서, 공간의 원형 곡선의 구역은 도 13a 및 도 13c에 도시된 바와 같이, 이마 상의 측정 지점에 맞춰질 수 있다. 이러한 맞춤 파라미터는 원이 놓이는 평면의 중심, 반경 및 법선 벡터이다. 이러한 맞춤은 2개의 단계로 수행될 수 있다. 초기에, 콧방울에 대해 전술한 바와 같이, 평면이 맞춰진 다음, 원이 또한 이러한 평면 내에 맞춰진다. 이러한 원의 맞춤은 예를 들어, 최소 제곱법 또는 임의의 다른 통상적인 맞춤 방법에 의해 구현될 수 있다.

- 눈썹 및/또는 광대뼈

여기서, 스플라인 표면(S)(2017년 5월 23일자 독일어 Wikipedia 기사 "스플라인" 참조) 또는 이변량 다항식(예를 들어, 2017년 6월 8일자 https://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial#Definition → "이변량 다항식" 참조)은 눈썹 둘레의 영역 및/또는 광대뼈 둘레의 영역에서 눈썹의 영역 및 광대뼈의 영역의 측정 지점에 맞춰진다. 스플라인 표현

에서,

스플라인 함수(S)의 계수(c1,...,cn)는 여기서, 해당 영역(눈썹 또는 광대뼈)의 측정 지점 세트 { (x1,y1,z1),...,(xm,ym,zm) }에 대해, 실효값(root mean square) 오차(F)가 최소인 방식으로, 즉 오차(F)가 다음의 형식을 갖는 방식으로 결정된다:

이러한 표현에서, 안경테를 착용하는 이후의 프로세스는 각각의 경우, 도 14의 좌표계에서 고정된 y 값을 갖는 xy 평면에 평행한 이동에 의해 구현되는 것으로 가정된다. 후방 안경테 림과 머리의 3D 모델 사이의 최소 거리가 맞춤 프로세스에 의해 실현되도록 의도된 경우, 이러한 거리 값은 스플라인 표면에 대한 오프셋으로서 미리 제공될 수 있다. 그 다음, (y 값이 오프셋으로 미리 저장되기 때문에) y 값의 일치의 결과로서 접촉이 검출될 수 있다. 이를 위해, 후방 안경테 림의 각각의 정점이 안경테의 이후의 맞춤 동안 검사될 수 있고, 좌표(x, y, z)로 주어진 각각의 정점이 차이

에 대하여 검사된다. 모델에서의 정점의 접촉 또는 침하의 검출 시에, 안경테의 위치가 조정될 수 있거나 안경테의 안경테 림이 변경될 수 있다.

- 안경다리에 대한 걸림 지점으로서 역할을 하는 귀의 기저부의 지점

이를 위해, 머리 모델 상의 단일 지점이 사용될 수 있다; 즉, 이 경우 측정 지점들이 결합될 필요가 없다. 다른 실시형태에서, 유럽 특허 출원 17 173 929.5에 기술된 바와 같이, 귀 걸림 곡선이 결정될 수 있다. 예를 들어, 순수 안면 모델과 같이, 귀의 모델링이 없는 모델(위 참조)을 사용하는 경우, 또는 사람의 머리의 3D 모델을 생성할 때 귀가 덮인 경우, 예를 들어 머리의 3D 모델의 생성을 위해 사용된 이미지로부터 기계 학습을 통해, 귀의 기저부의 이러한 지점이 상이하게 생성될 수 있으며, 이미지에서 귀의 기저부의 지점을 검출하기 위한 목적으로 학습된 특징부 검출기가 이를 위해 사용될 수 있다. 2D 이미지에서 검출된 이러한 지점은 추가적인 단계에서 머리의 3D 모델 상에 투영된다. 이러한 투영에 관한 정보는 이미지 픽셀을 공간에서 직선으로 표현하기 위한, 예를 들어, Hartley 및 Zisserman의 "컴퓨터 비전의 다중 뷰 형상"(2000년, 7 페이지에서)과 같은, 투영 형상 및 카메라 보정과 관련된 배경 문헌에서 알 수 있다; 직선과 삼각형 메시의 최전방 교차 지점의 계산을 통한 공간에서의 3D 모델로의 투영은 "광선 투사법(ray casting)"으로도 지칭된다; 예를 들어, 소프트웨어 라이브러리 "vtk", 함수 "vtkModifiedBSPTree::IntersectWithLine"을 또한 참조한다. 대안적으로, 이러한 지점은 또한 위에서 설명된 바와 같이, 수동으로 결정될 수 있다.

일부 예시적인 실시형태에서, 눈 위치 또는 동공 위치와 같은 특정 지점은 또한 별도의 방법으로 결정될 수 있으며, 예를 들어, 도 2의 카메라에 의해 기록된 이미지를 사용하여 동공 검출 및 각막 검출에 의해 결정될 수 있다. 이러한 결정은 유럽 특허 출원 17 153 558.3 및 17 153 559.4에 기술되어 있다.

그 다음, 단계(127)에서 이와 같이 계산된 특징부에 기초하여, 파라메트릭 안경테 모델의 안경테 파라미터가 단계(128)에서 계산된다. 이러한 계산의 일 실시예가 아래에 제공된다. 그러나, 특징부는 특정된 맞춤 가이드라인에 기초하는 전술한 안경테 맞춤을 위해, 또는 유럽 특허 출원 17 173 929.5에 기술된 바와 같은 가상 착용을 위해 사용될 수도 있다.

일반적으로, 맞춤 목적을 위해, 특징부는 상대 위치 및/또는 각도나 곡률과 같은 추가적인 특성에 대하여 조합하여 평가된다. 단계(128)의 안경테 파라미터의 계산의 일부 실시예가 아래에 설명된다. 이들은 도 4의 단계(41)의 해부학적 맞춤의 실시예로도 역할을 할 수 있다.

- 코걸이 폭

코걸이 폭은 DIN EN ISO 8624:2015-12, 부록 A에 정의되어 있으며, 더 큰 코걸이 폭의 경우 코받침이 더 이격되고, 더 좁은 코걸이 폭의 경우 코받침이 서로 더 가까이 있기 때문에, 코받침의 상대 위치로부터 비롯된다. 코받침이 없는 안경테의 경우, 코와의 접촉 영역으로 제공되는 코 걸림의 특정된 영역으로서 일반화된 코받침이 한정된다. 코걸이 폭은 이러한 일반화된 코받침의 중심 지점들의 간격으로서 유발된다. 따라서, 코걸이 폭은 도 13d의 삼각형(132')에 해당하는 두 콧방울 상의 삼각형들의 중심 지점들의 간격에 해당할 수 있다. 여기서, 기하학적 중심, 즉 각도 이등분선의 교차 지점을 삼각형의 중심 지점으로 취할 수 있다.

설명을 위한 목적으로, 도 16은 (이러한 의미 내에서) 코받침(160) 및 코걸이 폭(161)을 갖는 파라메트릭 안경테 모델의 사시도를 도시한다.

- 코받침의 상대 위치 및 각도

이러한 맞춤은 도 15에서 설명된다. 여기서, 콧방울은 단면으로 제시된다. 이것은 곡선(150)으로 표현되며, 코받침(151)이 맞춰진다.

각각의 2개의 코받침은 각각의 코받침과 접촉되는 평면(접선 평면)에 의해 맞춰질 수 있다. 위의 다른 평면에 대해 설명된 바와 같이, 코받침의 이러한 평면은 참조 지점(x_P, y_P, z_P) 및 법선 벡터(nx, ny, nz)에 의해 근사화될 수 있다. 특히, 참조 지점은 코받침의 중심일 수 있다. 통상적인 의미에서의 코받침의 경우, 즉 금속 안경테의 경우, 이러한 중심 지점은 예를 들어, 외측면, 즉 코와 코받침의 접촉면 상에서 코받침의 중심의 투영에 의해 한정되며, 코받침 중심은 사전 정의된 지점으로서 파라미터화 가능한 안경테 모델의 일부일 수도 있고, 즉, 이러한 지점은 모델과 함께 제공된다. 별도의 코받침이 없는 플라스틱 안경테의 경우, 코에 대한 접촉 영역(도 16의 160)으로 추정된 안경테의 일부가 코 걸림부로 지칭되거나, 여기서 일반화된 방식으로, 코받침으로 지칭된다. 결과적으로, 2개의 코받침은 마찬가지로 12 투플로서 표현될 수 있으며, 표현은 본 예시적인 실시형태에서 안경테의 국부적인 좌표계에서 구현된다:

여기서, 지수 P는 코받침을 나타낸다.

이 경우, 위에서 설명된 바와 같이, 코받침의 위치 및 배향은 또한 코걸이 폭을 의미한다.

코받침의 이러한 표현에서, 참조 지점과의 공통 병진 이동 매핑을 통해, 그리고 법선 벡터 및 참조 지점과의 공통 회전 매핑을 통해, 12 투플은 임의의 원하는 좌표계로 이송 가능하기 때문에, 좌표계의 배향 및 좌표 원점이 자유롭게 선택될 수 있다. 전제 조건은, 전술한 12 투플의 모든 파라미터가 사실상 파라메트릭 안경테 모델에서 자유롭게 선택 가능한 것이다. 실제로는, 파라미터가 파라메트릭 안경테 모델에서 제한을 받으며, 파라메트릭 안경테 모델의 개별 파라미터에 대한 최대값 및 최소값이 존재한다(예를 들어, 안경테는 임의적으로 큰 크기로, 또는 임의적으로 크거나 임의적으로 작은 코걸이 폭으로 제조될 수 없다). 어쨌든, 코받침 및 위에서 언급된 바와 같은 콧방울은 모두 12 투플로서 표현될 수 있다.

위와 같은 데카르트 좌표 대신에, 법선 벡터는 각각의 경우 공간에서 2개의 각도(theta 및 phi)로 표현될 수 있으며(실질적으로 극좌표의 표현), 여기서 1은 법선 벡터의 길이(반경)로서 선택된다:

.

따라서, 이 경우, 코받침에 대해(그리고 이에 따라 콧등에 대해서도) 총 10개의 자유도가 함께 유발된다; 10 투플로서의 표현이 얻어진다:

콧등 폭과 코받침의 위치 사이의 관계는 도 15에서 명백히 알 수 있다: 콧등이 넓어지는 경우, 이에 따라 좌측 및 우측 코받침의 평면들의 참조 지점들 사이의 거리가 증가되며, 그 반대의 경우도 마찬가지이다.

콧등이 대칭이고 코받침들이 서로에 대해 대칭이라고 가정하면, 파라미터의 수가 감소된다. 도 14의 yz 평면을 대칭 평면으로서 사용하면, 다음과 같이 적용된다:

i.

ii.

및

iii.

및

그 다음, (w, y_P, z_P, theta, phi)는 자유 파라미터로서 유발되며,

및

이다. 여기서, w는 코걸이 폭이며, 여기서

및

가 적용된다. 결과적으로, 대칭의 경우 5개의 자유 파라미터가 존재하며, 이러한 자유 파라미터는 파라메트릭 안경테 모델을 맞추기 위해 사용될 수 있다. 안경테에 따라, 더 적은 자유도가 존재할 수 있거나, 위에서 설명된 바와 같은 특정된 맞춤 가이드라인에 의해 자유도가 제한될 수 있다.

파라메트릭 안경테 모델을 머리의 3D 모델에 맞추기 위해, 코받침의 평면은 이들이 콧방울의 평면과 일치하는 방식으로 선택될 수 있다; 즉, 일반적으로, 코받침을 위한 12 투플은 콧방울을 위한 12 투플과 일치한다.

예를 들어, 제한으로서, 코걸이 또는 코받침의 위치가 안경테의 국부적인 좌표계에서 고정될 수 있거나(즉, y_P, z_P 값이 고정됨), theta 및 phi가 서로 무관하게 선택될 수 없도록, 예를 들어 theta와 phi 사이의 고정된 선형 관계가 선택될 수 있다.

감소된 안경테 파라미터 세트의 경우, 예를 들어, 전술한 대칭의 경우, 평균화가 사용될 수 있다. 예를 들어, 콧방울에 대한 해당 각도(

및

)가 상이한 경우, 평균값이 사용될 수 있다. 각도 간의 차이가 임계값보다 더 큰 경우, 이 경우에 불리한 착용 특성을 산출하는 대칭 안경테 형태의 효과에 대한 경고가 출력될 수 있다. 해부학적 맞춤 품질을 나타내는 품질 측정치는 착용 특성이 얼마나 불리한지를 평가하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 품질 측정치는 머리의 영역으로부터의 안경테의 전술한 거리에 기초하여 계산될 수 있으며, 상이한 거리가 상이한 가중치로 품질 측정치에 포함될 수 있다.

파라메트릭 안경테의 유형에 따라, 자유 파라미터의 수는 예를 들어, 코 지지부의 영역의 2개의 파라미터로, 구체적으로는 코걸이 폭 및 코걸이 각도의 파라미터로 추가로 감소될 수 있다. 예를 들어, 코걸이 각도는 코걸이 각도에 대한 Johannes Eber의 "Anatomische Brillenanpassung"(Verlag Optische Fachveroeffentlichung GmbH, 1987년, 26 페이지, 도 24)에 설명되어 있다.

- 안경테의 범초점 각도

또한, 안경테의 범초점 각도("착용" 범초점 각도로도 지칭됨)가 특징부에 의해 맞춰지거나 계산될 수 있다. 위에서 설명된 바와 같은 안경테-특정된 맞춤 가이드라인이 사용되는 예시적인 실시형태에서, 범초점 각도는 이러한 맞춤 동안 이미 설정될 수 있다(도 4의 단계(40)). 그 다음, 범초점 각도는 도 12의 단계(128)에서 추가로 조정될 수 있다. 이를 위해, 안경테 림(예를 들어, 안경테 림의 하부 경계의 후방 에지, 안경테의 정면도에서 좌측 또는 우측 하부 코너)과 스플라인 표면으로 표현될 수 있는 전술한 볼 표면 사이의 거리가 계산된다. 그 다음, 미리 결정된 최소 거리, 예를 들어 2 mm가 보장되는 방식으로, 범초점 각도가 보정된다.

- 안경다리 길이

코 상의 안경테의 맞춤이 예를 들어, 전술한 코받침을 통해 설정되었다면, 안경다리 길이가 단계(128)에서 계산된다. 안경테의 안경다리 길이를 설정하기 위한 목적으로(이것이 파라메트릭 안경테 모델의 자유 파라미터인 경우), 안경다리의 전방 걸림 지점은 귀의 기저부의 전술한 지점과 일치하게 된다.

그 다음, 단계(129)에서, 단계(128)에서 계산된 안경테 파라미터가 파라메트릭 안경테 모델에 적용된다. 그 다음, 단계(1210)에서, 도 5의 단계(56)를 참조하여 설명된 바와 같이, 가상 착용 및 렌더링이 이루어진다. 선택적으로, 단계(1211)에서 추가적인 최적화가 수행될 수 있으며, 예를 들어 처음에 언급된 US 2016/0327811 A1에 기술된 바와 같은 최적화, 또는 도 5의 단계(57)에서 설명된 바와 같은 수동 맞춤이 수행될 수 있다. 그 다음, 단계(1212)에서 주문 시스템으로 전달이 이루어진다. 예를 들어, 안경테의 중앙 부분의 컬러, 안경테의 안경다리의 컬러, 안경테의 힌지의 재료 및 컬러, 안경테의 안경다리 상의 인그레이빙(engraving), 디자인 요소, 안경테의 중앙 부분 또는 안경다리에 대한 적합성과 같은, 추가적인 안경테 파라미터를 선택하는 것도 가능하다. 그 다음, 예를 들어 처음에 설명된 바와 같은 적층 가공 방법을 사용하여, 주문된 안경테가 결정된 파라미터에 따라 제조된다.

Claims

안경을 가상으로 맞추기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
사람의 머리의 3D 모델(122) 상에 제1 측정 지점을 한정하는 단계로서, 측정 지점은 안경의 후속적인 맞춤을 위해 사용될 수 있는 모델 상의 지점인, 단계; 및
상기 제1 측정 지점에 기초하여 안경테의 모델(120)을 상기 머리의 상기 3D 모델(122)에 맞추는 단계(128)를 포함하며,
상기 제1 측정 지점을 한정하는 단계는,
파라메트릭 머리 모델을 상기 사람의 머리의 상기 3D 모델에 맞추는 단계(124); 및
상기 파라메트릭 머리 모델 상에 한정된 제2 측정 지점에 기초하여 상기 제1 측정 지점을 결정하는 단계(125, 126), 및 상기 파라메트릭 머리 모델을 상기 머리의 상기 3D 모델에 맞추는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
안경을 가상으로 맞추기 위한 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 측정 지점은 상기 파라메트릭 머리 모델의 표준 머리 상에 한정되며,
상기 제1 측정 지점을 결정하는 단계는 상기 표준 머리 상에 한정된 상기 제2 특징부를 상기 맞추는 단계에 따라 맞춰진 상기 파라메트릭 머리 모델로 이송하는 단계(125)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제2항에 있어서,
상기 제1 측정 지점을 결정하는 단계는 이송된 상기 제2 측정 지점을 상기 제1 측정 지점으로서 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제2항에 있어서,
상기 제1 측정 지점을 결정하는 단계는 이송된 상기 제2 측정 지점을 상기 머리의 상기 3D 모델 상에 투영하는 단계(126)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 머리의 상기 3D 모델의 영역을 식별하는 특징부를 형성하도록 복수의 제1 측정 지점을 결합하는 단계(127)를 특징으로 하는, 방법.
제5항에 있어서,
상기 결합하는 단계는 기하학적 도형 또는 함수를 상기 복수의 측정 지점에 맞추는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제5항 또는 제6항에 있어서,
상기 3D 모델의 상기 영역은 콧방울, 이마의 곡률, 눈썹 또는 볼 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 측정 지점에 기초하여 상기 3D 모델에 대한 적어도 하나의 추가적인 측정 지점을 계산하는 단계를 특징으로 하는, 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 안경테의 모델은 파라메트릭 안경테 모델을 포함하며,
상기 맞추는 단계는 상기 제1 측정 지점 및/또는 상기 특징부에 기초하여 상기 파라메트릭 안경테 모델의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방법은 상기 파라메트릭 머리 모델(121) 상에 상기 제2 측정 지점을 한정하는 단계(123)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
컴퓨터 프로그램으로서,
프로세서(12)를 통해 실행될 때, 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 상기 방법을 수행하는 프로그램 코드를 포함하는,
컴퓨터 프로그램.
컴퓨터 프로그램으로서,
컴퓨터에 의한 상기 프로그램의 실행 시에, 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 상기 방법을 수행하도록 하는 명령을 포함하는,
컴퓨터 프로그램.
컴퓨터 프로그램으로서,
컴퓨터에 의한 상기 프로그램의 실행 시에, 상기 컴퓨터로 하여금,
사람의 머리의 3D 모델(122) 상에 제1 측정 지점을 한정하는 단계로서, 측정 지점은 안경의 후속적인 맞춤을 위해 사용될 수 있는 모델 상의 지점인, 단계; 및
상기 제1 측정 지점에 기초하여 안경테의 모델(120)을 상기 머리의 상기 3D 모델(122)에 맞추는 단계(128)를 수행하도록 하는 명령을 포함하며,
상기 제1 측정 지점을 한정하는 단계는,
파라메트릭 머리 모델을 상기 사람의 머리의 상기 3D 모델에 맞추는 단계(124); 및
상기 파라메트릭 머리 모델 상에 한정된 제2 측정 지점에 기초하여 상기 제1 측정 지점을 결정하는 단계(125, 126), 및 상기 파라메트릭 머리 모델을 상기 머리의 상기 3D 모델에 맞추는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
컴퓨터 프로그램.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
컴퓨터에 의한 실행 시에, 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 상기 방법을 수행하도록 하는 명령을 포함하는,
컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
컴퓨터에 의한 실행 시에, 상기 컴퓨터로 하여금,
사람의 머리의 3D 모델(122) 상에 제1 측정 지점을 한정하는 단계로서, 측정 지점은 안경의 후속적인 맞춤을 위해 사용될 수 있는 모델 상의 지점인, 단계; 및
상기 제1 측정 지점에 기초하여 안경테의 모델(120)을 상기 머리의 상기 3D 모델(122)에 맞추는 단계(128)를 수행하도록 하는 명령을 포함하며,
상기 제1 측정 지점을 한정하는 단계는,
파라메트릭 머리 모델을 상기 사람의 머리의 상기 3D 모델에 맞추는 단계(124); 및
상기 파라메트릭 머리 모델 상에 한정된 제2 측정 지점에 기초하여 상기 제1 측정 지점을 결정하는 단계(125, 126), 및 상기 파라메트릭 머리 모델을 상기 머리의 상기 3D 모델에 맞추는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
컴퓨터 판독 가능 데이터 매체로서,
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 상기 컴퓨터 프로그램이 저장되는,
컴퓨터 판독 가능 데이터 매체.
데이터 매체 신호로서,
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 상기 컴퓨터 프로그램을 전송하는,
데이터 매체 신호.
장치(10)로서,
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 상기 컴퓨터 프로그램이 저장되는 메모리(13); 및
상기 컴퓨터 프로그램을 실행하기 위한 프로세서(12)를 포함하는,
장치(10).
데이터 처리를 위한 장치로서,
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 상기 방법을 수행하기 위한 수단을 포함하는,
데이터 처리를 위한 장치.
데이터 처리를 위한 장치로서,
사람의 머리의 3D 모델(122) 상에 제1 측정 지점을 한정하기 위한 수단으로서, 측정 지점은 안경의 후속적인 맞춤을 위해 사용될 수 있는 모델 상의 지점인, 수단; 및
상기 제1 측정 지점에 기초하여 안경테의 모델(120)을 상기 머리의 상기 3D 모델(122)에 맞추기 위한 수단(128)을 포함하며,
상기 제1 측정 지점을 한정하기 위한 수단은,
파라메트릭 머리 모델을 상기 사람의 머리의 상기 3D 모델에 맞추기 위한 수단(124); 및
상기 파라메트릭 머리 모델 상에 한정된 제2 측정 지점에 기초하여 상기 제1 측정 지점을 결정하기 위한 수단(125, 126), 및 상기 파라메트릭 머리 모델을 상기 머리의 상기 3D 모델에 맞추기 위한 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는,
데이터 처리를 위한 장치.
데이터 처리를 위한 장치로서,
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 상기 방법을 수행하도록 구성된 프로세서를 포함하는,
데이터 처리를 위한 장치.
안경테를 제조하기 위한 방법으로서,
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 상기 방법을 수행하는 단계;
상기 안경테의 맞춰진 모델에 기초하여 안경테를 제조하는 단계를 포함하는,
안경테를 제조하기 위한 방법.