JP3557052B2 - Human body image generation device - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばコンピュータグラフィックス(CG)を利用して、模擬的な人体の一部あるいは全部の画像を生成するための人体画像生成装置及び人体画像生成方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、人間の身体の一部、もしくは全部のアニメーション画像を合成する装置において、特定の主たる動作を明示的に与え、かつ、その動作中の他の従属的な動作を自動的に生成しうる技術として、例えば(特開平2−16681号公報)に開示される顔動画像合成用まばたき信号発生方式や、(特開平3−74777号公報)に開示される顔画像合成装置、そして、(特公平6−54498公報)に開示される判断情報表示装置が提案されている。
【0003】
(特開平2−16681号公報)に開示される顔動画像合成用まばたき信号発生方式は、例えばテレビ電話やテレビ会議にて一定時間毎に撮像されて公衆電話回線を介して伝送表示される顔の静止画像に対し、発声状態に応じて口の部分を変形するのに加え、発声時と非発声時とでまばたきの頻度を変えることにより、より自然な顔動画像の表示を可能にしたものである。
【0004】
また、(特開平3−74777号公報)に開示される顔画像合成装置は、例えばテレビ電話やテレビ会議にて一定時間毎に撮像されて公衆電話回線を介して伝送表示される顔の静止画像に対し、発声状態に応じて口及び口周囲の部分を変形するのに加え、無意識行動であるまばたきや頭部の揺らぎをランダムに発生させることにより、より自然な顔動画像の表示を可能にしたものである。
【0005】
そして、(特公平6−54498公報)に開示される判断情報表示装置は、コンピュータが表示する判断情報として顔の表情を利用したもので、複数のプリミティブな表情曲面データを用いて内挿演算処理による表情曲面データの変形処理を行なうことにより、複数のプリミティブな顔画像の表情の異なる中間的な表情を持った顔画像を作成表示できるものである。
【0006】
しかしながら、前記(特開平2−16681号公報)に開示される顔動画像合成用まばたき信号発生方式では、発声状態に応じた口部分の変化と共に、新たに、発声や非発声によってまばたきの頻度に変化を加えることは可能であるが、環境の状態や心理的状態,生理的状態といった広い範囲の影響は考慮されてなく、口やまばたき以外の身体の自然な変化について表わすことができない。
【0007】
例えば、空気が乾燥している時にまばたきの頻度が高くなったり、集中して物を見ている時にまばたきが少なくなったり、という環境の影響に応じた顔画像を表現することはできなかった。
【0008】
また、(特開平3−74777号公報)に開示される顔画像合成装置では、無意識行動であるまばたきや頭部の揺らぎをランダムに発生させることにより、心理的な状態による身体画像への影響を表わすことを可能としたが、集中度や興奮度等、心理状態の合理的指標を用いて、種々の因子の体系的な影響を表わすことはできなかった。
【0009】
例えば、集中度が高まると視線が固定する傾向となる顔画像を表現することはできなかった。
【0010】
また、(特公平6−54498公報)に開示される判断情報表示装置では、顔画像の表情に対する表層レベルでの多様な合成を可能としたが、表情の変化に影響を与える複数因子間での非線形結合による合成や、あるいはその複数因子相互の影響による表情の時間的変化を表すことはできなかった。
【0011】
例えば、寒さによって急に顔面が硬直し始める非線形な部分や、あるいは一旦震え始めるとなかなか止まらないといったヒステリシスの現象を表わすことはできなかった。
【0012】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の画像生成技術では、身体の動作に影響を与える限られた範囲の要因の限られた部分しか考慮されておらず、例えば心理的状態,生理的状態、及び環境状態を体系的に扱って身体の動作に変化を持たせることは不可能である問題点があった。
【0013】
また、例えば環境状態等、外部からの影響の非線形性や時間推移を考慮に入れて身体動作を表現することは不可能である問題点があった。
【0014】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、心理的状態,生理的状態,及び環境状態等、多くの体系化された状態を考慮して身体の視覚的に認知可能な変化を発生させることにより、実物に近い自然な人体画像を生成することが可能になる人体画像生成装置を提供することにある。
【0015】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項1に係わる人体画像生成装置は、模擬的な人体の一部あるいは全部の画像を生成する人体画像生成装置であって、周囲の環境に応じて環境の状態を示すパラメータを生成する環境パラメータ生成手段と、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の心理的な特性に応じて、心理の状態を示すパラメータを生成する心理パラメータ生成手段と、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の生理的な特性に応じて、生理の状態を示すパラメータを生成する生理パラメータ生成手段と、前記心理パラメータ生成手段により生成された心理状態のパラメータ及び前記生理パラメータ生成手段により生成された生理状態のパラメータを、当該相互のパラメータ生成手段により生成されたパラメータに応じて更新するパラメータ更新手段と、前記環境状態のパラメータ,心理状態のパラメータ,生理状態のパラメータのうち少なくとも1つの状態のパラメータに応じて人体の画像を生成する画像生成手段とを具備するものである。
さらに、前記心理パラメータ生成手段において、外部から与えられるパラメータと当該心理パラメータ生成手段により生成される心理の状態を示すパラメータとの関係、及び前記生理パラメータ生成手段において、外部から与えられるパラメータと当該生理パラメータ生成手段により生成される生理の状態を示すパラメータとの関係を、ファジィ関数の関係として設定したことを特徴とする。
【0016】
本発明の請求項2に係わる人体画像生成装置は、模擬的な人体の一部あるいは全部の画像を生成する人体画像生成装置であって、周囲の環境に応じて環境の状態を示すパラメータを生成する環境パラメータ生成手段と、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の心理的な特性に応じて、心理の状態を示すパラメータを生成する心理パラメータ生成手段と、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の生理的な特性に応じて、生理の状態を示すパラメータを生成する生理パラメータ生成手段と、前記心理パラメータ生成手段により生成された心理状態のパラメータ及び前記生理パラメータ生成手段により生成された生理状態のパラメータを、当該相互のパラメータ生成手段により生成されたパラメータに応じて更新するパラメータ更新手段と、人体の形状を表わすデータが登録された形状データ登録部と、人体の動作を表わすデータが登録された動作データ登録部と、前記形状データ登録部から読み出された人体の形状を表わすデータを基本とし、前記環境状態のパラメータ,心理状態のパラメータ,生理状態のパラメータのうち少なくとも1つの状態のパラメータに応じた人体の形状を表わすデータを生成する形状データ生成手段と、前記動作データ登録部から読み出された人体の動作を表わすデータを基本とし、前記環境状態のパラメータ,心理状態のパラメータ,生理状態のパラメータのうち少なくとも1つの状態のパラメータに応じた人体の動作を表わすデータを生成する動作データ生成手段と、前記形状データ生成手段により生成された人体の形状を表わすデータと前記動作データ生成手段により生成された人体の動作を表わすデータとを組み合わせて人体の画像を生成する画像生成手段とを具備するものである。
さらに、前記心理パラメータ生成手段において、外部から与えられるパラメータと当該心理パラメータ生成手段により生成される心理の状態を示すパラメータとの関係、及び前記生理パラメータ生成手段において、外部から与えられるパラメータと当該生理パラメータ生成手段により生成される生理の状態を示すパラメータとの関係を、ファジィ関数の関係として設定したことを特徴とする。
【0017】
つまり、請求項1あるいは請求項2に係わる人体画像生成装置では、環境状態に応じて人体画像を変化させる手段を有するので、例えば、気温が低い時には顔色を青くさせたり、風が強い時には髪をたなびかせたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0018】
また、心理的状態に応じて人体画像を変化させる手段を有するので、例えば、興奮度が高い場合には顔面を紅潮させたり、不安度の高い場合には顔面を青くさせたり、集中度が高い場合には視線の動きを少なくしたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0019】
また、生理的状態に応じて人体画像を変化させる手段を有するので、例えば、体温の低い時には顔色を青くさせたり、肌が乾いている時にはつやをなくしたり、まぶしい時には瞳孔を閉じさせたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
さらに、ファジィ関数によって各状態パラメータの相互関係を設定する手段を有するので、例えば「少し寒い」という生理的状態の時で、「不安が少ない」といった心理的状態の時に、どのような顔色になるかを表現するといった場合に、身体動作を表現する関数の設定が容易になる。また、例えば、「少し温かくて、集中力が高い」という環境及び心理状態の時に急激に顔面が赤くなるといった、相互に強めあったり弱めあったりする影響の非線形結合による身体動作表現が可能になる。さらに、各状態の入力値の組み合わせに応じて、違った動作を含む場合の身体動作が容易に表現可能となる。
【0020】
また、請求項2に係わる人体画像生成装置では、身体の動作と形状をモジュール化して表現する手段を有するので、例えば、速く歩くといった動作の人体画像を生成する場合には「歩く」という動作モジュールで「足」といった形状モジュールを選択すると共に、「速く」といった動作を指定することにより、少ない動作の表現によって、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0021】
本発明の請求項3に係わる人体画像生成装置は、請求項1又は請求項2に記載の人体画像生成装置であって、画像生成の対象となる個々の人体に応じて異なる特徴を示すパラメータを生成する個体差生成手段を備え、前記心理パラメータ生成手段は、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の心理的な特性に応じて、心理の状態を示すパラメータを生成し、前記生理パラメータ生成手段は、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の生理的な特性に応じて、生理の状態を示すパラメータを生成するものである。
さらに、前記心理パラメータ生成手段において、前記環境パラメータ生成手段により生成される環境状態のパラメータと当該心理パラメータ生成手段により生成される心理状態のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記心理状態のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定し、前記生理パラメータ生成手段において、前記環境パラメータ生成手段により生成される環境状態のパラメータと当該生理パラメータ生成手段により生成される生理状態のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記生理状態のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定したことを特徴とする。
【0022】
つまり、請求項3に係わる人体画像生成装置では、個体差によって心理的状態を変化させる手段を有するので、例えば、緊張しやすい人の場合にはすぐに顔をこわばらせたり、驚きに過敏な反応を示す人種の場合には大げさな反応をさせたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0023】
また、個体差によって生理的状態を変化させる手段を有するので、例えば、年齢に応じて皮膚の光り具合を変えたり、性別によって皮膚の光り具合を変えたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
さらに、各状態パラメータの相互関係を設定するファジィ集合のメンバーシップ関数の形状を変化させる手段を有するので、例えば「寒がりの人は顔色がすぐ青くなる」といった個体差による身体動作の差異の表現が可能となる。
【0036】
本発明の請求項4に係わる人体画像生成装置は、模擬的な人体の画像を生成する人体画像生成装置であって、模擬的な人体の画像を生成する人体画像生成装置において、周囲の環境に応じて環境の状態を示すパラメータを生成する環境パラメータ生成手段と、環境の状態を示すサンプル値,人体の生理的状態を示すサンプル値,人体の心理的状態を示すサンプル値をそれぞれ任意の組み合わせで入力するサンプル入力手段と、人体の生理的状態のカテゴリを入力する生理カテゴリ入力手段と、前記サンプル入力手段により入力された環境の状態を示すサンプル値と人体の生理的状態を示すサンプル値との組み合わせに応じて、画像生成の対象となる人体の前記生理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する生理的な特性を生成する生理特性生成手段と、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び前記生理特性生成手段により生成された画像生成の対象となる人体の生理的な特性に応じて、生理の状態を示すパラメータを生成する生理パラメータ生成手段と、人体の心理的状態のカテゴリを入力する心理カテゴリ入力手段と、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせに応じて、画像生成の対象となる人体の前記心理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する心理的な特性を生成する心理特性生成手段と、前記生理パラメータ生成手段により生成された生理の状態を示すパラメータ及び前記心理特性生成手段により生成された画像生成の対象となる人体の心理的な特性に応じて、心理の状態を示すパラメータを生成する心理パラメータ生成手段と、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせに応じて、画像生成の対象となる人体の形状変化の特性を生成する形状特性生成手段と、人体の形状を表わすデータが登録された形状データ登録部と、この形状データ登録部から読み出された人体の形状を表わすデータを基本とし、前記生理パラメータ生成手段により生成された生理状態のパラメータ及び前記心理パラメータ生成手段により生成された心理状態のパラメータ及び前記形状特性生成手段により生成された形状変化の特性に応じた人体の形状を表わすデータを生成する形状データ生成手段と、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせに応じて、画像生成の対象となる人体の動作の特性を生成する動作特性生成手段と、画像生成の対象となる人体の動作の手順を入力する動作手順入力手段と、人体の動作を表わすデータが登録された動作データ登録部と、前記動作手順入力手段により入力される人体動作の手順に従って前記動作データ登録部から読み出された人体の動作を表わすデータを基本とし、前記生理パラメータ生成手段により生成された生理状態のパラメータ及び前記心理パラメータ生成手段により生成された心理状態のパラメータ及び前記動作特性生成手段により生成された人体動作の特性に応じた人体の動作を表わすデータを生成する動作データ生成手段と、前記形状データ生成手段により生成された人体の形状を表わすデータと前記動作データ生成手段により生成された人体の動作を表わすデータとを組み合わせて人体の画像を生成する画像生成手段とを具備したものである。
さらに、前記生理特性生成手段により生成される生理的な特性において、環境状態のパラメータと前記生理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する生理状態のパラメータとの関係、及び前記心理特性生成手段により生成される心理的な特性において、生理状態のパラメータと前記心理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する心理状態のパラメータとの関係、及び前記形状特性生成手段により生成される形状変化の特性において、生理状態のパラメータと心理状態のパラメータとに対する形状変化のパラメータとの関係、及び前記動作特性生成手段により生成される動作の特性において、生理状態のパラメータと心理状態のパラメータとに対する動作のパラメータとの関係を、ファジィ関数の関係として設定したことを特徴とする。
【0037】
つまり、請求項4に係わる人体画像生成装置では、環境状態のサンプル値と画像生成の対象となる人体に現れる生理的状態のカテゴリに属する生理的状態のサンプル値とを入力し、環境パラメータに対する人体の生理的な特性を生成する手段を有するので、例えば走っている人に現われる生理的状態として発汗の現象を選択でき、外界の気温に応じた発汗量の特性を現実を基に記述することができる。それに加えて、環境パラメータの任意の値に応じて、前記生理的特性に従って生理的状態のパラメータを求める手段を有するので、例えば全速力で走るとどのくらいの発汗があるか等、様々な環境に応じた生理的状態を求めることができ、環境の変化に適応した現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0038】
また、生理的状態のサンプル値と画像生成の対象となる人体に現われる心理的状態のカテゴリに属する心理的状態のサンプル値とを入力し、生理的状態パラメータに対する心理的な特性を生成する手段を有するので、例えば試験を受ける人に現われる心理的状態として興奮度を選択でき、血圧に応じた興奮度の特性を現実を基に記述することができる。それに加えて、生理的状態パラメータの任意の値に応じて、前記心理的特性に従って心理的状態のパラメータを求める手段を有するので、例えばどれだけ血圧が下がると興奮が鎮まるか等、様々な生理的状態に応じた心理的状態を求めることができ、生理的状態の変化に適応した現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0039】
また、生理的状態のサンプル値と心理的状態のサンプル値とを入力し、人体の形状変化の特性を生成する手段を有するので、例えば体温が高くて興奮度も高い場合に、顔色がどれだけ紅潮するかについて現実を基に記述することができる。それに加えて、生理的状態パラメータと心理的状態パラメータの任意の値に応じて、前記形状変化特性に従って形状変化を求める手段を有するので、例えば興奮度が高い場合でどれだけ体温が低くなれば顔色が通常に戻るか等、様々な状態に応じた形状変化を求めることができ、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0040】
また、生理的状態のサンプル値と心理的状態のサンプル値とを入力し、人体の動作変化の特性を生成する手段を有するので、例えば体温が高くて集中度が低い場合に、歩く速度がどれだけ低下するかについて現実を基に記述することができる。それに加えて、生理的状態パラメータと心理的状態パラメータの任意の値に応じて、前記動作変化特性に従って動作変化を求める手段を有するので、例えば集中度が低い場合でどれだけ体温が低くなれば歩行速度が通常に戻るか等、様々な状態に応じた動作変化を求めることができ、現実の人間に近い画像を得ることができる。
さらに、ファジィ関数によって各特性生成手段における入力対出力の関係が設定されるので、例えば閾値を決めて、体温が低い時,高い時,どちらでもない普通の時といった生理的状態のサンプル値と、不安度が低い時,高い時,どちらでもない普通の時といった心理的状態のサンプル値との組み合わせによる顔色の変化を記述しておくだけで、具体的な生理的状態パラメータと心理的状態パラメータの組み合わせに対し、どれだけ顔色が変化するかを定量的に推論することができ、より簡単な記述により様々な状態での人体の変化を表現することができる。
【0041】
本発明の請求項5に係わる人体画像生成装置は、請求項4に係わる人体画像生成装置にあって、前記環境パラメータ生成手段を、周囲の環境状態を検出する環境センサとしたことを特徴とする。
【0042】
つまり、請求項5に係わる人体画像生成装置では、現実の環境を対象としてその状態値をリアルタイムに取得できる手段を有するので、例えば実世界で気温が急激に下がった場合の人体画像の顔が震える等の現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0043】
本発明の請求項6に係わる人体画像生成装置は、請求項4に係わる人体画像生成装置にあって、画像生成の対象となる個々の人体に応じて異なる特徴を示すパラメータを生成する個体差生成手段を備え、前記生理特性生成手段は、前記サンプル入力手段により入力された環境の状態を示すサンプル値と人体の生理的状態を示すサンプル値との組み合わせ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータに応じて、画像生成の対象となる人体の前記生理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する生理的な特性を生成し、前記心理特性生成手段は、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータに応じて、画像生成の対象となる人体の前記心理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する心理的な特性を生成し、前記形状特性生成手段は、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータに応じて、画像生成の対象となる人体の形状変化の特性を生成し、前記動作特性生成手段は、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータに応じて、画像生成の対象となる人体の動作の特性を生成するものである。
さらに、前記生理特性生成手段により生成される生理的な特性において、環境状態のパラメータと前記生理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する生理状態のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記生理状態のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定し、前記心理特性生成手段により生成される心理的な特性において、生理状態のパラメータと前記心理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する心理状態のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記心理状態のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定し、前記形状特性生成手段により生成される形状変化の特性において、生理状態のパラメータと心理状態のパラメータとに対する形状変化のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記形状変化のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定し、前記動作特性生成手段により生成される動作の特性において、生理状態のパラメータと心理状態のパラメータとに対する動作のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記動作のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定したことを特徴とする。
【0044】
つまり、請求項6に係わる人体画像生成装置では、個体差によって生理的特性を変化させる手段を有するので、例えば年齢に応じて皮膚の光り具合を変えたり、汗っかきの場合はすぐに汗が出るようにする等して、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0045】
また、個体差によって、心理的特性を変化させる手段を有するので、例えば緊張し易い人の場合にはすぐに顔色を青くさせたり、怒りっぽい人はすぐに顔をしかめさせたりする等して、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0046】
また、個体差によって人体の形状変化特性を変える手段を有するので、例えば笑ったときにすぐに笑窪ができたり、怒ったときにすぐに眉間に皺が寄ったりする等して、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0047】
また、個体差によって人体の動作変化特性を変える手段を有するので、例えば年齢によって歩く速度が違ったり、くしゃみをする時の口の開け方を変える等して、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0051】
さらに、請求項6に係わる人体画像生成装置では、前記各特性生成手段にて生成される特性に対する個体差の影響が、ファジィ集合のメンバーシップ関数の形状の変化として記述されるので、例えば体温という生理的状態のパラメータと不安度という心理的状態のパラメータとに対する形状変化の特性である顔色の変化をファジィで記述している場合に、さらに寒がりである人の場合等の個体差に応じた影響を加えることができ、より現実に近い人体画像を生成することができる。
【0054】
【発明の実施の形態】
以下図面により本発明の実施の形態について説明する。
【0055】
[第1の基本実施形態]
図1は本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置の全体構成を示すブロック図である。
【0056】
まず、この人体画像生成装置にあっては、人間の身体の状態を心理的状態と生理的状態に分けて考える。心理的状態としては、例えば、集中度や興奮度,緊張度,不安度等があげられる。生理的状態としては、例えば、疲労度や体温,血圧,等があげられる。
【0057】
すなわち、ここでいう「生理的状態」というのは、身体の各部の状態を客観的に表わす量であり、例えば体温や血圧等があげられる。
【0058】
また、「心理的状態」というのは、身体の各部に対する人間の主観的な状態を示す量であり、例えば集中度や興奮度、緊張度や不安度等があげられる。
【0059】
前記心理的状態を表わすパラメータを生成する部分を、心理的状態生成部1とする。また、生理的状態を表わすパラメータを生成する部分を生理的状態生成部2とする。なお、ここでいう生成とは、計算機内部での計算に加え、外部のデータベース等からの情報を取得することも含むものである。
【0060】
これら心理的状態及び生理的状態は、何れも、個体差と呼ばれる短い時間では不変な量に影響される。個体差としては、性格や習慣や風土、あるいは体格や年齢や性別等を考える。この個体差を生成する部分を個体差生成部3とする。
【0061】
さらに、外部の環境の状態による身体の状態への影響もあり、環境の状態を生成する部分を環境状態生成部4とする。環境状態生成部4は、心理的状態,生理的状態の両方に直接作用する。
【0062】
例えば、環境状態として時間が長く経過すると、心理的状態である集中度が下がるといった作用や、環境状態として温度が高くなると、生理的状態である体温が高くなるといった作用が考えられる。
【0063】
以上、個体差及び環境状態に応じて決まった心理的状態及び生理的状態が現在の身体の状態である。
【0064】
CG(コンピュータグラフィックス)によって、人体動作の変化を行なわせるときには、予め決められた動作スクリプトに従ってCGを動かし、心理的状態,生理的状態,及び環環状態に応じて変化の形態を変えることにより行なう。
【0065】
実際には、CGに行なわせる主たる動作を動作スクリプト5において与える。ここで言う動作のスクリプトとは、例えば「食べる」「飲む」「話す」等の概略動作名とその機能時間で与えられる。
【0066】
この動作スクリプト5に従って、CG動作データ作成用モジュール6から必要な動作データが選択され、CG動作データ生成部7において、心理的状態生成部1により生成された心理的状態と生理的状態生成部2により生成された生理的状態とに応じたCGの動作データが生成される。
【0067】
ここで言うCG動作データとは、使用する動作モジュールのリストとそれに与えるパラメータで構成される。
【0068】
また、CGの形状等の部分に変化を与えるときには、基本形状データ8に付加されるパラメータを変化させることで行なう。この基本形状データ8に、環境状態生成部4により生成された環境状態及び心理的状態生成部1により生成された心理的状態及び生理的状態生成部2により生成された生理的状態それぞれの影響を加えた形状データが、CG形状データ生成部9により生成される。
【0069】
なお、CG動作データ作成用モジュール6内の動作モジュールは、動作スクリプト5にて示される各種の動作に対応して設けられ、パラメータによってその変化が表わせられる。そして、動作モジュールを実行することにより、その部分のCGは作成される。
【0070】
つまり、例えば、「食べる」という動作モジュールには、「速さ」に関するパラメータを選ぶことができ、食欲度が大きいときは「速さ」のパラメータを大きく選ぶようになり、「すばやく食べる」CGが作成される。
【0071】
また、基本形状データ8にしても同様であり、例えば、「顔表面」の形状データには、「顔色」に関するパラメータを選ぶことができ、気温が低い時には、「顔色」のパラメータを「青白い」と選ぶようにすれば、「顔の青白い」CGが作成される。
【0072】
そして、前記CG形状データ生成部9にて生成された、例えば「青白い顔」のCG形状データと、前記CG動作データ生成部7にて生成された、例えば「すばやく食べる」CG動作データとが、CGデータ生成部10にて組み合わされ、実際にCGとして描くデータが生成される。この際、CGデータ生成部10では、CG形状データとして与えられた身体の各部に対して、その部位毎に、前記CG動作データに対応させて身体形状の変化の様子を既知とする。前記CG動作データのパラメータは、例えば身体各部における代表点等の動きの変量を表わすものである。
【0073】
こうして、前記CGデータ生成部10にて得られたCG描画用のデータに基づいて、画像合成部11により身体画像が合成され、出力部12を介して生成画像13として表示される。
【0074】
図2は図1における人体画像生成装置による人体画像生成処理を示すフローチャートである。
【0075】
図1における人体画像生成装置において、その人体画像生成処理が起動されると、まず、個体差生成部3において、画像生成の対象となる身体に対応する個体差の特徴を示すパラメータが、個人別の特徴データを予め記憶した個体差データベース(図示せず)より読み出される(ステップS1)。
【0076】
すると、前記個体差生成部3により生成された個体差のパラメータと、環境状態生成部4にて生成された環境状態のパラメータとが心理的状態生成部1に与えられ、この個体差パラメータ及び環境状態パラメータに応じて画像生成の対象となる身体の心理的特性を示す心理的状態のパラメータが算出されて生成される(ステップS2)。
【0077】
また、これと共に、前記個体差生成部3により生成された個体差のパラメータと、環境状態生成部4にて生成された環境状態のパラメータとが生理的状態生成部2に与えられ、この個体差パラメータ及び環境状態パラメータに応じて画像生成の対象となる身体の生理的特性を示す生理的状態のパラメータが算出されて生成される(ステップS3)。
【0078】
そして、前記心理的状態生成部1において、個体差及び環境状態に応じた心理的状態のパラメータが生成され、また、前記生理的状態生成部2において、個体差及び環境状態に応じた生理的状態のパラメータが生成されると、この生成された心理的及び生理的状態のパラメータは、それぞれ相互のパラメータに基づいてさらに更新される(ステップS4)。
【0079】
ここで、前記ステップS1〜S4における、心理的及び生理的状態パラメータの生成処理は、所定のタイミング毎に繰り返し実行され、画像生成すべき身体に対応するリアルタイムな特性情報として記憶される(ステップS5)。
【0080】
すると、動作スクリプト5から読み込まれた身体動作に必要とする動作生成用のモジュールが、様々な身体動作を表わすモジュールが予め登録されているCG動作データ作成用モジュール6から選択され、CG動作データ生成部7において、前記ステップS5にて生成記憶された心理的状態のパラメータと生理的状態のパラメータに応じた動作データが生成されそのパラメータが設定される(ステップS6)。
【0081】
また、これと共に、身体各部の形状データが予め登録されている基本形状データ8から画像生成の対象となる身体の形状データが読み込まれ、CG形状データ生成部9において、前記ステップS5にて生成記憶された心理的状態のパラメータと生理的状態のパラメータに応じた形状データが生成されそのパラメータが設定される(ステップS7)。
【0082】
すると、CGデータ生成部10において、前記CG形状データ生成部9にて生成されたCG形状データ(パラメータ)と前記CG動作データ生成部7にて生成されたCG動作データ(パラメータ)とが組み合わされて、CG描画用のデータが生成され、画像合成部11により画像合成されて表示出力される(ステップS8,S9)。
【0083】
図3は図1における人体画像生成装置において「食べる」という動作の人体画像を生成する場合の全体構成を示すブロック図である。
【0084】
まず、動作スクリプト5に対し、「食べる」という動作の指令を与えておく。
【0085】
個体差生成部3によって、画像生成の対象となる身体個体差である「好き嫌い」や「食習慣」に応じたパラメータを生成する。また、環境状態生成部4によって、環境状態である「温度」や「匂い」に応じたパラメータを生成する。そして、これら個体差パラメータと環境(因子)の状態パラメータによって、心理的状態生成部1で、心理的状態として「食欲度」のパラメータを生成する。
【0086】
つまり、例えば、個体差として好きなものであって、且つ、環境状態として匂いが漂ってきたなら、心理的状態として食欲度が増す。
【0087】
また、個体差生成部3によって画像生成の対象となる身体個体差である「口の大きさ」や「胃の大きさ」に応じたパラメータを生成する。また、環境状態生成部4によって、環境状態である「時刻」に応じたパラメータを生成する。そして、これら個体差パラメータと環境(因子)の状態パラメータによって、生理的状態生成部2で、生理的状態として「空腹度」のパラメータを生成する。
【0088】
つまり、例えば、個体差として胃の大きさが大きい人が、環境状態として長時間何も食べないと、生理的状態として空腹度が増す。
【0089】
CG動作データ生成部7では、「食べる」という動作スクリプト5に従って、CG動作データ作成用モジュール6から食事動作用のモジュールを選択し、前記心理的状態を表わす「食欲度」と生理的状態を表わす「空腹度」の各パラメータに応じたCG動作データを生成する。
【0090】
例えば、心理的状態として「食欲度」が大きく、且つ、生理的状態として「空腹度」も大きい時には、CG動作データ生成部7により生成されるCG動作データは、「がつがつ食べる」といった動作データとなる。
【0091】
CG形状データ生成部9では、「食べる」という動作スクリプトに従って、基本形状データ8から食事の時の形状データを選択し、心理的状態を表わす「食欲度」と生理的状態を表わす「空腹度」の各パラメータに応じたCG形状データを生成する。
【0092】
例えば、心理的状態として「食欲度」が大きく、且つ、生理的状態として「空腹度」も大きい時には、CG形状データ生成部9により生成される形状データは、「顔色に正気がなく、目がむいている」といった形状データになる。
【0093】
こうして、CG動作データ生成部7にて得られた食事のCG動作データと、CG形状データ生成部9にて得られたCG形状データとに応じて、CGデータ生成部10においてCG描画用データが生成され、画像合成部11において、食事をするCGが合成されて生成される。
【0094】
図4は図3における「食べる」という動作の人体画像を生成する場合の人体画像生成装置による人体画像生成処理を示すフローチャートである。
【0095】
図3における人体画像生成装置において、その人体画像生成処理が起動されると、まず、個体差生成部3において、画像生成の対象となる身体に対応する個体差の特徴(食の好みや胃の大きさ)を示すパラメータが、個人別の特徴データを予め記憶した個体差データベース(図示せず)より読み出される(ステップA1)。
【0096】
すると、前記個体差生成部3により生成された個体差(食の好みや胃の大きさ)のパラメータと、環境状態生成部4にて生成された環境状態(時刻)のパラメータとが生理的状態生成部2に与えられ、この個体差パラメータ及び環境状態パラメータに応じて画像生成の対象となる身体の生理的特性を示す生理的状態(空腹度)のパラメータが算出されて生成される(ステップA2)。
【0097】
また、これと共に、前記個体差生成部3により生成された個体差(食の好みや胃の大きさ)のパラメータと、環境状態生成部4にて生成された環境状態(温度)のパラメータとが心理的状態生成部1に与えられ、この個体差パラメータ及び環境状態パラメータに応じて画像生成の対象となる身体の心理的特性を示す心理的状態(食欲度)のパラメータが算出されて生成される(ステップA3)。
【0098】
ここで、前記ステップA1〜A3における、心理的状態(食欲度)及び生理的状態(空腹度)の各状態パラメータの生成処理は、所定のタイミング毎に繰り返し実行され、画像生成すべき身体に対応するリアルタイムな心理的,生理的特性情報として記憶される(ステップA4)。
【0099】
すると、動作スクリプト5から読み込まれた身体動作(食べる)に必要とする動作生成用のモジュールが、様々な身体動作を表わすモジュールが予め登録されているCG動作データ作成用モジュール6から選択抽出される(ステップA5)。
【0100】
これに伴ない、CG動作データ生成部7において、前記ステップA5にてCG動作データ作成用モジュール6から選択抽出された動作生成用のモジュール(食べる)に基づき、前記ステップA4にて生成記憶された心理的状態(食欲度)のパラメータと生理的状態(空腹度)のパラメータに応じた食べる動作(手の動きの速さ,口の動きの速さ等)のパラメータが算出生成される(ステップA6)。
【0101】
また、これと共に、身体各部の形状データが予め登録されている基本形状データ8から画像生成の対象となる身体の形状データが読み込まれ、CG形状データ生成部9において、前記ステップA4にて生成記憶された心理的状態(食欲度)のパラメータと生理的状態(空腹度)のパラメータに応じた形状データが算出生成されそのパラメータが設定される(ステップA7)。
【0102】
すると、CGデータ生成部10において、前記CG形状データ生成部9にて生成されたCG形状データ(パラメータ)と前記CG動作データ生成部7にて生成されたCG動作データ(パラメータ)とが組み合わされて、個体差,環境状態,心理状態,生理状態を加味したCG描画用のデータが生成され、画像合成部11により画像合成されて表示出力される(ステップA8〜A10)。
【0103】
以上、本発明の人体画像生成装置における第1の基本実施形態の全体構成、及びその動作例について説明したが、以下に説明する(第1実施形態)〜(第5実施形態)においては、図1における第1の基本実施形態の人体画像生成装置の全体構成のうちの全部あるいは一部を用いて、それぞれの装置を構成する。
【0104】
図5は本発明の請求項1及び請求項2に対応した人体画像生成装置の基本構成を示すブロック図である。
【0105】
(第1実施形態)
図6は本発明の第1実施形態である環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の構成を示すブロック図である。
【0106】
この第1実施形態における人体画像生成装置では、周囲の温度に従った顔の紅潮等の人体の変化を表わすことができる。
【0107】
まず、環境状態生成部4により、外界の温度を環境状態を示すパラメータとして生成する。次に、この環境状態(温度)のパラメータに応じて、心理的状態生成部1により、心理的状態を表わすパラメータとして、(集中度)を生成する。また、これと共に、生理的状態生成部2により、生理的状態を表わすパラメータとして、(体温)を生成する。
【0108】
前記心理的状態生成部1により生成される集中度と、生理的状態生成部2により生成される体温とは、お互いに影響し合うものであり、集中度が上がると体温が上がったり、体温によって集中度も変わってくるので、生理的状態(体温)のパラメータは環境状態(温度)のパラメータと心理的状態(集中度)のパラメータに応じて決定され、また、心理的状態(集中度)のパラメータは、環境状態(温度)のパラメータと生理的状態(体温)のパラメータに応じて決定される。
【0109】
さて、各状態生成部1,2において生成された心理的状態(集中度)と生理的状態(体温)によって、実際に身体に変化が生じるが、これはCGデータ作成部10において、実際のCG描画用データの変化として決定される。
【0110】
つまり、心理的状態である集中度のパラメータに応じて、CG動作データである目の動きのパラメータが変化し、生理的状態である体温のパラメータに応じて、CG形状データである顔色のパラメータが変化し、また、集中度と体温のパラメータに応じて、CG動作データである息づかいのパラメータが変わる等のように、描画すべき人体の動作はそれぞれの状態パラメータによって変化する。
【0111】
このようなCG動作データは、予め目の動きとして登録されたCG動作データ作成用モジュール6を動作スクリプト5に従って呼び出し、これにCGデータ生成部7において身体の心理的及び生理的状態のパラメータによる変化を与えることで表わされる。さらに、CG形状データは、基本形状データ8として予め登録されたパラメータのうち、顔色を変化させるパラメータを前記身体の心理的状態及び生理的状態に応じて変化させることで表わされる。そして、これらをCGデータ生成部10において組み合わせることで、CG描画用のデータが生成される。
【0112】
最終的には、CGデータ生成部10にて得られたCG描画用データに従って、画像合成部11により人体画像として合成され、出力部12を介して表示出力される。
【0113】
次に、前記第1実施形態の人体画像生成装置における詳細な構成動作について説明する。
【0114】
図7は本発明の第1実施形態である環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成を示すブロック図である。
【0115】
ここで、tは気温、cは集中度(“0”〜“1”で表わし、“1”で集中度最大)、bは体温、rは皮膚の紅潮度、eはまばたきの頻度を表わす。そして、例えば心理的状態生成部1において、t(気温)やb(体温)の影響を受けてc(集中度)を生成するための関数をfc(t,b)等として表わす。
【0116】
図8は図7における人体画像生成装置の心理的状態生成部1において体温bを固定とし温度tに応じて集中度cを決定する関数を示すグラフである。
【0117】
図9は図7における人体画像生成装置の心理的状態生成部1において温度tを固定とし体温bに応じて集中度cを決定する関数を示すグラフである。
【0118】
図10は図7における人体画像生成装置の生理的状態生成部2において集中度cを固定とし温度tに応じて体温bを決定する関数を示すグラフである。
【0119】
図11は図7における人体画像生成装置の生理的状態生成部2において温度tを固定とし集中度cに応じて体温bを決定する関数を示すグラフである。
【0120】
図12は図7における人体画像生成装置のCG形状データ生成部9において体温bを固定とし集中度cに応じて紅潮度rを決定する関数を示すグラフである。
【0121】
図13は図7における人体画像生成装置のCG形状データ生成部9において集中度cを固定とし体温bに応じて紅潮度rを決定する関数を示すグラフである。
【0122】
図14は図7における人体画像生成装置のCG動作データ生成部7において体温bを固定とし集中度cに応じてまばたき速度eを決定する関数を示すグラフである。
【0123】
図15は図7における人体画像生成装置のCG動作データ生成部7において集中度cを固定とし体温bに応じてまばたき速度eを決定する関数を示すグラフである。
【0124】
図16は図7における人体画像生成装置のCGデータ生成部10において顔の紅潮度rに応じて赤色値Rのシフト量Rshift を決定する関数を示すグラフである。
【0125】
まず、環境状態生成部4により、環境状態のパラメータとしての温度tが生成される。次に、体温bをある初期値に定め、この体温bと温度tによって心理的状態生成部1の関数fc(b,t)[図8,図9参照]により、集中度cが生成される。
【0126】
集中度cが求められたら、今度は生理的状態生成部2の関数fb(c,t)[図10,図11参照]により、生理的状態として体温が求められ相互に更新される。このようにして、以下、心理的及び生理的状態の各状態パラメータがリアルタイムに更新される。
【0127】
なお、予めCGにより表わす動作は、動作スクリプト5として与えられる。例えば、ここでは「まばたきをする」というスクリプトである。
【0128】
CG動作データ生成部7では、前記動作スクリプト5が読み込まれると、CG動作データ作成用基本モジュール6から、まばたき動作のモジュールが選択されて抽出される。そして、そのモジュールに付加されているまばたきの速度を表わすパラメータeが、心理的状態の集中度cと生理的状態の体温bに応じた関数fe(c,b)[図14,図15参照]により設定され、まばたきの速度eが求められる。
【0129】
一方、基本形状データ8の中から、顔の紅潮度を表わすパラメータrが選択されて抽出され、その紅潮度のパラメータrが、心理的状態の集中度cと生理的状態の体温bに応じた関数fr(c,b)[図12,図13参照]により設定され、顔の紅潮度rが求められる。
【0130】
すると、CG動作データ生成部7により生成されたまばたきの速度eのパラメータと、CG形状データ生成部9により生成された顔の紅潮度rのパラメータとが、CGデータ生成部10に入力されてCG描画用データが生成され、これに従って画像合成部11により人体画像が合成される。
【0131】
具体的には、例えば顔の紅潮度rは、CGデータ生成部10において、図16における顔の紅潮度に応じて赤色値のシフト値を決定する関数g(r)に従って最終的に変換が施され、実際に画像合成データとして表示する際に、RGBのうちのR値をどれだけ強めるかが、前記関数g(r)におけるR値のシフト量Rshiftに応じて定められる。
【0132】
ここで、前記各生成部において設定される関数[図8〜図16参照]について具体的に説明する。
【0133】
図8に示すように、体温bを固定した場合の集中度cを決定する関数fc(b,t)のグラフは、温度tの変化に伴なって変化を示す。
【0134】
この場合、温度tが高過ぎても低過ぎても、集中度cは高くならない。
【0135】
図9に示すように、温度tを固定した場合の集中度cを決定する関数fc(b,t)のグラフは、体温bの変化に伴なって変化を示す。
【0136】
この場合、体温bが上がり過ぎても下がり過ぎても集中度cは下がるが、低い体温bになる方が集中度cの下がり具合はゆるやかである。
【0137】
図10に示すように、集中度cを固定した場合の体温bを決定する関数fb(c,t)のグラフは、温度tの変化に伴なって変化を示す。
【0138】
この場合、気温tの上昇につれて体温bは徐々に上昇し、気温tの下降につれて体温bは徐々に下降する。なお、この例では、ヒステリシス特性を持たせてある。
【0139】
図11に示すように、温度tを固定した場合の体温bを決定する関数fb(c,t)のグラフは、集中度cの変化に伴なって変化を示す。
【0140】
この場合、集中度cの上昇に伴なって体温bは上昇して行く。
【0141】
そして、前記図8〜図11に示すような関数に従って決定された集中度cと体温bに応じて、CG形状データ作成部9において、図12,図13に示すような関数fr(c,b)に従って顔の紅潮度rが決定される。
【0142】
図12に示すように、体温bを固定した場合の紅潮度rを決定する関数fr(c,b)のグラフは、集中度cの変化に伴なって変化を示す。
【0143】
この場合、集中度cが増すと顔の紅潮度rが増す。
【0144】
図13に示すように、集中度cを固定した場合の紅潮度rを決定する関数fr(c,b)のグラフは、体温bの変化に伴なって変化を示す。
【0145】
この場合、体温bが上昇すると顔の紅潮度rが増す。
【0146】
また、前記図8〜図11に示すような関数に従って決定された集中度cと体温bに応じて、CG動作データ生成部7において、図14,図15に示すような関数fe(c,b)に従ってまばたきの速度eが決定される。
【0147】
図14に示すように、体温bを固定した場合のまばたき速度eを決定する関数fe(c,b)のグラフは、集中度cの変化に伴なって変化を示す。
【0148】
この場合、集中度cが高くなるとまばたきの速度eが遅くなる。
【0149】
図15に示すように、集中度cを固定した場合のまばたき速度eを決定する関数fe(c,b)のグラフは、体温bの変化に伴なって変化を示す。
【0150】
この場合、体温bが高過ぎても低過ぎてもまばたきの頻度eは下がる。
【0151】
そして、前記CG形状データ生成部9において設定された関数fr(c,b)に従って決定された顔の紅潮度rに応じて、画像合成部11における実際の赤色値Rの強め具合が求められるが、これには、図16に示すように、顔の紅潮度rに応じて赤色値Rのシフト量Rshift を決定する関数に従って、R値を紅潮度rに応じて増加させることで行なう。R値の増加方向へのシフト量をRshift とし、
Rshift =g(r)
によって、R値の強め具合が決定される。
【0152】
(第2実施形態)
図17は本発明の第2実施形態である個体差としての年令に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成を示すブロック図である。
【0153】
この第2実施形態における人体画像生成装置では、年令に応じた肌の光り具合の変化を表わすことができる。
【0154】
まず、環境状態生成部4により、環境状態を示すパラメータとして、温度と湿度のパラメータを生成する。また、個体差生成部4により、個体差を表わすパラメータとして、年令のパラメータを生成する。個体差生成部3により生成された年齢のパラメータと、環境状態生成部4により生成された温度と湿度のパラメータに応じて、生理的状態生成部2において、生理的状態を示すパラメータとして肌の乾燥度を生成する。
【0155】
そして、基本形状データ8から、顔を表示する命令が呼び出され、生理的状態生成部2により得られた肌の乾燥度のような生理的状態のパラメータに従って、CG形状データ生成部9において、CG形状データが生成される。最後に、得られたCG形状データが、画像合成部11において画像として合成される。
【0156】
(第3実施形態)
図18は本発明の第3実施形態である個体差としての緊張度に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成を示すブロック図である。
【0157】
この第3実施形態における人体画像生成装置では、緊張度に応じた人体の変化を表わすことができる。
【0158】
まず、環境状態生成部4により、環境状態を示すパラメータとして、温度を生成する。
【0159】
ここで、心理的な緊張度は、性格的な影響も多いことから、個体差として、緊張しやすさの度合をパラメータとして個人の差を表わすものとし、個体差生成部3により緊張性パラメータを生成する。
【0160】
そして、環境状態生成部4により生成された温度のパラメータと個体差生成部3により生成された緊張性パラメータに応じて、心理的状態生成部1において、心理的状態を表わすパラメータとして、集中度や不安度を生成する。
【0161】
また、環境状態生成部4により生成される環境状態を示すパラメータとして時間を考える。
【0162】
そして、環境状態生成部4により生成された時間のパラメータと前記心理的状態生成部1により生成された心理的状態を表わす集中度や不安度のパラメータに応じて、生理的状態生成部1において、生理的状態を表わすパラメータとして筋肉疲労度を生成する。
【0163】
これにより、例えば温度が下がれば緊張が増し集中度が下がるとか、時間が経つにつれ集中度が下がる等という心理的状態を表わすことができる。
【0164】
この心理的状態生成部1により生成される心理的状態のパラメータに応じて、基本形状データ8におけるパラメータを操作し、心理的状態に応じたCG形状データを、CG形状データ生成部9において生成する。
【0165】
例えば、心理的状態の不安度が大きい場合には、基本形状データ8における顔色のパラメータを操作して、青白い顔のCG形状データとして出力する。
【0166】
一方、動作スクリプト5により与えられた動作のパラメータを、前記心理的状態によって変化させ、CG動作データ生成部7によりCG動作データとして出力する。
【0167】
例えば、動作スクリプト5が「話す」といったスクリプトの場合には、話す速度や声の高さ等のパラメータを、心理的状態のパラメータである不安度や集中度に応じて変化させる。
【0168】
さらに、生理的状態生成部2により生成される生理的状態に応じて、基本形状データ8におけるパラメータを操作し、生理的状態に応じたCG形状データをCG形状データ生成部9において生成する。
【0169】
例えば、生理的状態として筋肉疲労度が大きい場合には、基本形状データ8における顔の張り等のパラメータを操作し、疲れた顔のCG形状データとして出力する。
【0170】
また、動作スクリプト5により与えられた動作のパラメータを、生理的状態生成部2により生成された生理的状態によって変化させ、CG動作データ生成部7においてCG動作データを出力する。
【0171】
例えば、動作スクリプト5が「話す」といった動作スクリプトの場合には、口の開け方等のパラメータを、生理的状態である筋肉疲労度に応じて変化させる。
【0172】
そして、前記CG形状データ生成部9により生成された顔色の青いパラメータを有するCG形状データと、前記CG動作データ生成部7により生成されたしゃべり方がゆっくりの動作パラメータを有するCG動作データとが、CGデータ生成部10において組み合わされ、画像合成部11において画像として合成される。
【0173】
(第4実施形態)
図19は本発明の第4実施形態である環境状態としての音に対する驚きに応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成を示すブロック図である。
【0174】
この第4実施形態における人体画像生成装置では、音に対する驚きの動作を表現することができる。
【0175】
まず、環境状態生成部4により外界の音量や振動を、環境状態を表わすパラメータとして生成する。
【0176】
また、個体差として年令による耳の感度や習慣や性格を考え、これらのパラメータを個体差生成部3により生成する。
【0177】
前記環境状態生成部4により生成された環境状態を表わす音量や振動のパラメータと前記個体差生成部3により生成された個体差を表わす習慣や性格等のパラメータに従って、心理的状態生成部1において、興奮度を、心理的状態を示すパラメータとして生成する。
【0178】
つまり、例えば、環境状態である音量が同じであっても、国によって驚きに関する興奮の度合が違う場合等を考慮する。
【0179】
また、前記環境状態生成部4により生成された環境状態を表わす音量や振動と個体差生成部3により生成された個体差を表わす耳の感度や年令に従って、生理的状態生成部2において、耳での音の感応量を、生理的状態を示すパラメータとして生成する。
【0180】
そして、動作スクリプト5として、驚く顔を表示する命令が呼び出されると、CG動作データ作成用モジュール6より、驚く顔の動作モジュールが読み出され、前記心理的状態生成部1により生成された興奮度のような心理的状態のパラメータ、及び前記生理的状態生成部2により生成された耳の感応量のような生理的状態のパラメータに従って、CG動作データ生成部7により、CG動作データが作成される。
【0181】
すると、前記CG動作データ生成部7により得られたCG動作データに従って、画像合成部11により人体画像として合成される。
【0182】
なお、CG動作データ作成用モジュール6から抽出された動作モジュールには、目を見開く,手を上げて驚く等の動作モジュールが予め組み込まれている。
【0183】
(第5実施形態)
この第5実施形態の人体画像生成装置では、前記第1の基本実施形態に基づく各実施形態の人体画像生成装置における各パラメータ生成ブロックにおいて、他のパラメータ生成ブロックから入力されたパラメータを関数として、当該パラメータ生成ブロックにおける現在値のパラメータを求める手段について説明する。
【0184】
ここで、前記各パラメータ生成ブロックにおいて、状態あるいは因子を表わすパラメータを現在値、該現在値に影響を与える別のパラメータ生成ブロックのパラメータを入力と呼ぶ。
【0185】
図20は前記人体画像生成装置における各パラメータ生成ブロックの入力xi(i=1,…,n)に対する現在値yとの関係を示すモデル図である。
【0186】
簡単な例としては、
y=f(x1,x2,…,xn)
という関数を定め、それに応じて各パラメータ生成ブロックにおける現在値yを求める手段があげられる。
【0187】
(第6実施形態)
この第6実施形態における人体画像生成装置では、各パラメータ生成ブロックにおける入力値xiと現在値yとの関係を微分方程式を用いて設定した場合について説明する。
【0188】
ここでは、前記図6における環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合の人体画像生成装置を例とする。また、時間をt、温度をTと表記する。
【0189】
図21は前記図6における人体画像生成装置の各パラメータ生成ブロックの入力xi(i=1,…,n)に対する現在値yとの具体的な関係を示す図であり、同図(A)は心理的状態生成部1において温度T,体温bを入力として現在の集中度cを求める場合の関係を示す図、同図(B)は生理的状態生成部2において温度T,集中度cを入力として現在の体温bを求める場合の関係を示す図、同図(C)はCG形状データ生成部9において集中度c,体温bを入力として現在の顔の紅潮度rを求める場合の関係を示す図である。
【0190】
この第6実施形態では、集中度cは次のように、その現在値を変数とし、入力をパラメータとする微分方程式で表わすこととする。
【0191】
dc/dt=f(param,c) …[param:input][f:function]
この式の導出について要約すると、まず、様々な入力で、集中度cによる(dc/dt)の変化を調べ、これによりfを集中度cの関数として記述する。その上で、次に集中度cを固定した時に入力によるfの変化を調べ、これによって、最終的にfの形を決定する。
【0192】
以下、集中度cを現在値、温度Tと体温bを入力値とした心理的状態生成部1の場合[図21(A)参照]について具体的に説明する。
【0193】
(1)t−c特性からt−dc/dtの関数形を調べる。
【0194】
fのcに関する関数形を決定するために、現在値の、時間による変化(t−c特性)を調べる。これには指数減衰形(下式1)や、反比例となる場合(下式2)がある。ここにはいくつかのバリエーションを考え得る。これに応じて、(dc/dt)をcの関数で表わす。
【0195】
c=e−t → dc/dt=−c …式1
c=1/t → dc/dt=−c2 …式2
この場合、集中度cを如何にして表わすかが最大の問題であるが、これを様々な入力(ここではTやb)で調べ、(dc/dt)のcに関する関数形を定める。そして、Tやc等の入力条件は限られた範囲に絞ることで関数形を求めやすくする。
【0196】
(2)様々な入力による(dc/dt)の変化を調べ、(dc/dt)=f(param,c) の関数fを決定する。
【0197】
次にcを固定とした上で、Tやb等による(dc/dt)の変化を調べ、これで最終的にfの形を決める。
【0198】
(3)各パラメータ生成ブロックについて微分方程式を立てる。
【0199】
以上の作業を各パラメータ生成ブロックで行ない、下記のような連立微分方程式を立てる。
【0200】
dc/dt=f(param,c)
db/dt=f(param,b)
dr/dt=f(param,r)
[数値例]
例えば、集中度cに関しては以下のようなものが考えられる。
【0201】
dc/dt=−k1 (T−25)2 c2 −k2 (b−36)2 c …式3
k1 ,k2 >0
上記の関数によると、集中度cには指数減衰の成分と反比例の成分がある。
【0202】
温度T=25,体温b=36を集中の適温とし、それよりずれると集中度cは時間tと共に減衰して行く。上式3では、温度Tの適温からのずれが集中度cの時間的減衰度に反比例的に働き、体温bの適温からのずれが集中度cの時間的減衰度に指数減衰的に働く。
【0203】
(第7実施形態)
この第7実施形態における人体画像生成装置では、各パラメータ生成ブロックにおける入力値xiと現在値yとの関係をファジィ関数を用いて設定した場合について説明する。
【0204】
ここでは、前記図6における環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合の人体画像生成装置を例とし、心理的状態生成部1の実現手段について説明する。
【0205】
図22は図6における人体画像生成装置の心理的状態生成部1において温度T,体温bを入力として現在の集中度cを求める場合の関係を示す図である。
【0206】
心理状態生成部1における入力としては、温度Tと体温bがあるが、これらは何れも入力のファジィ集合によりその割合が設定される。
【0207】
図23は本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した温度Tに対するファジィ関数表現を示す図である。
【0208】
温度Tが「低い」状態をL、「高い」状態をH、「どちらでもない中間」の状態をMと表わしている。
【0209】
つまり、図23のファジィ関数表現によると、摂氏20度以下は温度Tが低い確率Lが“1”であり、それ以上摂氏25度まで、温度Tが低い確率Lは減少し、25度で確率“0”となる。温度Tが「高い」状態H、「中間」の状態Mについても同様である。
【0210】
図24は本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した体温bに対するファジィ関数表現を示す図である。
【0211】
体温bの「低い」状態をL、「高い」状態をH、「どちらでもない中間」の状態をMと表わしている。
【0212】
つまり、図24のファジィ関数表現によると、体温bが36度以下は体温bが低い確率Lが“1”であり、それ以上37度まで、体温bが低いとする確率Lは減少し、37度で確率“0”となる。体温bが「高い」状態H、「中間」の状態Mについても同様である。
【0213】
図25は本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した集中度cに対するファジィ関数表現を示す図である。
【0214】
ここで、集中度cが「低い」状態をL、「高い」状態をH、「どちらでもない中間」の状態をMとする。
【0215】
つまり、図25のファジィ関数表現によると、集中度cが0.1以下は集中度cが低い確率Lが“1”であり、それ以上0.4まで、集中度cが低いとする確率Lは減少し、0.4で確率“0”となる。集中度cが「高い」状態H、「中間」の状態Mについても同様である。
【0216】
次に、前記図23,図24,図25にて示される温度T,体温b,集中度cの各ファジィ集合を用い、心理的状態生成部1において、入力xiと現在値yの関係を求める手段について説明する。
【0217】
図26は本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入したファジィ制御の法則を説明するための図であり、同図(A)は温度Tの確率と体温bの確率の組み合わせに基づき集中度cの確率を決定するテーブルデータを示す図、同図(B)は具体的な温度T,体温bに応じた各ファジィ集合の組み合わせから得られた集中度cのとる値として妥当性の高い値を確率として算出する過程を示す図である。
【0218】
まず、各ファジィ集合において、「高い」H,「中間」M,「低い」Lのそれぞれの入力の表現の全ての組み合わせについて、それに対する集中度cをテーブル[図26(A)参照]として経験的あるいは理論に即して与えておく。
【0219】
ここでは、その一例として次のような規則a〜dにのっとって集中度cを決めた場合について説明する。
【0220】
a)体温bと温度Tの何れも「中間」(M)の時に集中度cが高く(H)なる。
【0221】
b)体温bと温度Tの差が大きい時、つまり、一方が高く(H)、他方が低い(L)時に集中度cは低く(L)なる。
【0222】
c)体温bと温度Tの何れも「高い」(H)時は集中度cが低く(L)なる。
【0223】
d)それ以外は、集中度cは高く(H)もなく低く(L)もなく「中間」(M)であるとする。
【0224】
次に、現在の温度T,体温bの入力に対して各ファジィ集合の組み合わせにおける集中度cの適合度を求める。
【0225】
例えば(T,b)=(27.5,36.3)の場合について説明する。
【0226】
まず、それぞれの入力のファジィ集合に対して、可能性は“0”でない入力の組み合わせを列挙し、その入力の組み合わせに対する集中度cの状態をテーブル[図26(A)参照]により求める。
【0227】
(1)T=M and b=M → c=H
(2)T=M and b=L → c=M
(3)T=H and b=M → c=M
(4)T=H and b=L → c=L
これらの因果関係の組み合わせをルールと呼ぶ。
【0228】
次にルールの適合度を考える。ここでは、ルールの適合度として各ファジィ集合に基づく適合度(確率)の最小値を採用する。
【0229】
すると、
(1)T=M(0.7) and b=M(0.2) → c=H(0.2)
(2)T=M(0.7) and b=L(0.6) → c=M(0.6)
(3)T=H(0.7) and b=M(0.2) → c=L(0.2)
(4)T=H(0.7) and b=L(0.6) → c=L(0.6)
のように各ルールでの集中度cの可能性が示される。
【0230】
これら各ルールでの集中度cと図25における集中度cのファジィ集合から、この温度T=27.5度,体温b=36.3度を入力とした場合の集中度cを推論する。
【0231】
図27は本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した集中度cのファジィ関数表現における推論の法則を説明するための図である。
【0232】
すなわち、図27に示す集中度cのファジィ関数表現において、各状態(L,M,H)の集中度cをファジィ集合における各組み合わせ条件の適合度で頭切りし、それらの和集合の重心を求めることで推論する。
【0233】
この数値例の場合、求める集中度cは「おおよそ0.4」となる。
【0234】
このようにして、各パラメータ生成ブロックでは、予め設定されたファジィ関数に従って、入力xiからその状態の現在値yが求められる。
【0235】
(第8実施形態)
この第8実施形態における人体画像生成装置では、各パラメータ生成ブロックにおける入力値xiと現在値yとの関係をファジィ関数を用いて設定し、個体差の影響をメンバーシップ関数の形状の変化として与えた場合について説明する。
【0236】
図28は本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入したメンバーシップ関数の形状の変化を説明するための図である。
【0237】
ここでは、前記図23で示したような温度Tに対するファジィ集合を例とし、そのメンバーシップ関数として、前記図28に示すような滑らかな関数を与える。
【0238】
このメンバーシップ関数の最高値(1.0) を個体差中央値Tcとし、関数の値が半減(0.5) する部分の変化幅をWcとする。
【0239】
つまり、メンバーシップ関数の形状を、前記TcとWcによって規定することとし、その中心点Tcと帯域幅Wcを温度Tに対する個体差によって変化させる。
【0240】
この例では、Tcが高い方が寒がりであり、Tcが低い方が暑がりである。
【0241】
また、Wcが広い方が温度変化許容性が高く、Wcが狭い方が温度変化許容性が低いことになる。
【0242】
従って、個人の身長や体重等と同様に、個体差としてTcやWcを設定することで、個体差に応じて、例えば生理的状態生成部2におけるファジィ関数に応じて決定されたパラメータに変化を与えることができる。
【0243】
(第9実施形態)
この第9実施形態における人体画像生成装置では、心理的状態を表わす「興味」と生理的状態を表わす「快適さ」という変数を考慮した場合について説明する。
【0244】
心理的状態生成部1と生理的状態生成部2における相互の関係において、各関数設定方式の差異を検証する。
【0245】
ここで、「興味」をx、「快適さ」をyとし、「笑い」によって動かされる顔面筋肉の変位量をzと表わす。
【0246】
例えば線形関数での重ね合わせでは、
z=ax+by+c (a,b,cは定数)
のように表わされ、直接筋肉の動きが足し合わされる。
【0247】
これに対し、非線形関数での重ね合わせでは、
z=ax2 +by+c
のように表わされ、「興味がある値を越えると急速に笑い出す」状態が得られる。
【0248】
また、ファジィによって「興味」x,「快適さ」yを入力とし、「笑い」zを出力する場合には、関数を定めなくても、各パラメータの閾値を決めるだけで、「笑い」zの度合を設定することができる。
【0249】
また、微分方程式によって、
dx/dt=−ay+b
dy/dt= cx+d …(a,b,c,d:定数)
のように定めると、時間的,周期的に振動している状態の筋肉の動きを表わすことができる。
【0250】
したがって、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、環境状態生成部4により生成された環境状態のパラメータに応じて人体画像を変化させるので、例えば、気温が低い時には顔色を青くさせたり、風が強い時には髪をたなびかせたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0251】
さらに、心理的状態生成部1により生成される心理的状態のパラメータに応じて人体画像を変化させるので、例えば、興奮度が高い場合には顔面を紅潮させたり、不安度の高い場合には顔面を青くさせたり、集中度が高い場合には視線の動きを少なくしたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0252】
さらに、生理的状態生成部2により生成される生理的状態に応じて人体画像を変化させるので、例えば、体温の低い時には顔色を青くさせたり、肌が乾いている時にはつやをなくしたり、まぶしい時には瞳孔を閉じさせたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0253】
また、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、CG動作データ生成部7及びCG形状データ生成部9において身体の動作と形状をモジュール化して表現するので、例えば、速く歩くといった動作の人体画像を生成する場合には「歩く」という動作モジュールで「足」といった形状モジュールを選択すると共に、「速く」といった動作を指定することにより、少ない動作の表現によって、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0254】
また、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、個体差生成部3により生成される個体差のパラメータに応じて心理的状態を変化させるので、例えば、緊張しやすい人の場合にはすぐに顔をこわばらせたり、驚きに過敏な反応を示す人種の場合には大げさな反応をさせたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0255】
さらに、個体差生成部3により生成される個体差のパラメータに応じて生理的状態を変化させるので、例えば、年齢に応じて皮膚の光り具合を変えたり、性別によって皮膚の光り具合を変えたりすることにより、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0256】
また、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、ファジィ関数によって各状態パラメータの相互関係を設定できるので、例えば「少し寒い」という生理的状態の時で、「不安が少ない」といった心理的状態の時に、どのような顔色になるかを表現するといった場合に、身体動作を表現する関数の設定が容易になる。また、例えば、「少し温かくて、集中力が高い」という環境及び心理状態の時に急激に顔面が赤くなるといった、相互に強めあったり弱めあったりする影響の非線形結合による身体動作表現が可能になる。さらに、各状態の入力値の組み合わせに応じて、違った動作を含む場合の身体動作が容易に表現可能となる。
【0257】
また、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、各状態パラメータの相互関係を設定するファジィのメンバーシップ関数の形状を変化できるので、例えば「寒がりの人は顔色がすぐ青くなる」といった個体差による身体動作の差異の表現が可能となる。
【0258】
また、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、微分方程式によって各状態パラメータの相互関係を設定できるので、例えば、「笑いがだんだん小さくなっていく」といったような身体動作の時間的推移の表現が可能となり、動作の速度を制御することができる。また、例えば「笑いがおさまった後は、しばらくは再び笑い出しやすい」といった影響の非線形性による身体動作表現が可能となる。
【0259】
また、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、動作生成に影響を与える複数の状態パラメータによって動作量を生成できるので、例えば「集中度が高くて、温度が低くて、空腹度が小さい」といった複数の要因による動作量が求められ、この状態での身体動作の表現が可能となる。
【0260】
また、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、動作生成に影響を与える複数の状態パラメータと身体動作量との関係をファジィ関数として設定できるので、例えば、「集中度が高くて、体温が高くて、風が強い」といった複数の関連性の少ない要因の相互作用の結果による動作量を求めることができ、この状態での自然な身体動作の表現が可能となる。
【0261】
また、前記構成の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、動作生成に影響を与える複数の状態パラメータと身体動作量との関係を微分方程式として設定できるので、例えば、「静粛な場所で、思わず笑ってしまう」といった相反する動作因子となる状態が発生した時に、間欠的に笑いを生じるといった状況での動作量を発生させることができ、この状態での自然な身体動作の表現が可能となる。
【0262】
なお、前述した本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置では、心理的状態生成部1において環境状態と個体差に応じた心理的状態のパラメータを求めるための関数、生理的状態生成部2において環境状態と個体差に応じた生理的状態のパラメータを求めるための関数、CG形状データ生成部9において心理的及び生理的状態のパラメータに応じた基本形状モジュール8の変化データを求めるための関数、CG動作データ生成部7において心理的及び生理的状態のパラメータに応じた基本動作モジュール6の変化データを求めるための関数を、それぞれ予め設定する構成としたが、以下に説明する本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置のように、環境状態に対する生理的状態のサンプルデータを入力して生理的特性の関数を生成し、生理的状態に対する心理的状態のサンプルデータを入力して心理的特性の関数を生成し、また、生理的及び心理的状態のサンプルデータを入力して形状変化特性の関数を生成し、生理的及び心理的状態のサンプルデータを入力して動作変化特性の関数を生成し、これらサンプルデータに基づき生成されるそれぞれの特性関数に従って各対応するパラメータを求める構成とすれば、より現実に近い人体画像を生成することができる。
【0263】
[第2の基本実施形態]
図29は本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像合成装置の全体構成を示すブロック図である。
【0264】
まず、この第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置にあっては、前述した第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置と同様に、人間の身体の状態を心理的状態と生理的状態に分けて考える。ここでいう「生理的状態」というのは、身体の各部の状態を客観的に表わす量であり、例えば体温や血圧等があげられる。
【0265】
また、「心理的状態」というのは、身体の各部に対する人間の主観的な状態を示す量であり、例えば集中度や興奮度、緊張度や不安度等があげられる。
【0266】
これら生理的状態や心理的状態についてのそれぞれ分類を、カテゴリとして入力して指定するのが、生理的状態カテゴリ入力部12及び心理的状態カテゴリ入力部14である。
【0267】
ここで、カテゴリというのは、各状態の種類を示すものであり、例えば生理的状態のカテゴリとしては、先に述べたような体温や血圧等というものである。
【0268】
前記生理的状態カテゴリ入力部12において、体温といった分類(カテゴリ)が与えられた場合には、環境状態(気温等)に対する生理的状態の指定カテゴリである体温の値の複数の組み合わせを、サンプルデータとしてサンプル入力部11Aから生理的特性生成部13に対して離散的に入力する。
【0269】
生理的特性生成部13では、前記サンプル入力部11Aから入力された複数のサンプルデータを基に、環境パラメータに応じた生理的パラメータの変化に関する特性関数のモデリングを、ファジイや微分方程式等の関数表現を導入して行ない、その生理的特性データを生理的状態生成部18に対して出力する。
【0270】
生理的状態生成部18では、前記生理的特性生成部13にて生成された生理的特性関数に従って、環境状態生成部20にて与えられる任意の環境状態のパラメータに応じた生理的状態のパラメータを出力できるようになる。
【0271】
前記心理的状態カテゴリ入力部14において、不安度といった分類(カテゴリ)が与えられた場合には、生理的状態(体温の値等)に対する心理的状態の指定カテゴリである不安度等の複数の組み合わせを、サンプルデータとしてサンプル入力部11Aから心理的特性生成部15に対して離散的に入力する。
【0272】
心理的特性生成部15では、前記サンプル入力部11Aから入力された複数のサンプルデータを基に、生理的状態のパラメータに応じた心理的パラメータの変化に関する特性関数のモデリングを、ファジイや微分方程式等の関数表現を導入して行ない、その心理的特性データを心理的状態生成部19に対して出力する。
【0273】
心理的状態生成部19では、前記心理的特性生成部15にて生成された心理的特性関数に従って、前記生理的状態生成部18にて求められた生理的状態のパラメータに応じた心理的状態のパラメータを出力できるようになる。
【0274】
一方、人体の形状変化についても、生理的状態や心理的状態,環境状態の影響を受ける。
【0275】
これら生理的状態や心理的状態,環境状態の影響を、それぞれの状態の離散的な入力としてサンプル入力部11Aにより与え、人体形状に関する変化特性のモデリングを行なうのが形状特性生成部17である。
【0276】
CG形状データ生成部25では、前記形状特性生成部17により生成された形状特性の関数に従って、生理的及び心理的状態の各パラメータに応じた形状変化のパラメータを求め、基本形状データ24と組み合わせることで、CG形状データを生成する。
【0277】
同様に、人体の動作変化についても、生理的状態や心理的状態の影響を考慮して、これら各状態の影響をそれぞれの状態の離散的な入力としてサンプル入力部11Aにより与え、人体動作に関する変化特性のモデリングを行なうのが動作特性生成部16である。
【0278】
CG動作データ生成部23では、前記動作特性生成部16により生成された動作特性の関数に従って、生理的及び心理的状態の各パラメータに応じた動作変化のパラメータを求め、動作スクリプト21に対応する基本の動作モジュール22と組み合わせることで、CG動作データを生成する。
【0279】
そして、前記CG形状データ生成部25にて生成されたCG形状データと前記CG動作データ生成部23にて生成されたCG動作データとを組み合わせることで、CGデータ生成部26において、人体のCGデータを生成し、画像合成部27から出力部28を介して生成画像29として出力する。
【0280】
なお、個体差生成部11Bでは、画像生成の対象となる人体の個体差である年齢,性別,性格等がその値や度合いのパラメータとして与えられ、前記生理的特性や心理的特性、及び形状変化の特性や動作変化の特性に対して個体差による影響を加味する。
【0281】
図30は図29における人体画像生成装置による人体画像生成処理を示すフローチャートである。
【0282】
図29における人体画像生成装置において、まず、サンプル入力部11Aにより、様々な環境状態に対する生理的状態がデータ収集されて入力され、生理的状態カテゴリ入力部12にて指定された生理的状態の分類毎に生理的特性生成部13に与えられる(ステップA1)。
【0283】
例えば環境状態である温度に対する生理的状態である体温や血圧の上昇の度合等が計測されて入力される。
【0284】
これに個体差生成部11Bにより個体差のデータ、例えば暑がりであるか寒がりであるか等のデータが加えられ、生理的特性生成部13において、前記カテゴリとして入力された生理的状態の分類毎に、環境状態に対する生理的状態の変化に関する特性データ(関数)がモデリングされる(ステップA2)。
【0285】
すると、生理的状態生成部18により、環境状態生成部20においてセンサ等を用いて得られる現在の環境状態のパラメータに対応する前記指定分類毎の生理的状態のパラメータが、前記生理的特性生成部13にて生成された環境状態に対する生理的状態の特性データに従って求められる(ステップA3)。
【0286】
次に、サンプル入力部11Aにより、様々な生理的状態に対する心理的状態がデータ収集されて入力され、心理的状態カテゴリ入力部14にて指定された心理的状態の分類毎に心理的特性生成部15に与えられる(ステップA4)。
【0287】
例えば生理的状態である体温に対する心理的状態である興奮度等が、主観の調査により記録されて入力される。
【0288】
これに個体差生成部11Bにより個体差のデータ、例えば怒りやすいかそうでないか等のデータが加えられ、心理的特性生成部15において、前記カテゴリとして入力された心理的状態の分類毎に、生理的状態に対する心理的状態の変化に関する特性データ(関数)がモデリングされる(ステップA5)。
【0289】
すると、心理的状態生成部19により、前記生理的状態生成部18により求められた現在の環境状態に応じた生理的状態のパラメータに対応する前記指定分類毎の心理的状態のパラメータが、前記心理的特性生成部15にて生成された生理的状態に対する心理的状態の特性データに従って求められる(ステップA6)。また、サンプル入力部11Aにより、様々な生理的状態と心理的状態の組み合わせに応じた人体形状の変化データが収集されて入力され、人体各部の形状分類毎に形状特性生成部17に与えられる(ステップA7)。
【0290】
例えば生理的状態である体温と心理的状態である集中度に対する顔の紅潮度等が、主観の調査により記録されて入力される。
【0291】
これに個体差生成部11Bにより個体差のデータ、例えば上がりやすいかそうでないか等のデータが加えられ、形状特性生成部17において、カテゴリとして入力された人体形状の分類毎に、生理的及び心理的状態の組み合わせに対する人体形状の変化に関する特性データ(関数)がモデリングされる(ステップA8)。
【0292】
すると、CG形状データ生成部25により、前記生理的状態生成部18及び心理的状態生成部19により求められた現在の生理的状態のパラメータ及び心理的状態のパラメータに対応する人体各部の形状変化を示すパラメータが、前記形状特性生成部17にて生成された形状変化の特性データに従って求められ、この形状変化のパラメータに応じて基本形状データ24を変化させたCG形状データが生成される(ステップA9)。
【0293】
また、サンプル入力部11Aにより、様々な生理的状態と心理的状態の組み合わせに応じた人体動作の変化データが収集されて入力され、人体各部の動作分類毎に動作特性生成部16に与えられる(ステップA10)。
【0294】
例えば生理的状態である体温と心理的状態である集中度に対する目のまばたき頻度等が記録されて入力される。
【0295】
これに個体差生成部11Bにより個体差のデータ、例えば驚きやすいかそうでないか等のデータが加えられ、動作特性生成部16において、カテゴリとして入力された人体動作の分類毎に、生理的及び心理的状態の組み合わせに対する人体動作の変化に関する特性データ(関数)がモデリングされる(ステップA11)。
【0296】
すると、CG動作データ生成部23により、前記生理的状態生成部18及び心理的状態生成部19により求められた現在の生理的状態のパラメータ及び心理的状態のパラメータに対応する人体各部の動作変化を示すパラメータが、前記動作特性生成部16にて生成された動作変化の特性データに従って求められ、動作スクリプト21によって選択抽出されたCG動作データ作成用モジュール22を前記動作変化のパラメータに応じて変化させたCG動作データが生成される(ステップA12)。
【0297】
これにより、CGデータ生成部26において、前記CG形状データ生成部25にて生成されたCG形状データ(パラメータ)と前記CG動作データ生成部23にて生成されたCG動作データ(パラメータ)とが組み合わされて、CG描画用のデータが生成され、画像合成部27により画像合成され出力部28を介して生成画像29として出力される(ステップA13,A14,A15)。
【0298】
すなわち、この人体画像生成装置に対して、例えば「走る」という人体動作のスクリプト21が与えられると、「走る」という動作に関するCG動作データ作成用モジュール22が選択される。
【0299】
同時に「走る」ことで影響の現れる生理的状態,心理的状態の分類が、生理的状態カテゴリ入力部12及び心理的状態カテゴリ入力部14により入力されて指定される。
【0300】
例えば「走る」ことで影響の現われる生理的状態では「体温」「脈拍数」、心理的状態では「興奮度」「疲労度」等である。
【0301】
次に、環境状態生成部20から環境を表わすパラメータが生理的状態生成部18に読み込まれ、前記指定分類毎の生理的状態のパラメータが、生理的特性生成部13においてモデリングされた環境状態に対する生理状態の特性データ(関数)に従って求められる。
【0302】
例えば現在の環境状態である温度が32度ある時に生理的状態である体温が何度になるか、あるいは継続時間が1時間の時に脈拍数がどれだけになるか等の各環境状態に対応する生理的状態のパラメータが、前記生理的特性のモデルに従って求められ、また、そのような生理的状態のパラメータに対応する心理的状態のパラメータとしての興奮度や爽快度の度合いが、前記心理的特性のモデルに従って求められる。
【0303】
次に、人体各部の基本形状データ24がCG形状データ生成部25に読み込まれると共に、この基本形状データ24に対し、前記生理的状態生成部18及び心理的状態生成部19により生成された生理的及び心理的状態の各状態量(パラメータ)に応じた形状変化に関するパラメータが前記形状特性生成部17により生成された形状変化の特性データに従って設定される。
【0304】
この形状変化に関するパラメータは、例えば基本形状データ24である顔色を表現する形状モジュールに対し、生理的状態である体温の上昇及び心理的状態である興奮度の増加により顔の赤み(紅潮度)を強く変化させるパラメータである。
【0305】
さらに、CG動作データ生成部23に与えられた動作スクリプト21に対応して選択抽出された動作モジュール22に対し、前記生理的状態生成部18及び心理的状態生成部19により生成された生理的及び心理的状態の各状態量(パラメータ)に応じた動作変化に関するパラメータが前記動作特性生成部16により生成された動作変化の特性データに従って設定される。
【0306】
この動作変化に関するパラメータは、例えば基本の動作モジュール22である走る動作のモジュールに対し、生理的状態である体温の上昇及び心理的状態である疲労度の増加により走る動作を遅く変化させるパラメータである。
【0307】
そして、前記環境状態や生理的,心理的状態の各状況に応じて設定された形状変化データと動作変化データとによって、基本形状データ24と基本動作モジュール22とに変化が加えられ、CGを作るのに必要なCG形状データとCG動作データとが生成される。
【0308】
そして、最後にCGデータ生成部26及び画像合成部27において、前記CG形状及びCG動作データが組み合わされて人体画像が合成され出力される。
【0309】
以上、本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置の全体構成、及び動作例について説明したが、以下に説明する(第10実施形態)〜(第12実施形態)においては、図29における人体画像生成装置の全体構成のうちの全部あるいは一部を用いて、それぞれの装置を構成する。
【0310】
(第10実施形態)
図31は本発明の第10実施形態である環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の構成を示すブロック図である。
【0311】
この第10実施形態における人体画像生成装置では、周囲の温度に応じた顔の紅潮等の人体の変化を表すことができる。
【0312】
まず、環境状態生成部20により、外界の温度を環境状態として示すパラメータとして生成する。
【0313】
次に、画像生成の対象となる人体に関係のある生理的状態の分類として、「体温」を生理的状態カテゴリ入力部12により入力して指定すると共に、サンプル入力部11Aにより、前記指定カテゴリである体温bと外界の温度tのサンプルデータを収集して、生理的特性生成部13に与える。
【0314】
これにより、生理的特性生成部13では、外界の温度tに対する体温bの変化を示す特性データのモデリングが行なわれ、その特性パラメータが生理的状態生成部18に対して出力される。
【0315】
生理的状態生成部18では、前記生理的特性生成部13から与えられた温度環境に対する体温特性の特性データを基に、環境状態生成部20から与えられる現在の環境状態に応じた生理的状態、つまり、外界の現在温度tに対する体温bという生理的状態のパラメータが求められて出力される。
【0316】
同様に、画像生成の対象となる人体に関係ある心理的状態の分類として、「集中度」を心理的状態カテゴリ入力部14により入力して指定すると共に、サンプル入力部11Aにより、前記指定カテゴリに対応する体温bと集中度cのサンプルデータを収集して、心理的特性生成部15に与える。
【0317】
これにより、心理的特性生成部15では、体温bに対する集中度cの変化を示す特性データのモデリングが行なわれ、その特性パラメータが心理的状態生成部19に対して出力される。
【0318】
心理的状態生成部19では、前記心理的特性生成部15から与えられた体温bに対する集中度cの特性データを基に、前記生理的状態生成部18にて得られた現在の生理的状態に応じた心理的状態、つまり、体温bに対する集中度cという心理的状態のパラメータが求められて出力される。
【0319】
次に、前記サンプル入力部11Aにより得られた生理的状態(体温b)のサンプルデータと心理的状態(集中度c)のサンプルデータを、形状特性生成部17に与えると、生理的状態や心理的状態に応じた人体形状の変化特性、例えば顔の紅潮度rに関する特性データがモデリングされる。
【0320】
このように、形状特性生成部17にて得られた形状変化の特性パラメータをCG形状データ生成部25に与えることで、前記生理的状態生成部18及び心理的状態生成部19により得られた生理的状態と心理的状態に対する人体形状の変化が求められ、これを基本形状データ24に組み合わせることで、人体CGの形状データとして生成出力される。
【0321】
また、同様に、前記サンプル入力部11Aにより得られた生理的状態(体温b)のサンプルデータと心理的状態(集中度c)のサンプルデータを、動作特性生成部16に与えると、例えば“まばたきをする”という動作スクリプト21について、生理的状態や心理的状態に応じた人体動作の変化特性、例えばまばたき頻度eに関する特性データがモデリングされる。
【0322】
このように、動作特性生成部16にて得られた動作変化の特性パラメータをCG動作データ生成部23に与えることで、前記生理的状態生成部18及び心理的状態生成部19により得られた生理的状態と心理的状態に対する人体動作の変化が求められ、これを基本動作モジュール22であるまばたきモジュールに組み合わせることで、人体CGの動作データとして生成出力される。
【0323】
すると、CG形状データ生成部25により得られたCG形状データ及びCG動作データ生成部23により得られたCG動作データが、CGデータ生成部26において組み合わされ、実際のCGデータ、例えば顔や目の描画データとして作成され、画像合成部27においてポリゴンの頂点座標や色データ等の具体的な人体画像描画データとして表示画面に出力される。
【0324】
次に、前記第10実施形態の人体画像生成装置における詳細な構成動作について説明する。
【0325】
ここでは、生理的特性や心理的特性を表わす特性を関数で与える。
【0326】
ここで、tは気温(環境状態)、cは集中度(“0”〜“1”で表わし、“1”で集中度最大)、bは体温(生理的状態)、rは皮膚の紅潮度(形状変化度)、eはまばたきの頻度(動作変化度)を表わす。そして、例えば心理的状態生成部15において、t(気温)やb(体温)の影響を受けてc(集中度)を生成するための関数をc=fc(t,b)等として表わす。
【0327】
図32は図31における人体画像生成装置の生理的特性生成部13にて生成された温度tに応じた生理的特性の体温bを決定するための特性関数を示すグラフである。
【0328】
この温度tに対する体温bの特性関数を、生理的特性生成部13にてモデリングする段階では、温度tに対する体温bを幾つかの点で計測してサンプル入力部11Aにより入力し、それを基に近似等の方法により特性関数fb(t)を決定する。
【0329】
こうして得られた、特性関数fb(t)の係数等、生理的特性を表わすパラメータを生理的状態生成部18に送り、環境状態生成部20にて与えられる任意の温度tでの体温bを求められるようにする。
【0330】
図33は図31における人体画像生成装置の心理的特性生成部15にて生成された体温bに応じた心理的特性の集中度cを決定するための特性関数を示すグラフである。
【0331】
この体温bに対する集中度cの特性関数を、心理的特性生成部15にてモデリングする段階では、体温bに対する集中度cを幾つかの点で人間の主観に応じて調べる等してサンプル入力部11Aにより入力し、それを基に近似等の方法により特性関数fc(b)を決定する。
【0332】
こうして得られた、特性関数fc(b)の係数等、心理的特性を表わすパラメータを心理的状態生成部19に送り、生理的状態生成部18にて求められた任意の体温bでの集中度cを求められるようにする。
【0333】
図34は図31における人体画像生成装置の形状特性生成部17にて生成された集中度cを固定として生理的状態である体温bに応じた形状変化特性としての顔の紅潮度rを決定するための特性関数を示すグラフである。
【0334】
図35は図31における人体画像生成装置の形状特性生成部17にて生成された体温bを固定として心理的状態である集中度cに応じた形状変化特性としての顔の紅潮度rを決定するための特性関数を示すグラフである。
【0335】
この体温bと集中度cとのそれぞれに対する顔の紅潮度rの特性関数を、形状特性生成部17にてモデリングする段階では、体温bと集中度cとのそれぞれに対する顔の紅潮度rを幾つかの点で調べる等してサンプル入力部11Aにより入力し、それを基に近似等の方法によりそれぞれの特性関数fr(b),fr(c)を決定する。
【0336】
こうして得られた特性関数fr(b),fr(c)の係数等、形状変化特性を表わすパラメータをCG形状データ生成部25に送り、生理的状態生成部18及び心理的状態生成部19にて求められた任意の体温b及び集中度cでの顔の紅潮度r(形状の変化)を求められるようにする。
【0337】
図36は図31における人体画像生成装置の動作特性生成部16にて生成された体温bを固定として心理的状態である集中度cに応じた動作変化特性としてのまばたき頻度eを決定するための特性関数を示すグラフである。
【0338】
図37は図31における人体画像生成装置の動作特性生成部16にて生成された集中度cを固定として生理的状態である体温bに応じた動作変化特性としてのまばたき頻度eを決定するための特性関数を示すグラフである。
【0339】
この集中度cと体温bとのそれぞれに対するまばたき頻度eの特性関数を、動作特性生成部16にてモデリングする段階では、集中度cと体温bとのそれぞれに対するまばたき頻度eを幾つかの点で調べる等してサンプル入力部11Aにより入力し、それを基に近似等の方法によりそれぞれの特性関数fe(c),fe(b)を決定する。
【0340】
こうして得られた特性関数fe(c),fe(b)の係数等、動作変化特性を表わすパラメータをCG動作データ生成部23に送り、生理的状態生成部18及び心理的状態生成部19にて求められた任意の集中度cと体温bでのまばたき頻度e(動作の変化)を求められるようにする。
【0341】
すなわち、CG形状データ生成部25では、基本形状データ24の中から、顔色を表わす基本形状データが選択されて抽出され、その顔色を表わす基本形状データに対し、前記形状特性生成部17にてモデリングされた心理的状態の集中度cと生理的状態の体温bに応じた特性関数fr(c,b)[図34,図35参照]に従って、顔の紅潮度rが求められる。
【0342】
また、CG動作データ生成部23では、“まばたきをする”という動作スクリプト21が読み込まれると、CG動作データ作成用モジュール22から、まばたき動作のモジュールが選択されて抽出される。そして、その動作モジュールに付加されているまばたきの速度を表わすパラメータeが、前記動作特性生成部16にてモデリングされた心理的状態の集中度cと生理的状態の体温bに応じた特性関数fe(c,b)[図36,図37参照]に従って求められる。
【0343】
すると、CG形状データ生成部25により生成された顔の紅潮度rのパラメータとCG動作データ生成部23により生成されたまばたきの速度eのパラメータとが、CGデータ生成部26に入力されてCG描画用データが生成され、これに従って画像合成部27により人体画像が合成される。
【0344】
具体的には、例えば顔の紅潮度rの場合には、前記形状特性生成部17において生成された特性関数fr(c,b)に従って、前記CG形状データ生成部25にて決定された顔の紅潮度rに応じて、画像合成部27における実際の赤色値Rの強め具合が求められるが、これには、顔の紅潮度rに応じて赤色値Rのシフト量Rshift を決定する関数に従って、R値を紅潮度rに応じて増加させることで行なう。この場合、R値の増加方向へのシフト量をRshift とし、
Rshift =g(r)
によって、R値の強め具合が決定される。
【0345】
(第11実施形態)
図38は本発明の第11実施形態である個体差として年齢に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図である。
【0346】
図38に示されていない形状特性データと動作特性データの生成手段については、前記図29における第2の基本実施形態の人体画像生成装置に準ずる。
【0347】
この第11実施形態における人体画像生成装置では、年齢に応じた驚きの様子を表わすことができる。
【0348】
まず、生理的状態として血圧pを考えると、これは環境パラメータの温度tに関係するのみならず、年齢y等の個体差によって変わるものなので、環境状態である温度tに対する生理的状態である血圧pの特性を、温度tと年齢yに関する関数として、生理的特性生成部13にて生成する。
【0349】
また、心理的状態として不安度aを考えると、これは生理的状態の血圧pに関係するのみならず、驚きに対する反応の度合gの違いとして各個人によって変わるものなので、生理的状態である血圧pに対する心理的状態である不安度aの特性を、血圧pと個人の驚き反応の度合gに関する関数として、心理的特性生成部15にて生成する。
【0350】
これにより、画像生成の対象となる人体の年齢yを加味した生理的状態である血圧pや、驚きやすさgを加味した心理的状態である不安度pが求められてCG形状データ及びCG動作データが生成され、個体差に応じたリアルな人体画像を生成できる。
【0351】
(第12実施形態)
この第12実施形態の人体画像生成装置では、本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置の各特性生成ブロックにおいて、入力として与えられたパラメータと出力として得られるべきパラメータから特性を関数として生成する手段について説明する。
【0352】
すなわち、入力xiと出力yが与えられた際に、その特性のモデリングに関数を使う場合には、与えられた入出力データより回帰分析等の近似手法を用いて特性関数fを求める[図20参照]。
【0353】
y=f(x1,x2,…,xn)
(第13実施形態)
この第13実施形態における人体画像生成装置では、本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置の各特性生成ブロックにおいて、入力として与えられたパラメータと出力として得られるべきパラメータから特性を微分方程式として生成する手段について説明する。
【0354】
この手段によると、時間的な影響を考慮に入れることが可能となる。
【0355】
ここでは、前記図31における環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合の人体画像生成装置を例とする。
【0356】
図39は前記図31における人体画像生成装置の各特性生成ブロックでの入出力の関係を示す図であり、同図(A)は生理的特性生成部13において温度Tによる体温bの生理的特性を求める場合の関係を示す図、同図(B)は心理的特性生成部15において体温bによる集中度cの心理的特性を求める場合の関係を示す図、同図(C)は形状特性生成部17において体温bと集中度cによる顔の紅潮度rの形状変化特性を求める場合の関係を示す図、同図(D)は動作特性生成部16において体温bと集中度cによるまばたき頻度eの動作変化特性を求める場合の関係を示す図である。
【0357】
例えば図39(B)における心理的特性を求める場合について、この第13実施形態では、集中度cはその現在値を変数とし、入力をパラメータとする微分方程式で表わすこととする。
【0358】
dc/dt=f(param,c) …[param:input][f:function]
ex. dc/dt=f(b,c)
この式の導出について要約すると、まず、様々な入力で、集中度cによる(dc/dt)の変化を調べ、これによりfを集中度cの関数として記述する。その上で、次に集中度cを固定した時に入力によるfの変化を調べ、これによって、最終的にfの形を決定する。
【0359】
以下、集中度cを現在値、体温bを入力値とした心理的特性生成部15における微分方程式の導出について具体的に説明する。
【0360】
(1)様々な入力に対して、dc/dt(cの時間的変化)のcに対する特性を調べる。
【0361】
これはdc/dt=f(param,c) において、dc/dt=f(c)としてfのcに関する関数形を調べることに相当する。これにはt−cの特性を調べることで分かる場合が多い。
【0362】
例えば、
c=e−t → dc/dt=−c …式4
c=1/t → dc/dt=−c2 …式5
t−c特性を調べるには、この場合だと気温tを一定にする等して、入力を固定にして集中度cの時間的推移を見ればよい。
【0363】
(2)cを一定とみなせる場合の、入力とcとの関係を調べる。
【0364】
これはdc/dt=f(param,c) において、dc/dt=0として得られるf(param,c) =0の関係式によって、fにおける入力とcとの関係式を求めようとするものである。
【0365】
dc/dt=0となる部分としては、例えば長い時間経過した時点で、集中度cがほとんど“0”で落ち着いた時等が考えられる。
【0366】
これらの微分方程式を、各特性生成ブロックにおいて立てることでモデリングができる。
【0367】
数値例としては、集中度c、気温T、体温bとして次のようなものが考えられる。
【0368】
dc/dt=−k1(b−36)2 c (k1>0) …式6
この関数によると、集中度cには指数減衰の成分があり、体温bの平熱からのずれによる影響は指数減衰的に集中度cを減衰させる。
【0369】
(第14実施形態)
この第14実施形態における人体画像生成装置では、各特性生成ブロックにおいて生成される入出力の関係データ、つまり特性データをファジィ関数を用いて設定した場合について説明する。
【0370】
ここでは、前記図31における環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合の人体画像生成装置を例とする。
【0371】
そして、前記図39(C)における形状特性生成部17での入出力特性を例としたモデリングを考える。
【0372】
図31のにおける形状特性生成部17における入力としては、体温bと集中度cがあり、この場合、それぞれにファジィ集合を設定しておく。
【0373】
図40は本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した体温bに関するファジィ関数表現を示す図である。
【0374】
体温bが「低い」状態をL、「高い」状態をH、「どちらでもない中間」の状態をMと表わす。
【0375】
つまり、図40のファジィ関数表現によると、36度以下は体温bが低い確率が“1”であり、それ以上37度まで、体温bが低い確率は減少し、37度で確率“0”となる。体温bが「高い」状態H、「中間」の状態Mについても同様である。
【0376】
図41は本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した集中度cに関するファジィ関数表現を示す図である。
【0377】
集中度cが「低い」状態をL、「高い」状態をH、「中間」の状態をMとする。
【0378】
つまり、図41のファジィ関数表現によると、集中度cが0.4以下は集中度cが低い確率Lが“1”であり、それ以上0.6まで、集中度cが低いとする確率Lは減少し、0.6で確率“0”となる。集中度cが「高い」状態H、集中度cが「中間」の状態Mについても同様である。
【0379】
図42は本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した顔の紅潮度rに関するファジィ関数表現を示す図である。
【0380】
ここで、紅潮度rが「低い」状態をL、「高い」状態をH、「中間」の状態をMとする。
【0381】
つまり、図42のファジィ関数表現によると、紅潮度rが0.2以下は紅潮度rが低い確率Lが“1”であり、それ以上0.5まで、紅潮度rが低いとする確率Lは減少し、0.5で確率“0”となる。紅潮度rが「高い」状態H、紅潮度rが「中間」の状態Mについても同様である。
【0382】
次に、前記図40,図41,図42にて示される体温b,集中度c,紅潮度rの各ファジィ集合を用いて、形状特性生成部17において、形状変化の特性データを生成し、これに従い任意の入力に対する出力をファジィで求める手段について説明する。
【0383】
図43は本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入したファジィ推論の法則を説明するための図であり、同図(A)は体温bの確率と集中度cの確率の組み合わせに基づき顔の紅潮度rの確率を決定するテーブルデータを示す図であり、同図(B)は具体的な体温b,集中度cに応じた各ファジィ集合の組み合わせから得られた紅潮度rのとる値として妥当性の高い値を確率として算出する過程(ルール)を示す図である。
【0384】
まず、入力の各ファジィ集合において、「高い」H、「中間」M、「低い」Lのそれぞれの入力の組み合わせについて、それに対する紅潮度rをテーブル[図43(A)参照]として経験的あるいは理論的に与えておく。
【0385】
ここでは、一例として以下のような規則a〜dにのっとって紅潮度rを決めた場合について説明する。
【0386】
a)体温bが低く(L)集中度cも低い(L)時は顔の紅潮度rを低く(L)する。
【0387】
b)体温bと集中度cのいずれもが高い(H)時は紅潮度rを高く(H)する。
【0388】
c)集中度cが「中間」(M)で体温bが高い(H)時は紅潮度rを高く(H)する。
【0389】
d)それ以外の入力の時は、紅潮度rは「中間」(M)とする。
【0390】
このテーブル[図43(A)]及びルール[図43(B)]により、任意の入力に対する紅潮度rの確率を求める。
【0391】
例えば(b,c)=(37.5,0.65)の場合について説明する。
【0392】
まず、それぞれの入力のファジィ集合に対して、確率(可能性)が“0”でない入力の組み合わせを列挙し、その入力の組み合わせに対する紅潮度rの状態をテーブル[図43(A)参照]により求める。
【0393】
(1)b=M and c=M → r=M
(2)b=M and c=H → r=M
(3)b=H and c=M → r=H
(4)b=H and c=H → r=H
これらの因果関係の組み合わせをルールと呼ぶ。
【0394】
次にこれらルールの適合度により出力の妥当性の確率を求める。
【0395】
ここではルールの適合度として各入力のファジィ集合の適合度(確率)の最小値を採用することにする。
【0396】
すると、
(1)b=M(0.5) and c=M(0.75) → r=M(0.5)
(2)b=M(0.5) and c=H(0.25) → r=M(0.25)
(3)b=H(0.5) and c=M(0.75) → r=H(0.5)
(4)b=H(0.5) and c=H(0.25) → r=H(0.25)
これら各ルールでの紅潮度rと図42における紅潮度rのファジィ集合から、(b,c)=(37.5,0.65)を入力した時の紅潮度rを推論する。
【0397】
図44は本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した紅潮度rのファジイ関数表現における推論の法則を説明するための図である。
【0398】
ここでは、図44に示す紅潮度rのファジィ関数表現において、各状態(L,M,H)の紅潮度rを入力の組み合わせルールより得られた出力の妥当性の確率で頭切りし、それらの和集合の重心を推論値とする。
【0399】
この数値例では、求める紅潮度rは「およそ0.62」となる。
【0400】
このようにして、各特性生成部においてファジィ推論モデルを生成することにより、各対応する状態生成部において任意の入力に対する妥当な出力をファジィ推論により求めることができる。
【0401】
(第15実施形態)
この第15実施形態における人体画像生成装置では、各特性生成ブロックにおいて生成される入出力の特性データをファジィ関数を用いて設定し、個体差の影響をメンバーシップ関数の形状の変化として与えた場合について説明する。
【0402】
図45は本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入したメンバーシップ関数の形状の変化を説明するための図である。
【0403】
ここでは、前記図40で示したような体温bに対するファジィ集合を例とし、そのメンバーシップ関数として、前記図45に示すような関数を与える。
【0404】
このメンバーシップ関数の最高値を個体差中央値Tcとし、関数の値が半減する部分の体温bの範囲をWcとする。
【0405】
メンバーシップ関数の形状は、前記TcとWcによって規定されるが、これらを個体差によって変化させることとする。
【0406】
具体的には、例えばTcが高い方が寒がりであり、Tcが低い方が暑がりということになる。
【0407】
また、Wcが広い方が温度変化に強く、狭い方が温度変化に弱い。
【0408】
従って、個人の身長や体重と同様に、個体差としてTcやWcを設定することで、個体差に応じて、例えば生理的特性生成部13において生成される生理的特性等を変化させることができる。
【0409】
したがって、前記構成の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、環境状態のサンプル値と画像生成の対象となる人体に現れる生理的状態のカテゴリに属する生理的状態のサンプル値とを入力し、環境パラメータに対する人体の生理的な特性を生成する手段を有するので、例えば走っている人に現われる生理的状態として発汗の現象を選択でき、外界の気温に応じた発汗量の特性を現実を基に記述することができる。それに加えて、環境パラメータの任意の値に応じて、前記生理的特性に従って生理的状態のパラメータを求める手段を有するので、例えば全速力で走るとどのくらいの発汗があるか等、様々な環境に応じた生理的状態を求めることができ、環境の変化に適応した現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0410】
さらに、生理的状態のサンプル値と画像生成の対象となる人体に現われる心理的状態のカテゴリに属する心理的状態のサンプル値とを入力し、生理的状態パラメータに対する心理的な特性を生成する手段を有するので、例えば試験を受ける人に現われる心理的状態として興奮度を選択でき、血圧に応じた興奮度の特性を現実を基に記述することができる。それに加えて、生理的状態パラメータの任意の値に応じて、前記心理的特性に従って心理的状態のパラメータを求める手段を有するので、例えばどれだけ血圧が下がると興奮が鎮まるか等、様々な生理的状態に応じた心理的状態を求めることができ、生理的状態の変化に適応した現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0411】
さらに、生理的状態のサンプル値と心理的状態のサンプル値とを入力し、人体の形状変化の特性を生成する手段を有するので、例えば体温が高くて興奮度も高い場合に、顔色がどれだけ紅潮するかについて現実を基に記述することができる。それに加えて、生理的状態パラメータと心理的状態パラメータの任意の値に応じて、前記形状変化特性に従って形状変化を求める手段を有するので、例えば興奮度が高い場合でどれだけ体温が低くなれば顔色が通常に戻るか等、様々な状態に応じた形状変化を求めることができ、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0412】
さらに、生理的状態のサンプル値と心理的状態のサンプル値とを入力し、人体の動作変化の特性を生成する手段を有するので、例えば体温が高くて集中度が低い場合に、歩く速度がどれだけ低下するかについて現実を基に記述することができる。それに加えて、生理的状態パラメータと心理的状態パラメータの任意の値に応じて、前記動作変化特性に従って動作変化を求める手段を有するので、例えば集中度が低い場合でどれだけ体温が低くなれば歩行速度が通常に戻るか等、様々な状態に応じた動作変化を求めることができ、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0413】
また、前記構成の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、現実の環境を対象としてその状態値をリアルタイムに取得できる手段を有するので、例えば実世界で気温が急激に下がった場合の人体画像の顔が震える等の現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0414】
また、前記構成の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、個体差によって生理的特性を変化させる手段を有するので、例えば年齢に応じて皮膚の光り具合を変えたり、汗っかきの場合はすぐに汗が出るようにする等して、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0415】
さらに、個体差によって、心理的特性を変化させる手段を有するので、例えば緊張し易い人の場合にはすぐに顔色を青くさせたり、怒りっぽい人はすぐに顔をしかめさせたりする等して、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0416】
さらに、個体差によって人体の形状変化特性を変える手段を有するので、例えば笑ったときにすぐに笑窪ができたり、怒ったときにすぐに眉間に皺が寄ったりする等して、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0417】
さらに、個体差によって人体の動作変化特性を変える手段を有するので、例えば年齢によって歩く速度が違ったり、くしゃみをする時の口の開け方を変える等して、現実の人間に近い画像を得ることができる。
【0418】
また、前記構成の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、ファジィ関数によって各特性生成手段における入力対出力の関係が設定されるので、例えば閾値を決めて、体温が低い時,高い時,どちらでもない普通の時といった生理的状態のサンプル値と、不安度が低い時,高い時,どちらでもない普通の時といった心理的状態のサンプル値との組み合わせによる顔色の変化を記述しておくだけで、具体的な生理的状態パラメータと心理的状態パラメータの組み合わせに対し、どれだけ顔色が変化するかを定量的に推論することができ、より簡単な記述により様々な状態での人体の変化を表現することができる。
【0419】
また、前記構成の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、前記各特性生成手段にて生成される特性に対する個体差の影響が、ファジィ集合のメンバーシップ関数の形状の変化として記述されるので、例えば体温という生理的状態のパラメータと不安度という心理的状態のパラメータとに対する形状変化の特性である顔色の変化をファジィで記述している場合に、さらに寒がりである人の場合等の個体差に応じた影響を加えることができ、より現実に近い人体画像を生成することができる。
【0420】
また、前記構成の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置によれば、微分方程式によって各特性生成手段における入力対出力の関係が設定されるので、例えば環境状態対生理状態の特性においては、気温が高くなると急激に汗が出る等の非線形的な特性や温度が低くなると間欠的に震えが来る等の時間的に変化のある特性等を表現でき、より現実に近い人体の画像を生成することができる。
【0421】
なお、前記実施形態において記載した手法、すなわち図2のフローチャートに示す本発明の第1の基本実施形態における人体画像生成処理、図4のフローチャートに示す「食べる」という動作の人体画像を生成する場合の人体画像生成処理、図30のフローチャートに示す第2の基本実施形態における人体画像生成処理の各手法は、コンピュータに実行させることができるプログラムとして、磁気ディスク(フロッピーディスク、ハードディスクなど)、光ディスク(CD−ROM、DVDなど)、半導体メモリなどの記録媒体に格納して配布することができる。コンピュータは、この記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、このプログラムによって動作が制御されることにより、前記実施形態において説明した各機能を実現し、前述した手法による処理を実行する。
【0422】
【発明の効果】
以上のように、本発明の人体画像生成装置によれば、心理的状態,生理的状態,及び環境状態等、多くの体系化された状態を考慮して身体の視覚的に認知可能な変化を発生させることにより、実物に近い自然な人体画像を生成することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置の全体構成を示すブロック図。
【図2】図1における人体画像生成装置による人体画像生成処理を示すフローチャート。
【図3】図1における人体画像生成装置において「食べる」という動作の人体画像を生成する場合の全体構成を示すブロック図。
【図4】図3における「食べる」という動作の人体画像を生成する場合の人体画像生成装置による人体画像生成処理を示すフローチャート。
【図5】本発明の請求項1及び請求項2に対応した人体画像生成装置の基本構成を示すブロック図。
【図6】本発明の第1実施形態である環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の構成を示すブロック図。
【図7】本発明の第1実施形態である環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成を示すブロック図。
【図8】図7における人体画像生成装置の心理的状態生成部において体温bを固定とし温度tに応じて集中度cを決定する関数を示すグラフ。
【図9】図7における人体画像生成装置の心理的状態生成部において温度tを固定とし体温bに応じて集中度cを決定する関数を示すグラフ。
【図10】図7における人体画像生成装置の生理的状態生成部において集中度cを固定とし温度tに応じて体温bを決定する関数を示すグラフ。
【図11】図7における人体画像生成装置の生理的状態生成部において温度tを固定とし集中度cに応じて体温bを決定する関数を示すグラフ。
【図12】図7における人体画像生成装置のCG形状データ生成部において体温bを固定とし集中度cに応じて紅潮度rを決定する関数を示すグラフ。
【図13】図7における人体画像生成装置のCG形状データ生成部において集中度cを固定とし体温bに応じて紅潮度rを決定する関数を示すグラフ。
【図14】図7における人体画像生成装置のCG動作データ生成部において体温bを固定とし集中度cに応じてまばたき速度eを決定する関数を示すグラフ。
【図15】図7における人体画像生成装置のCG動作データ生成部において集中度cを固定とし体温bに応じてまばたき速度eを決定する関数を示すグラフ。
【図16】図7における人体画像生成装置のCGデータ生成部において顔の紅潮度rに応じて赤色値Rのシフト量Rshift を決定する関数を示すグラフ。
【図17】本発明の第2実施形態である個体差としての年令に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成を示すブロック図。
【図18】本発明の第3実施形態である個体差としての緊張度に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成を示すブロック図。
【図19】本発明の第4実施形態である環境状態としての音に対する驚きに応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成を示すブロック図。
【図20】前記人体画像生成装置における各パラメータ生成ブロックの入力xiに対する現在値yとの関係を示すモデル図。
【図21】前記図6における人体画像生成装置の各パラメータ生成ブロックの入力xiに対する現在値yとの具体的な関係を示す図であり、同図(A)は心理的状態生成部において温度T,体温bを入力として現在の集中度cを求める場合の関係を示す図、同図(B)は生理的状態生成部において温度T,集中度cを入力として現在の体温bを求める場合の関係を示す図、同図(C)はCG形状データ生成部において集中度c,体温bを入力として現在の顔の紅潮度rを求める場合の関係を示す図。
【図22】図6における人体画像生成装置の心理的状態生成部において温度T,体温bを入力として現在の集中度cを求める場合の関係を示す図。
【図23】本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した温度Tに対するファジィ関数表現を示す図。
【図24】本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した体温bに対するファジィ関数表現を示す図。
【図25】本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した集中度cに対するファジィ関数表現を示す図。
【図26】本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入したファジィ制御の法則を説明するための図であり、同図(A)は温度Tの確率と体温bの確率の組み合わせに基づき集中度cの確率を決定するテーブルデータを示す図、同図(B)は具体的な温度T,体温bに応じた各ファジィ集合の組み合わせから得られた集中度cのとる値として妥当性の高い値を確率として算出する過程を示す図。
【図27】本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した集中度cのファジィ関数表現における推論の法則を説明するための図。
【図28】本発明の第1の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入したメンバーシップ関数の形状の変化を説明するための図。
【図29】本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像合成装置の全体構成を示すブロック図。
【図30】図29における人体画像生成装置による人体画像生成処理を示すフローチャート。
【図31】本発明の第10実施形態である環境状態としての温度に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の構成を示すブロック図。
【図32】図31における人体画像生成装置の生理的特性生成部にて生成された温度tに応じた生理的特性の体温bを決定するための特性関数を示すグラフ。
【図33】図31における人体画像生成装置の心理的特性生成部にて生成された体温bに応じた心理的特性の集中度cを決定するための特性関数を示すグラフ。
【図34】図31における人体画像生成装置の形状特性生成部にて生成された集中度cを固定として生理的状態である体温bに応じた形状変化特性としての顔の紅潮度rを決定するための特性関数を示すグラフ。
【図35】図31における人体画像生成装置の形状特性生成部にて生成された体温bを固定として心理的状態である集中度cに応じた形状変化特性としての顔の紅潮度rを決定するための特性関数を示すグラフ。
【図36】図31における人体画像生成装置の動作特性生成部にて生成された体温bを固定として心理的状態である集中度cに応じた動作変化特性としてのまばたき頻度eを決定するための特性関数を示すグラフ。
【図37】図31における人体画像生成装置の動作特性生成部にて生成された集中度cを固定として生理的状態である体温bに応じた動作変化特性としてのまばたき頻度eを決定するための特性関数を示すグラフ。
【図38】本発明の第11実施形態である個体差として年齢に応じた人体画像を生成する場合における人体画像生成装置の具体的なシステム構成例を示すブロック図。
【図39】前記図31における人体画像生成装置の各特性生成ブロックでの入出力の関係を示す図であり、同図(A)は生理的特性生成部において温度Tによる体温bの生理的特性を求める場合の関係を示す図、同図(B)は心理的特性生成部において体温bによる集中度cの心理的特性を求める場合の関係を示す図、同図(C)は形状特性生成部において体温bと集中度cによる顔の紅潮度rの形状変化特性を求める場合の関係を示す図、同図(D)は動作特性生成部において体温bと集中度cによるまばたき頻度eの動作変化特性を求める場合の関係を示す図。
【図40】本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した体温bに関するファジィ関数表現を示す図。
【図41】本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した集中度cに関するファジィ関数表現を示す図。
【図42】本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した顔の紅潮度rに関するファジィ関数表現を示す図。
【図43】本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入したファジィ推論の法則を説明するための図であり、同図(A)は体温bの確率と集中度cの確率の組み合わせに基づき顔の紅潮度rの確率を決定するテーブルデータを示す図であり、同図(B)は具体的な体温b,集中度cに応じた各ファジィ集合の組み合わせから得られた紅潮度rのとる値として妥当性の高い値を確率として算出する過程(ルール)を示す図。
【図44】本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入した紅潮度rのファジイ関数表現における推論の法則を説明するための図。
【図45】本発明の第2の基本実施形態に係わる人体画像生成装置に関し導入したメンバーシップ関数の形状の変化を説明するための図。
【符号の説明】
[第1の基本実施形態]
1 …心理的状態生成部、
2 …生理的状態生成部、
3 …個体差生成部、
4 …環境状態生成部、
5 …動作スクリプト、
6 …CG動作データ作成用モジュール、
7 …CG動作データ作成部、
8 …基本形状データ、
9 …CG形状データ生成部、
10 …CGデータ生成部、
11 …画像合成部、
12 …出力部、
13 …生成画像。
[第2の基本実施形態]
11A…サンプル入力部、
11B…個体差生成部、
12 …生理的状態カテゴリ入力部、
13 …生理的特性生成部、
14 …心理的状態カテゴリ入力部、
15 …心理的特性生成部、
16 …動作特性生成部、
17 …形状特性生成部、
18 …生理的状態生成部、
19 …心理的状態生成部、
20 …環境状態生成部、
21 …動作スクリプト、
22 …CG動作データ作成用モジュール、
23 …CG動作データ作成部、
24 …基本形状データ、
25 …CG形状データ生成部、
26 …CGデータ生成部、
27 …画像合成部、
28 …出力部、
29 …生成画像。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a human body image generation device and a human body image generation method for generating a simulated human body part or all image using, for example, computer graphics (CG).
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, in a device for synthesizing an animation image of a part or the whole of a human body, a technology capable of explicitly giving a specific main operation and automatically generating other subordinate operations during the operation. For example, a blinking signal generating method for synthesizing a face moving image disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 2-16681, a face image synthesizing apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 3-74777, and 6-54498) has been proposed.
[0003]
The blink signal generation method for facial moving image synthesis disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 2-16681 discloses a face which is imaged at regular intervals in a videophone or videoconference and transmitted and displayed via a public telephone line. In addition to deforming the mouth part according to the utterance state of the still image of, the blinking frequency between utterance and non-utterance is changed, so that a more natural face moving image can be displayed It is.
[0004]
Further, a face image synthesizing apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 3-74777 discloses a still image of a face which is imaged at regular intervals in a videophone or video conference and transmitted and displayed through a public telephone line. In addition to deforming the mouth and surrounding area according to the vocalization state, it is possible to display a more natural facial moving image by randomly generating blinks and head fluctuations that are unconscious behavior It was done.
[0005]
The judgment information display device disclosed in Japanese Patent Publication No. 6-54498 uses a facial expression as judgment information displayed by a computer, and performs an interpolation operation process using a plurality of primitive expression surface data. By performing the transformation process of the expression curved surface data according to the above, it is possible to create and display a face image having an intermediate expression having different expressions of a plurality of primitive face images.
[0006]
However, in the blinking signal generation method for synthesizing a face moving image disclosed in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 2-16681, the frequency of blinking is newly increased due to utterance or non-utterance along with a change in the mouth portion according to the utterance state. Although it is possible to make changes, it does not take into account a wide range of effects such as environmental, psychological and physiological conditions and cannot describe natural changes in the body other than the mouth and blinking.
[0007]
For example, it has not been possible to express a face image in response to the environmental influence that the frequency of blinking increases when the air is dry, and the blinking decreases when looking at an object with concentration.
[0008]
Further, in the face image synthesizing apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 3-74777, the influence of a mental state on a body image due to a mental state is generated by randomly generating blinks and head fluctuations, which are unconscious actions. Although it was possible to express it, it was not possible to express the systematic effects of various factors using rational indicators of psychological state such as degree of concentration and degree of excitement.
[0009]
For example, it has not been possible to express a face image in which the gaze tends to be fixed when the degree of concentration increases.
[0010]
Further, in the judgment information display device disclosed in Japanese Patent Publication No. 6-54498, various synthesis at the surface level with respect to the expression of the face image is enabled, but the combination of a plurality of factors affecting the change of the expression is enabled. It was not possible to express the temporal change of facial expression due to the synthesis by non-linear coupling or the influence of multiple factors.
[0011]
For example, it was not possible to show a non-linear part where the face suddenly became stiff due to the cold, or a hysteresis phenomenon in which the face did not stop easily once it began to tremble.
[0012]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in the conventional image generation technology, only a limited part of a limited range of factors affecting the movement of the body is considered, and for example, a psychological state, a physiological state, and an environmental state are systematically determined. There is a problem that it is impossible to change the movement of the body by handling it.
[0013]
In addition, there is a problem that it is impossible to express a body motion in consideration of a nonlinearity of an external influence and a time transition such as an environmental state.
[0014]
The present invention has been made in view of such problems, and has as its object to take into account many systematic states such as a psychological state, a physiological state, and an environmental state. A human body image generation device capable of generating a natural human body image close to the real one by generating a visually perceptible change in the human bodyToTo provide.
[0015]
[Means for Solving the Problems]
A human body image generation device according to
Further, in the psychological parameter generation means, a relationship between an externally applied parameter and a parameter indicating a mental state generated by the psychological parameter generation means, and in the physiological parameter generation means, an externally provided parameter and the physiological The relation with the parameter indicating the state of the physiology generated by the parameter generation means is set as the relation of the fuzzy function.It is characterized by the following.
[0016]
A human body image generating apparatus according to a second aspect of the present invention is a human body image generating apparatus that generates a partial or entire image of a simulated human body, and generates a parameter indicating a state of an environment according to a surrounding environment. Environmental parameter generating means for generating, and a psychological parameter generating means for generating a parameter indicating a psychological state according to the parameters of the environmental state generated by the environmental parameter generating means and the psychological characteristics of a human body for which an image is to be generated A physiological parameter generating unit that generates a parameter indicating a physiological state according to the environmental state parameter generated by the environmental parameter generating unit and a physiological characteristic of a human body for which an image is to be generated; and the psychological parameter. The parameter of the psychological state generated by the generating means and the physiological state generated by the physiological parameter generating means Parameter updating means for updating parameters according to the parameters generated by the mutual parameter generating means, a shape data registration unit in which data representing the shape of the human body is registered, and data representing the motion of the human body are registered. The motion data registration unit and the data representing the shape of the human body read from the shape data registration unit are used as a basis, and the parameters of at least one of the parameters of the environmental condition, the parameters of the psychological condition, and the parameters of the physiological condition are used as parameters. Shape data generating means for generating data representing the shape of a human body according to the data of the human body read out from the motion data registration unit; Data representing the action of the human body according to at least one of the parameters of Generating an image of a human body by combining data representing a shape of a human body generated by the shape data generating means with data representing a motion of the human body generated by the motion data generating means; Image generating meansIs what you do.
Further, in the psychological parameter generation means, a relationship between an externally applied parameter and a parameter indicating a mental state generated by the psychological parameter generation means, and in the physiological parameter generation means, an externally provided parameter and the physiological The relation with the parameter indicating the state of the physiology generated by the parameter generation means is set as the relation of the fuzzy function.It is characterized by the following.
[0017]
In other words, the human body image generating apparatus according to
[0018]
In addition, since there is a means for changing the human body image according to the psychological state, for example, the face is flushed when the degree of excitement is high, the face is blue when the degree of anxiety is high, or the degree of concentration is high. In this case, an image close to a real person can be obtained by reducing the movement of the line of sight.
[0019]
Also, since it has means for changing the human body image according to the physiological state, for example, it is possible to make the complexion blue when the body temperature is low, to lose the luster when the skin is dry, and to close the pupil when it is dazzling. Thus, an image close to a real person can be obtained.
Furthermore, since there is a means for setting the mutual relationship of each state parameter by a fuzzy function, for example, when the physiological state is "slightly cold", when the psychological state is "less anxious", what kind of complexion will be In such a case, it is easy to set a function for expressing a body motion. In addition, for example, it is possible to express a body motion by a non-linear combination of mutually strengthening and weakening effects such as a sudden reddish face in an environment and psychological state of "a little warm and high concentration". . Furthermore, a body motion in a case where a different motion is included can be easily expressed according to a combination of input values of each state.
[0020]
Further, the human body image generating apparatus according to
[0021]
A human body image generating apparatus according to
Further, in the psychological parameter generating means, a relationship between a parameter of an environmental state generated by the environmental parameter generating means and a parameter of a mental state generated by the psychological parameter generating means is set as a fuzzy function relation, A parameter change of the psychological state according to the influence of the parameter of the individual difference generated by the individual difference generating means is set as a change of a shape of a membership function in the fuzzy function, and the physiological parameter generating means includes: The relationship between the parameter of the environmental state generated by the generating unit and the parameter of the physiological state generated by the physiological parameter generating unit is set as a fuzzy function relationship, and the parameter of the individual difference generated by the individual difference generating unit is set. Before the effect of Characterized in that setting the change in the physiological state parameters as a change in the shape of the membership function in the fuzzy function.
[0022]
In other words, the human body image generating apparatus according to
[0023]
In addition, since it has means for changing the physiological state depending on individual differences, for example, by changing the light condition of the skin according to age, or by changing the light condition of the skin by gender, an image close to a real person can be obtained. Obtainable.
Furthermore, since it has means for changing the shape of the membership function of the fuzzy set that sets the interrelationship of each state parameter, for example, the expression of the difference in body movement due to individual differences such as "a cold person turns blue immediately" Becomes possible.
[0036]
Claims of the invention4Is a human body image generation device that generates a simulated human body image, in a human body image generation device that generates a simulated human body image, the state of the environment according to the surrounding environment Environmental parameter generating means for generating parameters indicating the environment, sample input means for inputting sample values indicating the state of the environment, sample values indicating the physiological state of the human body, and sample values indicating the psychological state of the human body in any combination. A physiological category input unit for inputting a category of a physiological state of a human body, and an image corresponding to a combination of a sample value indicating a state of an environment and a sample value indicating a physiological state of a human body input by the sample input unit. A physiological characteristic generating means for generating a physiological characteristic corresponding to the category of the human body to be generated, which is input by the physiological category input means; And generating a parameter indicating a physiological state according to the environmental state parameter generated by the environmental parameter generating unit and the physiological characteristic of a human body to be image-generated by the physiological characteristic generating unit. Physiological parameter generating means, a psychological category inputting means for inputting a category of a psychological state of the human body, sample values indicating the physiological state of the human body and sample values indicating the psychological state of the human body input by the sample inputting means, A psychological characteristic generating means for generating a psychological characteristic corresponding to a category of the human body to be subjected to image generation input by the psychological category inputting means, and a physiology generated by the physiological parameter generating means. Indicating the state of the human body and the mind of the human body for which the image generated by the psychological characteristic generating means is to be generated. Parameter generating means for generating a parameter indicating the state of mind, sample values indicating the physiological state of the human body and sample values indicating the psychological state of the human body input by the sample input means, A shape characteristic generating unit for generating characteristics of a shape change of a human body to be subjected to image generation, a shape data registration unit in which data representing the shape of the human body is registered, and a readout from the shape data registration unit. Based on the output data representing the shape of the human body, the parameters of the physiological state generated by the physiological parameter generating means and the parameters of the psychological state generated by the psychological parameter generating means and generated by the shape characteristic generating means Shape data generating means for generating data representing the shape of the human body according to the shape change characteristic; An operation characteristic generation unit configured to generate a characteristic of a motion of a human body to be image-generated according to a combination of a sample value indicating a physiological state of the human body and a sample value indicating a psychological state of the human body input by the unit; An operation procedure input means for inputting a procedure of an operation of a human body for which an image is to be generated, an operation data registration unit in which data representing the operation of the human body is registered, and a procedure of the human body operation input by the operation procedure input means Based on the data representing the motion of the human body read from the motion data registration unit in accordance with the parameters of the physiological state generated by the physiological parameter generating means and the parameter of the psychological state generated by the psychological parameter generating means, and Motion data generation for generating data representing the motion of the human body according to the characteristics of the human motion generated by the motion characteristic generating means And an image generating means for generating an image of a human body by combining data representing the shape of the human body generated by the shape data generating means and data representing the motion of the human body generated by the motion data generating means. didThings.
Further, in the physiological characteristic generated by the physiological characteristic generating means, the relationship between the parameter of the environmental state and the parameter of the physiological state corresponding to the category input by the physiological category inputting means, and by the psychological characteristic generating means. In the generated psychological characteristics, the relationship between the parameter of the physiological state and the parameter of the psychological state corresponding to the category input by the psychological category input unit, and the characteristic of the shape change generated by the shape characteristic generating unit In the relationship between the parameters of the physiological state and the parameters of the shape change with respect to the parameters of the psychological state, and the characteristics of the motion generated by the motion characteristic generating means, the parameters of the motion with respect to the parameters of the physiological state and the parameters of the psychological state, Was set as a fuzzy function relation And wherein the door.
[0037]
In other words, the claims4The human body image generation device according to the present invention inputs a sample value of an environmental state and a sample value of a physiological state belonging to a category of a physiological state appearing in a human body to be subjected to image generation, and inputs a physiological characteristic of the human body with respect to an environmental parameter. Is generated, for example, the phenomenon of sweating can be selected as a physiological condition appearing in a running person, and the characteristics of the amount of sweating according to the outside temperature can be described on the basis of reality. In addition to that, according to any value of the environmental parameter, since there is a means for obtaining a parameter of the physiological state according to the physiological characteristics, for example, depending on various environments, such as how much sweating when running at full speed A physiological state can be obtained, and an image close to a real person adapted to environmental changes can be obtained.
[0038]
Also, a means for inputting a sample value of a physiological state and a sample value of a psychological state belonging to a category of a psychological state appearing in a human body for which an image is to be generated, and generating a psychological characteristic for the physiological state parameter is provided. For example, the degree of excitement can be selected as a psychological state that appears to a person who takes a test, and characteristics of the degree of excitement according to blood pressure can be described based on reality. In addition, according to an arbitrary value of the physiological state parameter, since there is a means for obtaining the parameter of the psychological state according to the psychological characteristics, various physiological conditions such as how much the blood pressure lowers the excitement can be reduced. A psychological state according to the state can be obtained, and an image close to a real person adapted to a change in the physiological state can be obtained.
[0039]
In addition, since a sample value of a physiological state and a sample value of a psychological state are input and a means for generating characteristics of shape change of a human body is provided, for example, when the body temperature is high and the degree of excitement is high, Whether to flush or not can be described based on reality. In addition, since there is a means for determining a shape change in accordance with the shape change characteristics according to arbitrary values of the physiological state parameter and the psychological state parameter, for example, if the body temperature is low when the degree of excitement is high, Can be obtained according to various states such as whether the image returns to normal, and an image close to a real person can be obtained.
[0040]
In addition, since a means for inputting a sample value of the physiological state and a sample value of the psychological state and generating characteristics of the movement change of the human body is provided, for example, when the body temperature is high and the degree of concentration is low, Can be described based on reality. In addition, since there is a means for obtaining an action change according to the action change characteristic according to arbitrary values of the physiological state parameter and the psychological state parameter, for example, when the concentration is low, if the body temperature becomes low, An operation change according to various states such as whether the speed returns to normal can be obtained, and an image close to a real person can be obtained.
Furthermore, since the relationship between input and output in each characteristic generating means is set by the fuzzy function, for example, a threshold value is determined, and a sample value of a physiological state such as when the body temperature is low, when the body temperature is high, or when neither is normal, By simply describing changes in complexion in combination with sample values of psychological states, such as when the degree of anxiety is low, high, or neither, it is possible to specify specific physiological state parameters and psychological state parameters. It is possible to quantitatively infer how much the complexion changes with respect to the combination, and express changes in the human body in various states with a simpler description.
[0041]
Claims of the invention5The human body image generation device according to claim4Wherein the environmental parameter generating means is an environmental sensor for detecting a surrounding environmental state.
[0042]
In other words, the claims5The human body image generation device according to the present invention has means for acquiring the state value of the real environment in real time, so that, for example, when the temperature in the real world suddenly drops, the real human Can be obtained.
[0043]
Claims of the invention6The human body image generation device according to claim4In the human body image generation device related toThe apparatus further includes individual difference generating means for generating parameters indicating different characteristics according to individual human bodies to be image-generated, wherein the physiological characteristic generating means includes a sample value indicating a state of an environment input by the sample input means. Corresponding to the category of the human body to be image-generated by the physiological category input means according to the combination with the sample value indicating the physiological state of the human body and the parameter of the individual difference generated by the individual difference generating means. The physiological characteristic generating means, wherein the psychological characteristic generating means, the combination of a sample value indicating the physiological state of the human body and a sample value indicating the psychological state of the human body input by the sample input means and the individual difference According to the parameter of the individual difference generated by the generating means, the input is performed by the psychological category input means of the human body for which the image is to be generated. Generating a psychological characteristic corresponding to the category, wherein the shape characteristic generating means calculates a difference between the sample value indicating the physiological state of the human body and the sample value indicating the psychological state of the human body input by the sample inputting means. According to the combination and the parameter of the individual difference generated by the individual difference generating unit, a characteristic of a shape change of a human body to be image-generated is generated, and the operation characteristic generating unit is input by the sample input unit. According to the combination of the sample value indicating the physiological state of the human body and the sample value indicating the psychological state of the human body, and the parameter of the individual difference generated by the individual difference generating means, the operation of the human body to be subjected to image generation is performed. To generate the characteristics.
Further, in the physiological characteristics generated by the physiological characteristic generating means, a relation between a parameter of an environmental state and a parameter of a physiological state corresponding to the category input by the physiological category inputting means is set as a relation of a fuzzy function. At the same time, a change in the parameter of the physiological state according to the influence of the parameter of the individual difference generated by the individual difference generating unit is set as a change in the shape of the membership function in the fuzzy function, and the change is generated by the psychological characteristic generating unit. In the psychological characteristics to be set, the relationship between the parameter of the physiological state and the parameter of the psychological state corresponding to the category input by the psychological category input means is set as a fuzzy function relation and generated by the individual difference generating means. The psychological state according to the effect of the parameter of the individual difference Is set as a change in the shape of the membership function in the fuzzy function, and in the shape change characteristic generated by the shape characteristic generating means, the shape change parameter with respect to the physiological state parameter and the psychological state parameter Is set as the relationship of the fuzzy function, and the change of the parameter of the shape change in accordance with the influence of the parameter of the individual difference generated by the individual difference generating means is the change of the shape of the membership function in the fuzzy function. In the characteristic of the motion generated by the motion characteristic generating means, the relation between the parameter of the physiological state and the parameter of the psychological state is set as the relation of the fuzzy function, and the individual difference generating means is set. Of the parameters of the individual differences generated by The change in the parameter of the operation according to the sound, characterized in that set as changes in the shape of the membership function in the fuzzy function.
[0044]
In other words, the claims6Since the human body image generating apparatus according to the present invention has means for changing physiological characteristics depending on individual differences, for example, the degree of shining of the skin is changed according to age, or in the case of sweating, sweat is immediately released. Thus, an image close to a real person can be obtained.
[0045]
In addition, since there is a means for changing the psychological characteristics due to individual differences, for example, in the case of a person who is easily nervous, the face is immediately turned blue, or an angry person is immediately frowned. Thus, an image close to a real person can be obtained.
[0046]
In addition, since it has means for changing the shape change characteristics of the human body depending on individual differences, for example, a laughter can be formed immediately when laughing, or wrinkles between eyebrows immediately when angry, etc. A close image can be obtained.
[0047]
In addition, since it has means to change the motion change characteristics of the human body depending on individual differences, it is possible to obtain an image close to a real person by changing the walking speed depending on age, changing the way to open the mouth when sneezing, etc. Can be.
[0051]
Further, claim 6In the human body image generation device according to the present invention, the influence of individual differences on the characteristics generated by the respective characteristic generation means is described as a change in the shape of the membership function of the fuzzy set. When the change of the complexion, which is the characteristic of the shape change with respect to the parameter of the psychological state of anxiety and the degree of anxiety, is described in fuzzy, it is possible to add an effect according to individual differences such as in the case of a person who is cold Thus, a more realistic human body image can be generated.
[0054]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0055]
[First Basic Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing an entire configuration of a human body image generation device according to a first basic embodiment of the present invention.
[0056]
First, in this human body image generation device, the state of the human body is considered separately in a psychological state and a physiological state. Examples of the psychological state include a degree of concentration, a degree of excitement, a degree of tension, and a degree of anxiety. Examples of the physiological condition include a degree of fatigue, body temperature, blood pressure, and the like.
[0057]
That is, the “physiological state” here is a quantity that objectively represents the state of each part of the body, such as body temperature and blood pressure.
[0058]
The “psychological state” is a quantity indicating a subjective state of a person with respect to each part of the body, and includes, for example, a degree of concentration, a degree of excitement, a degree of tension, a degree of anxiety, and the like.
[0059]
The part that generates the parameter indicating the psychological state is referred to as a
[0060]
Both of these psychological states and physiological states are influenced by invariable amounts in a short time called individual difference. As the individual difference, a personality, a habit, a climate, a physique, an age, a gender, and the like are considered. The part that generates this individual difference is referred to as an
[0061]
Further, there is an influence on the physical condition by the external environment state, and a part that generates the environmental state is referred to as an environmental
[0062]
For example, it is conceivable that an action such as a decrease in concentration, which is a psychological state, occurs when a long time elapses as an environmental state, and an action, such as a body temperature, which is a physiological state, increases as the temperature increases as an environmental state.
[0063]
As described above, the psychological state and the physiological state determined according to the individual difference and the environmental state are the current physical states.
[0064]
When a human body movement is changed by CG (computer graphics), the CG is moved according to a predetermined operation script, and the form of the change is changed according to a psychological state, a physiological state, and a ring state. Do.
[0065]
Actually, the main operation to be performed by the CG is given in the
[0066]
In accordance with the
[0067]
The CG operation data mentioned here is composed of a list of operation modules to be used and parameters given to the list.
[0068]
Further, when a change is made to a portion such as the shape of the CG, the change is made by changing a parameter added to the
[0069]
The operation modules in the CG operation
[0070]
That is, for example, in the operation module of “eat”, a parameter relating to “speed” can be selected. When the appetite is large, the parameter of “speed” is selected to be large. Created.
[0071]
The same applies to the
[0072]
Then, the CG shape data of, for example, “pale face” generated by the CG shape
[0073]
In this way, based on the CG drawing data obtained by the CG
[0074]
FIG. 2 is a flowchart showing a human body image generation process by the human body image generation device in FIG.
[0075]
When the human body image generation process is started in the human body image generation device in FIG. 1, first, in the individual
[0076]
Then, the parameter of the individual difference generated by the individual
[0077]
At the same time, the parameter of the individual difference generated by the
[0078]
Then, the psychological
[0079]
Here, the processing of generating the psychological and physiological state parameters in steps S1 to S4 is repeatedly executed at predetermined timings, and is stored as real-time characteristic information corresponding to a body for which an image is to be generated (step S5). ).
[0080]
Then, a module for generating a motion necessary for the physical motion read from the
[0081]
At the same time, the body shape data to be subjected to image generation is read from the
[0082]
Then, in the CG
[0083]
FIG. 3 is a block diagram showing an overall configuration in a case where the human body image generating apparatus in FIG. 1 generates a human body image having an action of “eating”.
[0084]
First, a command for an operation of “eating” is given to the
[0085]
The individual
[0086]
That is, for example, if the user likes the individual difference and smells as the environmental state, the appetite increases as the psychological state.
[0087]
In addition, the individual
[0088]
That is, for example, if a person having a large stomach as an individual difference does not eat anything for a long time as an environmental state, the hunger increases as a physiological state.
[0089]
The CG operation
[0090]
For example, when the “appetite degree” is large as the psychological state and the “hunger degree” is large as the physiological state, the CG operation data generated by the CG operation
[0091]
The CG shape
[0092]
For example, when the “appetite degree” is large as a psychological state and the “hunger degree” is large as a physiological state, the shape data generated by the CG shape
[0093]
Thus, according to the CG operation data of the meal obtained by the CG operation
[0094]
FIG. 4 is a flowchart showing a human body image generation process performed by the human body image generation device in the case of generating a human body image of the action "eat" in FIG.
[0095]
In the human body image generation apparatus in FIG. 3, when the human body image generation processing is started, first, in the individual
[0096]
Then, the parameters of the individual difference (food preference and stomach size) generated by the individual
[0097]
At the same time, the parameters of the individual differences (food preference and stomach size) generated by the
[0098]
Here, the processing of generating the state parameters of the psychological state (degree of appetite) and the physiological state (degree of hunger) in steps A1 to A3 is repeatedly executed at predetermined timings, and corresponds to the body for which an image is to be generated. Is stored as real-time psychological and physiological characteristic information (step A4).
[0099]
Then, a module for generating a motion required for the physical motion (eating) read from the
[0100]
Along with this, the CG operation
[0101]
At the same time, the shape data of the body to be image-generated is read from the
[0102]
Then, in the CG
[0103]
The overall configuration and the operation example of the first basic embodiment in the human body image generation device of the present invention have been described above. However, in the following (first embodiment) to (fifth embodiment), FIG. 1, each device is configured using all or a part of the entire configuration of the human body image generation device of the first basic embodiment.
[0104]
FIG. 5 is a block diagram showing a basic configuration of a human body image generating apparatus according to
[0105]
(1st Embodiment)
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the human body image generation device according to the first embodiment of the present invention when generating a human body image corresponding to a temperature as an environmental state.
[0106]
The human body image generation device according to the first embodiment can represent a change in the human body such as flushing of the face according to the ambient temperature.
[0107]
First, the environment
[0108]
The degree of concentration generated by the psychological
[0109]
Now, the body is actually changed by the psychological state (degree of concentration) and the physiological state (body temperature) generated by each of the
[0110]
That is, the parameter of the eye movement as the CG motion data changes according to the parameter of the degree of concentration which is a psychological state, and the parameter of the face color which is the CG shape data changes according to the parameter of the body temperature which is a physiological state. The movement of the human body to be drawn changes according to each state parameter, for example, the breathing parameter that is the CG movement data changes according to the parameters of the degree of concentration and the body temperature.
[0111]
Such CG operation data calls a CG operation
[0112]
Finally, the image is synthesized as a human body image by the
[0113]
Next, a detailed configuration operation in the human body image generation device of the first embodiment will be described.
[0114]
FIG. 7 is a block diagram illustrating a specific system configuration of the human body image generation device according to the first embodiment of the present invention when generating a human body image according to a temperature as an environmental state.
[0115]
Here, t represents the temperature, c represents the degree of concentration (represented by “0” to “1”, and “1” represents the maximum degree of concentration), b represents the body temperature, r represents the degree of flushing of the skin, and e represents the frequency of blinking. Then, for example, the function for generating c (concentration) under the influence of t (air temperature) and b (body temperature) in the psychological
[0116]
FIG. 8 is a graph showing a function for fixing the body temperature b and determining the degree of concentration c in accordance with the temperature t in the psychological
[0117]
FIG. 9 is a graph showing a function for fixing the temperature t and determining the degree of concentration c in accordance with the body temperature b in the psychological
[0118]
FIG. 10 is a graph showing a function for determining the body temperature b in accordance with the temperature t with the degree of concentration c fixed in the physiological
[0119]
FIG. 11 is a graph showing a function for fixing the temperature t and determining the body temperature b in accordance with the degree of concentration c in the physiological
[0120]
FIG. 12 is a graph showing a function for fixing the body temperature b and determining the flushing degree r in accordance with the concentration degree c in the CG shape
[0121]
FIG. 13 is a graph showing a function for determining the flushing degree r in accordance with the body temperature b with the degree of concentration c fixed in the CG shape
[0122]
FIG. 14 is a graph showing a function of fixing the body temperature b and determining the blinking speed e according to the degree of concentration c in the CG operation
[0123]
FIG. 15 is a graph showing a function of fixing the degree of concentration c and determining the blinking speed e in accordance with the body temperature b in the CG operation
[0124]
FIG. 16 is a graph showing a function for determining the shift amount Rshift of the red value R in accordance with the flushing degree r of the face in the CG
[0125]
First, the environment
[0126]
When the degree of concentration c is obtained, the body temperature is obtained as a physiological state by the function fb (c, t) (see FIGS. 10 and 11) of the physiological
[0127]
The operation previously represented by CG is given as an
[0128]
When the
[0129]
On the other hand, a parameter r representing the flushing degree of the face is selected and extracted from the
[0130]
Then, the parameter of the blinking speed e generated by the CG motion
[0131]
Specifically, for example, the face flushing degree r is finally converted by the CG
[0132]
Here, the functions (see FIGS. 8 to 16) set in each of the generation units will be specifically described.
[0133]
As shown in FIG. 8, the graph of the function fc (b, t) that determines the degree of concentration c when the body temperature b is fixed shows a change with a change in the temperature t.
[0134]
In this case, even if the temperature t is too high or too low, the concentration degree c does not increase.
[0135]
As shown in FIG. 9, the graph of the function fc (b, t) that determines the degree of concentration c when the temperature t is fixed shows a change with a change in the body temperature b.
[0136]
In this case, the concentration c decreases when the body temperature b is too high or too low, but the lower the body temperature b is, the lower the concentration c is.
[0137]
As shown in FIG. 10, the graph of the function fb (c, t) for determining the body temperature b when the degree of concentration c is fixed shows a change with a change in the temperature t.
[0138]
In this case, the body temperature b gradually increases as the temperature t increases, and the body temperature b gradually decreases as the temperature t decreases. In this example, a hysteresis characteristic is provided.
[0139]
As shown in FIG. 11, the graph of the function fb (c, t) that determines the body temperature b when the temperature t is fixed shows a change with the change in the degree of concentration c.
[0140]
In this case, the body temperature b increases with an increase in the degree of concentration c.
[0141]
Then, in accordance with the degree of concentration c and the body temperature b determined according to the functions as shown in FIGS. 8 to 11, the CG shape
[0142]
As shown in FIG. 12, the graph of the function fr (c, b) for determining the flushing degree r when the body temperature b is fixed shows a change with the change in the concentration degree c.
[0143]
In this case, as the concentration c increases, the flushing degree r of the face increases.
[0144]
As shown in FIG. 13, the graph of the function fr (c, b) that determines the flushing degree r when the concentration degree c is fixed shows a change with a change in the body temperature b.
[0145]
In this case, when the body temperature b increases, the flushing degree r of the face increases.
[0146]
In addition, in accordance with the degree of concentration c and the body temperature b determined according to the functions as shown in FIGS. 8 to 11, the CG motion
[0147]
As shown in FIG. 14, the graph of the function fe (c, b) that determines the blinking speed e when the body temperature b is fixed shows a change with a change in the degree of concentration c.
[0148]
In this case, as the degree of concentration c increases, the blinking speed e decreases.
[0149]
As shown in FIG. 15, the graph of the function fe (c, b) that determines the blinking speed e when the degree of concentration c is fixed shows a change with a change in the body temperature b.
[0150]
In this case, whether the body temperature b is too high or too low, the blinking frequency e decreases.
[0151]
Then, according to the flushing degree r of the face determined according to the function fr (c, b) set in the CG shape
Rshift = g (r)
Determines the strength of the R value.
[0152]
(2nd Embodiment)
FIG. 17 is a block diagram illustrating a specific system configuration of a human body image generation device according to the second embodiment of the present invention when generating a human body image according to an age as an individual difference.
[0153]
In the human body image generation device according to the second embodiment, it is possible to represent a change in the degree of glow of the skin according to the age.
[0154]
First, the environment
[0155]
Then, a command to display a face is called from the
[0156]
(Third embodiment)
FIG. 18 is a block diagram showing a specific system configuration of a human body image generation device according to the third embodiment of the present invention when generating a human body image according to the degree of tension as an individual difference.
[0157]
The human body image generation device according to the third embodiment can represent a change in the human body according to the degree of tension.
[0158]
First, the environment
[0159]
Here, since the psychological tension has many personality effects, it is assumed that individual differences are expressed as individual differences using the degree of nervousness as a parameter. Generate.
[0160]
Then, in accordance with the temperature parameter generated by the environmental
[0161]
In addition, time is considered as a parameter indicating the environment state generated by the environment
[0162]
Then, in accordance with the parameter of the time generated by the environment
[0163]
Thereby, for example, a psychological state in which the tension decreases and the concentration decreases as the temperature decreases, or the concentration decreases as time passes, can be represented.
[0164]
The parameters in the
[0165]
For example, when the degree of anxiety of the psychological state is large, the parameters of the complexion in the
[0166]
On the other hand, the operation parameters given by the
[0167]
For example, when the
[0168]
Further, the parameters in the
[0169]
For example, when the degree of muscle fatigue is large as a physiological condition, parameters such as face tension in the
[0170]
Further, the parameters of the operation given by the
[0171]
For example, when the
[0172]
Then, the CG shape data having the blue parameter of the complexion color generated by the CG shape
[0173]
(Fourth embodiment)
FIG. 19 is a block diagram illustrating a specific system configuration of a human body image generation device according to a fourth embodiment of the present invention, which generates a human body image in response to surprise of sound as an environmental state.
[0174]
In the human body image generation device according to the fourth embodiment, a surprising operation for sound can be expressed.
[0175]
First, the sound volume and vibration of the outside world are generated by the environment
[0176]
In addition, considering individual sensitivity, habits, and personality due to age as individual differences, these parameters are generated by the
[0177]
In accordance with parameters such as volume and vibration representing the environmental state generated by the environmental
[0178]
That is, for example, a case is considered in which the degree of excitement related to surprise differs depending on the country, even if the volume of the environmental state is the same.
[0179]
Further, according to the volume or vibration representing the environmental state generated by the environmental
[0180]
Then, when an instruction to display a surprised face is called as the
[0181]
Then, according to the CG operation data obtained by the CG operation
[0182]
Note that the operation modules extracted from the CG operation
[0183]
(Fifth embodiment)
In the human body image generation device according to the fifth embodiment, in each parameter generation block in the human body image generation device according to each embodiment based on the first basic embodiment, a parameter input from another parameter generation block is used as a function. Means for obtaining the current value parameter in the parameter generation block will be described.
[0184]
Here, in each of the parameter generation blocks, a parameter representing a state or a factor is called a current value, and a parameter of another parameter generation block that affects the current value is called an input.
[0185]
FIG. 20 is a model diagram showing the relationship between the input xi (i = 1,..., N) of each parameter generation block and the current value y in the human body image generation device.
[0186]
As a simple example,
y = f (x1, x2,..., xn)
Means for determining the current value y in each parameter generation block.
[0187]
(Sixth embodiment)
In the human body image generation device according to the sixth embodiment, a case will be described in which the relationship between the input value xi and the current value y in each parameter generation block is set using a differential equation.
[0188]
Here, a human body image generating apparatus for generating a human body image according to the temperature as the environmental state in FIG. 6 is taken as an example. Further, time is represented by t and temperature is represented by T.
[0189]
FIG. 21 is a diagram showing a specific relationship between the input xi (i = 1,..., N) of each parameter generation block of the human body image generation device in FIG. 6 and the current value y, and FIG. FIG. 3B is a diagram showing a relationship when the current concentration degree c is obtained by inputting the temperature T and the body temperature b in the psychological
[0190]
In the sixth embodiment, the degree of concentration c is represented by a differential equation using the current value as a variable and the input as a parameter, as follows.
[0191]
dc / dt = f (param, c) [param: input] [f: function]
To summarize the derivation of this equation, first, at various inputs, the change in (dc / dt) due to the concentration c is examined, and f is described as a function of the concentration c. Then, when the degree of concentration c is fixed next, the change in f due to the input is examined, and the shape of f is finally determined.
[0192]
Hereinafter, the case of the mental
[0193]
(1) The function form of t-dc / dt is examined from the t-c characteristic.
[0194]
In order to determine the functional form of f with respect to c, the change with time (tc characteristic) of the current value is examined. This includes an exponential decay type (Formula 1) and an inversely proportional case (Formula 2). There are several variations here. Accordingly, (dc / dt) is represented by a function of c.
[0195]
c = e-T → dc / dt = −
c = 1 / t → dc / dt = −c2 ...
In this case, how to express the degree of concentration c is the biggest problem, but this is examined with various inputs (here, T and b), and the function form of (dc / dt) with respect to c is determined. Then, input conditions such as T and c are narrowed down to a limited range, so that a function form can be easily obtained.
[0196]
(2) A change in (dc / dt) due to various inputs is examined, and a function f of (dc / dt) = f (param, c) is determined.
[0197]
Next, after fixing c, the change of (dc / dt) due to T, b, etc. is examined, and finally the shape of f is determined.
[0198]
(3) Establish a differential equation for each parameter generation block.
[0199]
The above operation is performed in each parameter generation block, and the following simultaneous differential equations are established.
[0200]
dc / dt = f (param, c)
db / dt = f (param, b)
dr / dt = f (param, r)
[Numerical example]
For example, the following can be considered for the degree of concentration c.
[0201]
dc / dt = -k1 (T-25)2c2-K2 (b-36)2c ...
k1, k2> 0
According to the above function, the concentration c has an exponential decay component and an inversely proportional component.
[0202]
The temperature T = 25 and the body temperature b = 36 are set as appropriate concentration temperatures. If the temperature deviates from this, the concentration degree c attenuates with time t. In the
[0203]
(Seventh embodiment)
In the human body image generation device according to the seventh embodiment, a case will be described in which the relationship between the input value xi and the current value y in each parameter generation block is set using a fuzzy function.
[0204]
Here, the realizing means of the psychological
[0205]
FIG. 22 is a diagram showing the relationship when the current concentration degree c is obtained by inputting the temperature T and the body temperature b in the psychological
[0206]
The input to the psychological
[0207]
FIG. 23 is a diagram showing a fuzzy function expression with respect to the temperature T introduced for the human body image generating apparatus according to the first basic embodiment of the present invention.
[0208]
The state in which the temperature T is “low” is represented by L, the “high” state is represented by H, and the state of “neither intermediate” is represented by M.
[0209]
That is, according to the fuzzy function expression of FIG. 23, the probability L that the temperature T is low is “1” when the temperature is 20 degrees Celsius or less, and the probability L that the temperature T is low decreases to 25 degrees Celsius above that. It becomes “0”. The same applies to the state H where the temperature T is “high” and the state M where the temperature T is “intermediate”.
[0210]
FIG. 24 is a diagram showing a fuzzy function expression for a body temperature b introduced with respect to the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention.
[0211]
The "low" state of the body temperature b is represented by L, the "high" state by H, and the "neither intermediate" state by M.
[0212]
That is, according to the fuzzy function expression in FIG. 24, the probability L that the body temperature b is low is "1" when the body temperature b is 36 degrees or less, and the probability L that the body temperature b is low decreases to 37 degrees C. The probability becomes “0” in degrees. The same applies to the state H in which the body temperature b is “high” and the state M in the “intermediate” state.
[0213]
FIG. 25 is a diagram showing a fuzzy function expression with respect to the degree of concentration c introduced for the human body image generating apparatus according to the first basic embodiment of the present invention.
[0214]
Here, the state where the concentration c is “low” is L, the state “high” is H, and the state “intermediate which is neither” is M.
[0215]
That is, according to the fuzzy function expression of FIG. 25, the probability L that the concentration c is low when the concentration c is 0.1 or less is “1”, and the probability L that the concentration c is low until the concentration c is 0.4 or more. Decreases and becomes 0.4 with a probability of 0.4. The same applies to the state H in which the degree of concentration c is “high” and the state M in the “intermediate” state.
[0216]
Next, using the fuzzy sets of the temperature T, the body temperature b, and the degree of concentration c shown in FIGS. 23, 24, and 25, the relationship between the input xi and the current value y is obtained in the psychological
[0217]
FIG. 26 is a diagram for explaining the fuzzy control law introduced for the human body image generating apparatus according to the first basic embodiment of the present invention. FIG. 26A shows the probability of the temperature T and the probability of the body temperature b. FIG. 4B is a table showing table data for determining the probability of the concentration c based on the combination. FIG. 4B shows the values of the concentration c obtained from the combination of each fuzzy set corresponding to the specific temperature T and body temperature b. It is a figure showing a process of calculating a value with high validity as a probability.
[0218]
First, in each fuzzy set, for all combinations of the input expressions of “high” H, “middle” M, and “low” L, the degree of concentration c for each combination is set as a table [see FIG. 26 (A)]. Give them according to the target or theory.
[0219]
Here, as an example, a case where the degree of concentration c is determined according to the following rules a to d will be described.
[0220]
a) When both the body temperature b and the temperature T are “intermediate” (M), the degree of concentration c is high (H).
[0221]
b) When the difference between the body temperature b and the temperature T is large, that is, when one is high (H) and the other is low (L), the degree of concentration c is low (L).
[0222]
c) When both the body temperature b and the temperature T are “high” (H), the concentration c is low (L).
[0223]
d) Otherwise, it is assumed that the degree of concentration c is high (H), not low (L), and is “intermediate” (M).
[0224]
Next, for the input of the current temperature T and the body temperature b, the degree of conformity of the degree of concentration c in each fuzzy set combination is determined.
[0225]
For example, a case where (T, b) = (27.5, 36.3) will be described.
[0226]
First, for each fuzzy set of inputs, combinations of inputs that are not "0" are listed, and the state of the degree of concentration c for the combination of inputs is obtained from a table [see FIG. 26 (A)].
[0227]
(1) T = M and b = M → c = H
(2) T = M and b = L → c = M
(3) T = H and b = M → c = M
(4) T = H and b = L → c = L
A combination of these causal relationships is called a rule.
[0228]
Next, consider the conformity of the rules. Here, the minimum value of the fitness (probability) based on each fuzzy set is adopted as the fitness of the rule.
[0229]
Then
(1) T = M (0.7) and b = M (0.2) → c = H (0.2)
(2) T = M (0.7) and b = L (0.6) → c = M (0.6)
(3) T = H (0.7) and b = M (0.2) → c = L (0.2)
(4) T = H (0.7) and b = L (0.6) → c = L (0.6)
Indicates the possibility of the degree of concentration c in each rule.
[0230]
From the fuzzy set of the degree of concentration c in each rule and the degree of concentration c in FIG. 25, the degree of concentration c when this temperature T = 27.5 degrees and body temperature b = 36.3 degrees is input is inferred.
[0231]
FIG. 27 is a diagram for explaining the rule of inference in the fuzzy function expression of the degree of concentration c introduced for the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention.
[0232]
That is, in the fuzzy function expression of the degree of concentration c shown in FIG. 27, the degree of concentration c of each state (L, M, H) is truncated by the fitness of each combination condition in the fuzzy set, and the center of gravity of the union thereof is calculated Infer by asking.
[0233]
In the case of this numerical example, the required degree of concentration c is “approximately 0.4”.
[0234]
Thus, in each parameter generation block, the current value y of the state is obtained from the input xi according to the fuzzy function set in advance.
[0235]
(Eighth embodiment)
In the human body image generation device according to the eighth embodiment, the relationship between the input value xi and the current value y in each parameter generation block is set using a fuzzy function, and the influence of individual difference is given as a change in the shape of the membership function. The following describes the case where
[0236]
FIG. 28 is a diagram for explaining a change in the shape of the membership function introduced for the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention.
[0237]
Here, a fuzzy set with respect to the temperature T as shown in FIG. 23 is taken as an example, and a smooth function as shown in FIG. 28 is given as its membership function.
[0238]
The maximum value (1.0) of the membership function is defined as the median difference Tc, and the variation width of the portion where the function value is halved (0.5) is defined as Wc.
[0239]
That is, the shape of the membership function is defined by Tc and Wc, and the center point Tc and the bandwidth Wc are changed according to the individual difference with respect to the temperature T.
[0240]
In this example, a higher Tc indicates a cold weather, and a lower Tc indicates a hot weather.
[0241]
Also, a wider Wc indicates a higher temperature change tolerance, and a narrower Wc indicates a lower temperature change tolerance.
[0242]
Therefore, similarly to the height and weight of an individual, by setting Tc or Wc as an individual difference, a change in a parameter determined according to a fuzzy function in the physiological
[0243]
(Ninth embodiment)
In the human body image generation device according to the ninth embodiment, a case will be described in which variables of “interest” representing a psychological state and “comfort” representing a physiological state are considered.
[0244]
In the mutual relation between the
[0245]
Here, "interest" is represented by x, "comfort" is represented by y, and the displacement of the facial muscle moved by "laughing" is represented by z.
[0246]
For example, in superposition with a linear function,
z = ax + by + c (a, b, and c are constants)
And the movements of the muscles are directly added.
[0247]
On the other hand, in the superposition by the nonlinear function,
z = ax2+ By + c
, And a state of "laughing rapidly when the value exceeds an interesting value" is obtained.
[0248]
Also, when “interest” x and “comfort” y are input by fuzzy and “laughter” z is output, the threshold value of each parameter is determined only by determining the threshold of each parameter without defining a function. The degree can be set.
[0249]
Also, by the differential equation,
dx / dt = -ay + b
dy / dt = cx + d (a, b, c, d: constants)
By defining as follows, it is possible to represent the movement of the muscle that is vibrating temporally and periodically.
[0250]
Therefore, according to the human body image generation device according to the first basic embodiment having the above-described configuration, the human body image is changed in accordance with the parameters of the environment state generated by the environment
[0251]
Furthermore, since the human body image is changed according to the parameter of the psychological state generated by the psychological
[0252]
Furthermore, since the human body image is changed in accordance with the physiological state generated by the physiological
[0253]
Further, according to the human body image generation device according to the first basic embodiment having the above configuration, the CG motion
[0254]
In addition, according to the human body image generation device according to the first basic embodiment having the above-described configuration, since the psychological state is changed according to the parameter of the individual difference generated by the individual
[0255]
Furthermore, since the physiological state is changed according to the parameter of the individual difference generated by the individual
[0256]
Further, according to the human body image generating apparatus according to the first basic embodiment having the above-described configuration, the mutual relation between the state parameters can be set by the fuzzy function. It is easy to set a function that expresses a body motion when expressing a complexion in a psychological state such as "less". In addition, for example, a body movement can be expressed by a non-linear combination of mutually strengthening and weakening effects such as a sudden reddish face in an environment and psychological state of "a little warm and high concentration". . Furthermore, a body motion in a case where a different motion is included can be easily expressed according to a combination of input values of each state.
[0257]
In addition, according to the human body image generation apparatus according to the first basic embodiment having the above-described configuration, the shape of the fuzzy membership function for setting the mutual relationship between the state parameters can be changed. Can quickly express the difference in body movements due to individual differences such as "Immediately turns blue."
[0258]
Further, according to the human body image generating apparatus according to the first basic embodiment having the above-described configuration, since the mutual relation of each state parameter can be set by the differential equation, for example, the body such as “laughing gradually decreases” It is possible to express the temporal transition of the operation, and control the speed of the operation. Further, for example, it is possible to express the body motion by the nonlinearity of the influence such as “after the laughter has subsided, it is easy to start laughing again for a while”.
[0259]
In addition, according to the human body image generation device according to the first basic embodiment having the above-described configuration, the amount of motion can be generated by a plurality of state parameters that affect the generation of motion. Therefore, the amount of motion due to a plurality of factors such as "the degree of hunger is small" is obtained, and it is possible to express the body motion in this state.
[0260]
In addition, according to the human body image generation device according to the first basic embodiment having the above-described configuration, the relationship between a plurality of state parameters that affect motion generation and the amount of body motion can be set as a fuzzy function. It is possible to calculate the amount of movement as a result of the interaction of multiple less relevant factors such as `` high temperature, high body temperature, strong wind '', and it is possible to express natural body movement in this state .
[0261]
In addition, according to the human body image generation device according to the first basic embodiment having the above-described configuration, the relationship between a plurality of state parameters that affect motion generation and the amount of body motion can be set as a differential equation. Laughs in an unexpected place ", it can generate an amount of movement in a situation where laughter occurs intermittently when a state that causes conflicting movement factors occurs, and natural body movement in this state Expression becomes possible.
[0262]
In the human body image generating apparatus according to the first basic embodiment of the present invention described above, the function for determining the parameters of the psychological state according to the environmental state and the individual difference in the psychological
[0263]
[Second basic embodiment]
FIG. 29 is a block diagram showing the overall configuration of a human body image synthesizing apparatus according to the second basic embodiment of the present invention.
[0264]
First, in the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment, similarly to the human body image generating apparatus according to the above-described first basic embodiment, the state of the human body is changed to the psychological state and the physiological state. Think in different states. The “physiological state” here is a quantity that objectively represents the state of each part of the body, such as body temperature and blood pressure.
[0265]
The “psychological state” is a quantity indicating a subjective state of a person with respect to each part of the body, and includes, for example, a degree of concentration, a degree of excitement, a degree of tension, a degree of anxiety, and the like.
[0266]
It is the physiological condition
[0267]
Here, the category indicates the type of each state. For example, the category of the physiological state is the above-mentioned body temperature, blood pressure, or the like.
[0268]
When a classification (category) such as a body temperature is given in the physiological state
[0269]
The physiological
[0270]
In the physiological
[0271]
When a category (category) such as anxiety is given in the psychological state
[0272]
The psychological
[0273]
In the psychological
[0274]
On the other hand, changes in the shape of the human body are also affected by physiological, psychological, and environmental conditions.
[0275]
The shape
[0276]
The CG shape
[0277]
Similarly, regarding the change in the movement of the human body, the influence of each state is given by the sample input unit 11A as a discrete input of each state in consideration of the influence of the physiological state and the psychological state, and the change relating to the movement of the human body is changed. The operation
[0278]
The CG operation
[0279]
Then, by combining the CG shape data generated by the CG shape
[0280]
In the individual difference generating unit 11B, age, gender, personality, etc., which are individual differences of the human body for which the image is to be generated, are given as parameters of the values and degrees, and the physiological characteristics, psychological characteristics, and shape change. The influence of the individual difference is added to the characteristics of the motion and the characteristics of the motion change.
[0281]
FIG. 30 is a flowchart showing a human body image generation process by the human body image generation device in FIG.
[0282]
In the human body image generation device in FIG. 29, first, physiological states corresponding to various environmental conditions are collected and input by the sample input unit 11A, and the physiological states specified by the physiological state
[0283]
For example, the degree of increase in body temperature or blood pressure, which is a physiological state, with respect to the temperature, which is an environmental state, is measured and input.
[0284]
The individual difference generation unit 11B adds the data of the individual difference, for example, data such as whether it is hot or cold, to the physiological
[0285]
Then, the physiological
[0286]
Next, psychological states corresponding to various physiological states are collected and input by the sample input unit 11A, and a psychological characteristic generating unit is provided for each classification of the psychological states designated by the psychological state
[0287]
For example, the degree of excitement, which is a psychological state with respect to the body temperature, which is a physiological state, is recorded and input by a subjective survey.
[0288]
The individual difference generating unit 11B adds data on individual differences, for example, data on whether the person is angry or not, and the psychological
[0289]
Then, the psychological
[0290]
For example, the flushing degree of the face with respect to the physiological state of the body temperature and the mental state of the degree of concentration are recorded and input by a subjective survey.
[0291]
The individual difference generation unit 11B adds the data of the individual difference, for example, data indicating whether it is easy to rise or not, and the shape
[0292]
Then, the CG shape
[0293]
In addition, the sample input unit 11A collects and inputs change data of human body movements according to various combinations of physiological states and psychological states, and provides the data to the movement
[0294]
For example, the blinking frequency of the eyes with respect to the physiological state of body temperature and the mental state of concentration is recorded and input.
[0295]
The individual difference generation unit 11B adds data of the individual difference, for example, data on whether the person is surprised or not, and the motion
[0296]
Then, the CG motion
[0297]
Thus, the CG data generation unit 26 combines the CG shape data (parameter) generated by the CG shape
[0298]
That is, for example, when the human body image generating apparatus is provided with a
[0299]
At the same time, the classification of the physiological state and the psychological state in which the effect is caused by “running” is input and designated by the physiological state
[0300]
For example, in a physiological state in which the effect appears by "running", "body temperature" and "pulse rate" are used, and in a psychological state, "excitation degree" and "fatigue degree" are used.
[0301]
Next, the parameters representing the environment are read from the environment
[0302]
For example, it corresponds to each environmental condition such as how much the physiological temperature is the body temperature when the current environmental condition is 32 degrees Celsius, or what the pulse rate is when the duration is one hour. A parameter of a physiological state is obtained according to the model of the physiological characteristic, and a degree of excitement or exhilaration as a parameter of a psychological state corresponding to the parameter of the physiological state is determined by the psychological characteristic. Is determined according to the model of
[0303]
Next, the basic shape data 24 of each part of the human body is read into the CG shape
[0304]
The parameters related to the shape change include, for example, the redness (flush degree) of the face due to an increase in body temperature, which is a physiological state, and an increase in the degree of excitement, which is a psychological state, for a shape module expressing a complexion, which is the basic shape data 24. It is a parameter that changes strongly.
[0305]
Further, for the
[0306]
The parameter relating to the change in the motion is, for example, a parameter that, for the running motion module, which is the
[0307]
Then, the basic shape data 24 and the
[0308]
Finally, in the CG data generation section 26 and the image synthesis section 27, the CG shape and the CG motion data are combined to synthesize and output a human body image.
[0309]
The overall configuration and operation example of the human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention have been described above. However, in the following (tenth embodiment) to (twelfth embodiment), FIG. Each device is configured using all or a part of the entire configuration of the human body image generation device in 29.
[0310]
(Tenth embodiment)
FIG. 31 is a block diagram illustrating a configuration of a human body image generation device according to a tenth embodiment of the present invention when generating a human body image corresponding to a temperature as an environmental state.
[0311]
The human body image generation device according to the tenth embodiment can represent a change in the human body such as flushing of the face according to the surrounding temperature.
[0312]
First, the environment
[0313]
Next, as a classification of a physiological condition related to a human body for which an image is to be generated, “body temperature” is input and designated by the physiological condition
[0314]
Accordingly, the physiological
[0315]
In the physiological
[0316]
Similarly, as the classification of the psychological state related to the human body for which the image is to be generated, “concentration” is input and specified by the psychological state
[0317]
Thus, the psychological
[0318]
In the psychological
[0319]
Next, when the sample data of the physiological state (body temperature b) and the sample data of the mental state (degree of concentration c) obtained by the sample input unit 11A are provided to the shape
[0320]
As described above, by giving the characteristic parameter of the shape change obtained by the shape
[0321]
Similarly, when the sample data of the physiological state (body temperature b) and the sample data of the psychological state (concentration c) obtained by the sample input unit 11A are given to the operation
[0322]
As described above, by giving the characteristic parameter of the movement change obtained by the movement
[0323]
Then, the CG shape data obtained by the CG shape
[0324]
Next, a detailed configuration operation of the human body image generation device according to the tenth embodiment will be described.
[0325]
Here, characteristics representing physiological characteristics and psychological characteristics are given as functions.
[0326]
Here, t is the temperature (environmental state), c is the degree of concentration (represented by “0” to “1”, the degree of concentration is maximum at “1”), b is the body temperature (physiological state), and r is the flushing degree of the skin. (Shape change degree), e represents the frequency of blinking (motion change degree). Then, for example, the function for generating c (concentration) under the influence of t (air temperature) and b (body temperature) in the psychological
[0327]
FIG. 32 is a graph showing a characteristic function for determining the body temperature b of the physiological characteristic according to the temperature t generated by the physiological
[0328]
In the step of modeling the characteristic function of the body temperature b with respect to the temperature t in the physiological
[0329]
The parameters representing the physiological characteristics, such as the coefficient of the characteristic function fb (t), thus obtained are sent to the
[0330]
FIG. 33 is a graph showing a characteristic function for determining the degree of concentration c of the psychological characteristic according to the body temperature b generated by the psychological
[0331]
In the step of modeling the characteristic function of the degree of concentration c with respect to the body temperature b in the psychological
[0332]
The thus obtained parameters representing the psychological characteristics such as the coefficient of the characteristic function fc (b) are sent to the psychological
[0333]
FIG. 34 determines the flushing degree r of the face as a shape change characteristic according to the body temperature b which is a physiological state while fixing the concentration degree c generated by the shape
[0334]
FIG. 35 determines the flushing degree r of the face as a shape change characteristic according to the concentration level c which is a mental state, with the body temperature b generated by the shape
[0335]
In the step of modeling the characteristic function of the flushing degree r of the face with respect to each of the body temperature b and the concentration degree c in the shape
[0336]
The parameters representing the shape change characteristics, such as the coefficients of the characteristic functions fr (b) and fr (c) thus obtained, are sent to the CG shape
[0337]
FIG. 36 is a diagram for fixing the body temperature b generated by the operation
[0338]
FIG. 37 is a diagram for determining a blink frequency e as an operation change characteristic according to a body temperature b which is a physiological state while fixing the concentration degree c generated by the operation
[0339]
At the stage where the characteristic function of the blink frequency e for each of the concentration c and the body temperature b is modeled by the motion
[0340]
The parameters representing the motion change characteristics, such as the coefficients of the characteristic functions fe (c) and fe (b) thus obtained, are sent to the CG motion
[0341]
That is, in the CG shape
[0342]
In addition, when the
[0343]
Then, the parameter of the flushing degree r of the face generated by the CG shape
[0344]
Specifically, for example, in the case of the face flushing degree r, the CG shape
Rshift = g (r)
Determines the strength of the R value.
[0345]
(Eleventh embodiment)
FIG. 38 is a block diagram illustrating a specific example of a system configuration of a human body image generation device according to an eleventh embodiment of the present invention when generating a human body image according to age as an individual difference.
[0346]
The means for generating the shape characteristic data and the operation characteristic data not shown in FIG. 38 conforms to the human body image generation device of the second basic embodiment shown in FIG.
[0347]
In the human body image generation device according to the eleventh embodiment, a surprising state according to age can be represented.
[0348]
First, when the blood pressure p is considered as a physiological state, it is not only related to the temperature t of the environmental parameter but also varies depending on individual differences such as the age y. The characteristic of p is generated by the physiological
[0349]
Considering the degree of anxiety a as a psychological state, this is not only related to the blood pressure p in the physiological state, but also varies depending on the individual as the difference g in the degree of reaction g to surprise. The characteristic of the degree of anxiety a, which is a psychological state with respect to p, is generated by the psychological
[0350]
Thereby, the blood pressure p, which is a physiological state taking into account the age y of the human body to be image-generated, and the degree of anxiety p, which is a psychological state taking into account the ease of surprise g, are obtained. Data is generated, and a realistic human body image according to individual differences can be generated.
[0351]
(Twelfth embodiment)
In the human body image generating apparatus according to the twelfth embodiment, in each of the characteristic generating blocks of the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment of the present invention, a characteristic is obtained from a parameter given as an input and a parameter to be obtained as an output. The means for generating a function will be described.
[0352]
That is, when a function is used for modeling the characteristics when the input xi and the output y are given, the characteristic function f is obtained from the given input / output data using an approximation method such as regression analysis [FIG. reference].
[0353]
y = f (x1, x2,..., xn)
(Thirteenth embodiment)
In the human body image generation device according to the thirteenth embodiment, in each of the characteristic generation blocks of the human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention, characteristics are obtained from parameters given as inputs and parameters to be obtained as outputs. Means for generating a differential equation will be described.
[0354]
According to this measure, it is possible to take into account the temporal effects.
[0355]
Here, a human body image generating apparatus for generating a human body image according to the temperature as the environmental state in FIG. 31 is taken as an example.
[0356]
FIG. 39 is a diagram showing an input / output relationship in each characteristic generation block of the human body image generation device in FIG. 31. FIG. 39 (A) shows a physiological characteristic of body temperature b depending on temperature T in physiological
[0357]
For example, in the case where the psychological characteristics in FIG. 39B are obtained, in the thirteenth embodiment, the degree of concentration c is represented by a differential equation having its current value as a variable and input as a parameter.
[0358]
dc / dt = f (param, c) [param: input] [f: function]
ex. dc / dt = f (b, c)
To summarize the derivation of this equation, first, at various inputs, the change in (dc / dt) due to the concentration c is examined, and f is described as a function of the concentration c. Then, when the degree of concentration c is fixed next, the change in f due to the input is examined, and the shape of f is finally determined.
[0359]
Hereinafter, the derivation of the differential equation in the psychological
[0360]
(1) For various inputs, the characteristics of dc / dt (time change of c) with respect to c are examined.
[0361]
This corresponds to examining the function form of f with respect to c as dc / dt = f (c) at dc / dt = f (param, c). In many cases, this can be determined by examining the characteristics of tc.
[0362]
For example,
c = e-T → dc / dt = −
c = 1 / t → dc / dt = −c2 ...
In order to check the t-c characteristic, in this case, it is only necessary to fix the input, for example, by keeping the temperature t constant, and to look at the temporal transition of the concentration degree c.
[0363]
(2) Check the relationship between the input and c when c can be regarded as constant.
[0364]
This is to obtain a relational expression between the input and f at f by using a relational expression of f (param, c) = 0 obtained as dc / dt = 0 in dc / dt = f (param, c). It is.
[0365]
As the portion where dc / dt = 0, for example, when a long time elapses, the concentration level c is almost “0” and the time is settled down.
[0366]
Modeling can be performed by establishing these differential equations in each characteristic generation block.
[0367]
As a numerical example, the following can be considered as the concentration degree c, the temperature T, and the body temperature b.
[0368]
dc / dt = -k1 (b-36)2c (k1> 0)
According to this function, the concentration c has an exponential decay component, and the influence of the deviation of the body temperature b from normal heat attenuates the concentration c exponentially.
[0369]
(14th embodiment)
In the human body image generation device according to the fourteenth embodiment, a case will be described in which input / output relation data generated in each characteristic generation block, that is, characteristic data is set using a fuzzy function.
[0370]
Here, a human body image generating apparatus for generating a human body image according to the temperature as the environmental state in FIG. 31 is taken as an example.
[0371]
Then, a modeling using the input / output characteristics in the shape
[0372]
The inputs to the shape
[0373]
FIG. 40 is a diagram showing a fuzzy function expression related to a body temperature b introduced in the human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention.
[0374]
The state where the body temperature b is “low” is represented by L, the “high” state is represented by H, and the state of “neither intermediate” is represented by M.
[0375]
That is, according to the fuzzy function expression of FIG. 40, the probability that the body temperature b is low is “1” below 36 degrees, the probability that the body temperature b is low decreases to 37 degrees or more, and the probability becomes “0” at 37 degrees. Become. The same applies to the state H in which the body temperature b is “high” and the state M in the “intermediate” state.
[0376]
FIG. 41 is a diagram showing a fuzzy function expression related to the degree of concentration c introduced for the human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention.
[0377]
The state where the degree of concentration c is “low” is L, the state “high” is H, and the state “intermediate” is M.
[0378]
That is, according to the fuzzy function expression of FIG. 41, the probability L that the concentration c is low when the concentration c is 0.4 or less is “1”, and the probability L that the concentration c is low until the concentration c is 0.6 or more. Decreases and becomes 0.6 at 0.6. The same applies to the state H where the concentration c is “high” and the state M where the concentration c is “middle”.
[0379]
FIG. 42 is a diagram showing a fuzzy function expression related to the flushing degree r of the face introduced for the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment of the present invention.
[0380]
Here, the state where the flushing degree r is “low” is L, the state “high” is H, and the state “middle” is M.
[0381]
That is, according to the fuzzy function expression of FIG. 42, the probability L that the flushing degree r is low is "1" when the flushing degree r is 0.2 or less, and the probability L that the flushing degree r is low until the flushing degree r is 0.5 or more. Decreases and becomes a probability “0” at 0.5. The same applies to the state H in which the flushing degree r is “high” and the state M in which the flushing degree r is “intermediate”.
[0382]
Next, using the fuzzy sets of the body temperature b, the concentration degree c, and the flushing degree r shown in FIGS. 40, 41, and 42, the shape
[0383]
FIG. 43 is a diagram for explaining the rules of fuzzy inference introduced for the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment of the present invention. FIG. 43A shows the probability of body temperature b and the probability of concentration c. FIG. 8B is a diagram showing table data for determining the probability of the flushing degree r of the face based on the combination of the blushes. FIG. 4B shows the flushing obtained from the combination of each fuzzy set according to the specific body temperature b and the concentration c. It is a figure which shows the process (rule) which calculates the value with high validity as a value which the degree r takes as a probability.
[0384]
First, in each fuzzy set of inputs, for each combination of inputs of “high” H, “intermediate” M, and “low” L, the flushing degree r corresponding to the combination is set empirically or as a table [see FIG. 43 (A)]. Give theoretically.
[0385]
Here, a case where the flushing degree r is determined according to the following rules a to d will be described as an example.
[0386]
a) When the body temperature b is low (L) and the concentration c is low (L), the flushing degree r of the face is lowered (L).
[0387]
b) When both the body temperature b and the concentration degree c are high (H), the flushing degree r is increased (H).
[0388]
c) When the concentration degree c is “medium” (M) and the body temperature b is high (H), the flushing degree r is increased (H).
[0389]
d) For other inputs, the flushing degree r is “middle” (M).
[0390]
Based on this table [FIG. 43 (A)] and the rule [FIG. 43 (B)], the probability of the flushing degree r for an arbitrary input is obtained.
[0391]
For example, a case where (b, c) = (37.5, 0.65) will be described.
[0392]
First, for each fuzzy set of inputs, combinations of inputs whose probabilities (probabilities) are not “0” are enumerated, and the state of the flushing degree r for the combination of inputs is represented by a table [see FIG. 43 (A)]. Ask.
[0393]
(1) b = M and c = M → r = M
(2) b = M and c = H → r = M
(3) b = H and c = M → r = H
(4) b = H and c = H → r = H
A combination of these causal relationships is called a rule.
[0394]
Next, the probability of the validity of the output is obtained from the conformity of these rules.
[0395]
Here, the minimum value of the fitness (probability) of the fuzzy set of each input is adopted as the fitness of the rule.
[0396]
Then
(1) b = M (0.5) and c = M (0.75) → r = M (0.5)
(2) b = M (0.5) and c = H (0.25) → r = M (0.25)
(3) b = H (0.5) and c = M (0.75) → r = H (0.5)
(4) b = H (0.5) and c = H (0.25) → r = H (0.25)
From the fuzzy set of the flushing degree r in each rule and the flushing degree r in FIG. 42, the flushing degree r when (b, c) = (37.5, 0.65) is input is inferred.
[0397]
FIG. 44 is a diagram for explaining the rules of inference in the fuzzy function expression of the flushing degree r introduced with respect to the human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention.
[0398]
Here, in the fuzzy function expression of the flushing degree r shown in FIG. 44, the flushing degree r of each state (L, M, H) is truncated by the probability of the validity of the output obtained from the combination rule of the input. Is the inference value.
[0399]
In this numerical example, the required flushing degree r is “approximately 0.62”.
[0400]
In this way, by generating a fuzzy inference model in each characteristic generation unit, an appropriate output for an arbitrary input can be obtained by fuzzy inference in each corresponding state generation unit.
[0401]
(Fifteenth embodiment)
In the human body image generation device according to the fifteenth embodiment, input / output characteristic data generated in each characteristic generation block is set using a fuzzy function, and the influence of individual differences is given as a change in the shape of the membership function. Will be described.
[0402]
FIG. 45 is a diagram for explaining a change in the shape of the membership function introduced for the human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention.
[0403]
Here, a fuzzy set for the body temperature b as shown in FIG. 40 is taken as an example, and a function as shown in FIG. 45 is given as its membership function.
[0404]
The highest value of this membership function is defined as the median difference Tc, and the range of the body temperature b where the value of the function is halved is defined as Wc.
[0405]
The shape of the membership function is defined by Tc and Wc, and these are changed by individual differences.
[0406]
Specifically, for example, a higher Tc indicates a colder, and a lower Tc indicates a hotter.
[0407]
Also, a wider Wc is more resistant to a temperature change, and a smaller Wc is weaker to a temperature change.
[0408]
Therefore, similarly to the height and weight of an individual, by setting Tc or Wc as the individual difference, for example, the physiological characteristics generated by the physiological
[0409]
Therefore, according to the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment having the above-described configuration, the sample value of the environmental state and the sample value of the physiological state belonging to the category of the physiological state appearing in the human body for which the image is to be generated are obtained. Input, and means for generating physiological characteristics of the human body with respect to environmental parameters, so that, for example, the phenomenon of sweating can be selected as a physiological state appearing in a running person, and the characteristics of the amount of sweating according to the temperature of the outside world can be selected. Can be described based on reality. In addition to that, according to any value of the environmental parameter, since there is a means for obtaining a parameter of the physiological state according to the physiological characteristics, for example, depending on various environments, such as how much sweating when running at full speed A physiological state can be obtained, and an image close to a real person adapted to environmental changes can be obtained.
[0410]
Further, a means for inputting a sample value of a physiological state and a sample value of a psychological state belonging to a category of a psychological state appearing in a human body for which an image is to be generated, and generating a psychological characteristic for the physiological state parameter is provided. For example, the degree of excitement can be selected as a psychological state that appears to a person who takes a test, and characteristics of the degree of excitement according to blood pressure can be described based on reality. In addition, according to an arbitrary value of the physiological state parameter, since there is a means for obtaining the parameter of the psychological state according to the psychological characteristics, various physiological conditions such as how much the blood pressure lowers the excitement can be reduced. A psychological state according to the state can be obtained, and an image close to a real person adapted to a change in the physiological state can be obtained.
[0411]
In addition, since a means for inputting a sample value of a physiological state and a sample value of a psychological state and generating characteristics of a shape change of a human body is provided, for example, when the body temperature is high and the degree of excitement is high, Whether to flush or not can be described based on reality. In addition, since there is a means for determining a shape change in accordance with the shape change characteristics according to arbitrary values of the physiological state parameter and the psychological state parameter, for example, if the body temperature is low when the degree of excitement is high, Can be obtained according to various states such as whether the image returns to normal, and an image close to a real person can be obtained.
[0412]
Further, since the apparatus has means for inputting a sample value of a physiological state and a sample value of a psychological state and generating characteristics of a change in movement of the human body, for example, when the body temperature is high and the degree of concentration is low, Can be described based on reality. In addition, since there is a means for obtaining an action change according to the action change characteristic according to arbitrary values of the physiological state parameter and the psychological state parameter, for example, when the concentration is low, if the body temperature becomes low, An operation change according to various states such as whether the speed returns to normal can be obtained, and an image close to a real person can be obtained.
[0413]
In addition, according to the human body image generation device according to the second basic embodiment having the above-described configuration, since the human body image generation device includes a unit capable of acquiring the state value of the real environment in real time, for example, the temperature has dropped sharply in the real world. In this case, it is possible to obtain an image close to a real person, such as the face of a human body image shaking.
[0414]
In addition, according to the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment having the above-described configuration, since there is means for changing the physiological characteristics depending on individual differences, for example, the degree of shining of the skin is changed or the sweat is changed according to the age. In the case of shaking, an image close to a real person can be obtained by, for example, causing sweat to be released immediately.
[0415]
Furthermore, since there is a means for changing the psychological characteristics due to individual differences, for example, in the case of a person who is easily nervous, the complexion is immediately turned blue, or an angry person is immediately frowned. Thus, an image close to a real person can be obtained.
[0416]
Furthermore, since it has means for changing the shape change characteristics of the human body due to individual differences, for example, a laughter can be immediately formed when laughing, or a wrinkle between eyebrows immediately when angry, etc. A close image can be obtained.
[0417]
Furthermore, since it has means to change the motion change characteristics of the human body depending on individual differences, it is possible to obtain an image close to a real person by changing the walking speed depending on age, changing the way to open the mouth when sneezing, etc. Can be.
[0418]
Further, according to the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment having the above-described configuration, the input-to-output relationship in each characteristic generating means is set by the fuzzy function. Describes the change in complexion by a combination of sample values of physiological states such as, high and normal when neither is normal, and sample values of psychological states such as low, high and normal when anxiety is low By simply doing so, it is possible to quantitatively infer how much the complexion changes for a specific combination of physiological state parameters and psychological state parameters, and to provide a simpler description for various states. It can express changes in the human body.
[0419]
Further, according to the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment having the above-described configuration, the influence of individual differences on the characteristics generated by each of the characteristic generating means is changed as a change in the shape of the membership function of the fuzzy set. For example, if the change in complexion, which is a characteristic of the shape change with respect to the parameter of the physiological state of body temperature and the parameter of the psychological state of anxiety, is described in fuzzy, for example, An effect corresponding to individual differences such as cases can be added, and a more realistic human body image can be generated.
[0420]
In addition, according to the human body image generation device according to the second basic embodiment having the above-described configuration, the input-output relationship in each characteristic generation unit is set by the differential equation. It can express non-linear characteristics such as sudden sweating when the temperature rises, and characteristics that change with time such as intermittent trembling when the temperature decreases, generating images of the human body that are more realistic can do.
[0421]
Note that the method described in the above embodiment, that is, the human body image generation processing in the first basic embodiment of the present invention shown in the flowchart of FIG. 2 and the case of generating a human body image of the action of “eating” shown in the flowchart of FIG. Each method of the human body image generation processing of FIG. 30 and the human body image generation processing in the second basic embodiment shown in the flowchart of FIG. 30 includes, as programs that can be executed by a computer, a magnetic disk (floppy disk, hard disk, etc.), an optical disk ( CD-ROM, DVD, etc.), a semiconductor memory, and other storage media for distribution. The computer reads the program recorded on the recording medium, and controls the operation of the program to realize the functions described in the above-described embodiment and execute the processing by the above-described method.
[0422]
【The invention's effect】
As described above, the human body image generation device of the present inventionToAccording to the report, by generating visually recognizable changes in the body in consideration of many systematic states, such as psychological states, physiological states, and environmental states, a natural human body image close to the real thing is generated. Can be generated.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a human body image generation device according to a first basic embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a human body image generation process by the human body image generation device in FIG. 1;
FIG. 3 is a block diagram showing an overall configuration in a case where the human body image generating apparatus in FIG. 1 generates a human body image having an operation of “eating”.
FIG. 4 is a flowchart showing a human body image generation process performed by the human body image generation device when generating a human body image having an action of “eating” in FIG. 3;
FIG. 5 is a block diagram showing a basic configuration of a human body image generation device according to
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of a human body image generation device according to the first embodiment of the present invention when generating a human body image corresponding to a temperature as an environmental state.
FIG. 7 is a block diagram showing a specific system configuration of the human body image generation device when generating a human body image according to a temperature as an environmental state according to the first embodiment of the present invention.
8 is a graph showing a function for fixing a body temperature b and determining a degree of concentration c in accordance with a temperature t in a psychological state generation unit of the human body image generation device in FIG. 7;
9 is a graph showing a function for fixing a temperature t and determining a degree of concentration c according to a body temperature b in a psychological state generation unit of the human body image generation device in FIG. 7;
10 is a graph showing a function for determining a body temperature b in accordance with a temperature t with a fixed degree of concentration c in the physiological state generation unit of the human body image generation device in FIG. 7;
11 is a graph showing a function for determining a body temperature b in accordance with the concentration c with the temperature t fixed in the physiological state generation unit of the human body image generation device in FIG. 7;
12 is a graph showing a function for determining a flushing degree r in accordance with a concentration degree c while fixing a body temperature b in a CG shape data generating unit of the human body image generating apparatus in FIG. 7;
13 is a graph showing a function for determining a flushing degree r in accordance with a body temperature b with a fixed degree of concentration c in a CG shape data generating unit of the human body image generating apparatus in FIG. 7;
FIG. 14 is a graph showing a function for determining a blinking speed e in accordance with the degree of concentration c with the body temperature b fixed in the CG operation data generation unit of the human body image generation device in FIG. 7;
FIG. 15 is a graph showing a function for determining a blinking speed e in accordance with a body temperature b with the degree of concentration c fixed in the CG operation data generation unit of the human body image generation device in FIG. 7;
FIG. 16 is a graph showing a function for determining a shift amount Rshift of the red value R in accordance with the flushing degree r of the face in the CG data generation unit of the human body image generation device in FIG. 7;
FIG. 17 is a block diagram illustrating a specific system configuration of a human body image generation device according to a second embodiment of the present invention when generating a human body image according to an age as an individual difference.
FIG. 18 is a block diagram illustrating a specific system configuration of a human body image generation device according to a third embodiment of the present invention when generating a human body image according to the degree of tension as an individual difference.
FIG. 19 is a block diagram showing a specific system configuration of a human body image generation device according to a fourth embodiment of the present invention, which generates a human body image in response to surprise for sound as an environmental state.
FIG. 20 is a model diagram showing a relationship between an input xi of each parameter generation block and a current value y in the human body image generation device.
21 is a diagram showing a specific relationship between an input xi of each parameter generation block of the human body image generation device in FIG. 6 and a current value y, and FIG. 21A shows a temperature T in a psychological state generation unit. FIG. 7B is a diagram showing a relationship in a case where the current degree of concentration c is obtained by inputting the body temperature b and the body temperature b. FIG. FIG. 9C is a diagram showing a relationship in a case where the CG shape data generation unit obtains the current flushing degree r of the face by inputting the concentration level c and the body temperature b.
FIG. 22 is a diagram showing a relationship when a current concentration degree c is obtained by inputting a temperature T and a body temperature b in a psychological state generation unit of the human body image generation device in FIG. 6;
FIG. 23 is a diagram showing a fuzzy function expression with respect to a temperature T introduced for the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention.
FIG. 24 is a diagram showing a fuzzy function expression for a body temperature b introduced in the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention.
FIG. 25 is a diagram showing a fuzzy function expression with respect to the degree of concentration c introduced for the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention.
FIG. 26 is a diagram for explaining the rule of fuzzy control introduced with respect to the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention, and FIG. 26A shows the probability of temperature T and the probability of body temperature b. FIG. 9B is a table showing table data for determining the probability of the degree of concentration c based on the combination of the values of the degree of concentration c obtained from the combination of each fuzzy set according to the specific temperature T and body temperature b. The figure which shows the process which calculates a value with high validity as a probability.
FIG. 27 is a diagram for explaining a rule of inference in fuzzy function expression of the degree of concentration c introduced with respect to the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention.
FIG. 28 is a diagram for explaining a change in the shape of a membership function introduced for the human body image generation device according to the first basic embodiment of the present invention.
FIG. 29 is a block diagram showing an overall configuration of a human body image synthesizing apparatus according to a second basic embodiment of the present invention.
FIG. 30 is a flowchart showing a human body image generation process by the human body image generation device in FIG. 29;
FIG. 31 is a block diagram illustrating a configuration of a human body image generation device according to a tenth embodiment of the present invention when generating a human body image according to a temperature as an environmental state.
32 is a graph showing a characteristic function for determining a body temperature b of a physiological characteristic according to a temperature t generated by a physiological characteristic generation unit of the human body image generation device in FIG. 31.
FIG. 33 is a graph showing a characteristic function for determining a concentration c of psychological characteristics according to a body temperature b generated by a psychological characteristic generation unit of the human body image generation device in FIG. 31;
FIG. 34 fixes the degree of concentration c generated by the shape characteristic generation unit of the human body image generation device in FIG. 31 and determines the flushing degree r of the face as a shape change characteristic according to the physiological temperature b. A graph showing a characteristic function for the purpose.
FIG. 35 determines a flushing degree r of a face as a shape change characteristic according to a concentration level c which is a psychological state, with the body temperature b generated by the shape characteristic generation unit of the human body image generation device in FIG. 31 fixed. A graph showing a characteristic function for the purpose.
36 is a diagram for fixing a body temperature b generated by an operation characteristic generation unit of the human body image generation device in FIG. 31 and determining a blink frequency e as an operation change characteristic according to a concentration level c which is a psychological state. 4 is a graph showing a characteristic function.
FIG. 37 is a diagram for determining a blink frequency e as an operation change characteristic according to a body temperature b which is a physiological state while fixing the concentration degree c generated by the operation characteristic generation unit of the human body image generation device in FIG. 4 is a graph showing a characteristic function.
FIG. 38 is a block diagram showing a specific example of a system configuration of a human body image generation device according to an eleventh embodiment of the present invention when generating a human body image according to age as an individual difference.
FIG. 39 is a diagram showing an input / output relationship in each characteristic generation block of the human body image generation device in FIG. 31. FIG. 39 (A) shows a physiological characteristic of body temperature b depending on temperature T in a physiological characteristic generation unit. (B) is a diagram showing the relationship when the psychological characteristic of the degree of concentration c based on the body temperature b is obtained by the psychological characteristic generation unit, and FIG. (C) is the shape characteristic generation unit. FIG. 6D is a diagram showing the relationship when the shape change characteristic of the flushing degree r of the face is determined according to the body temperature b and the degree of concentration c, and FIG. The figure which shows the relationship at the time of calculating | requiring a characteristic.
FIG. 40 is a diagram showing a fuzzy function expression related to a body temperature b introduced in the human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention.
FIG. 41 is a diagram showing a fuzzy function expression related to the degree of concentration c introduced in the human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention.
FIG. 42 is a view showing a fuzzy function expression relating to a flushing degree r of a face introduced in the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment of the present invention.
FIG. 43 is a diagram for explaining the rule of fuzzy inference introduced for the human body image generating apparatus according to the second basic embodiment of the present invention, and FIG. 43 (A) shows the probability of body temperature b and the degree of concentration c; It is a figure which shows the table data which determines the probability of the flushing degree r of a face based on the combination of a probability, and the figure (B) obtained from the combination of each fuzzy set according to the specific body temperature b and the concentration degree c. The figure which shows the process (rule) which calculates the value with high validity as a value which the flushing degree r takes as a probability.
FIG. 44 is a view for explaining a rule of inference in a fuzzy function expression of a flushing degree r introduced with respect to a human body image generating apparatus according to a second basic embodiment of the present invention.
FIG. 45 is a diagram for explaining a change in the shape of a membership function introduced for a human body image generation device according to the second basic embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
[First Basic Embodiment]
1 ... Psychological state generator,
2. Physiological condition generator
3 ... individual difference generation unit,
4... Environmental condition generation unit
5 ... action script,
6… CG operation data creation module
7 CG operation data creation unit
8 ... basic shape data,
9 CG shape data generation unit,
10 CG data generation unit,
11 ... image synthesis unit,
12 ... output part,
13 ... generated image.
[Second basic embodiment]
11A: sample input section,
11B: individual difference generation unit,
12 ... physiological condition category input unit,
13. Physiological characteristic generator
14 ... psychological state category input section,
15 ... Psychological characteristic generator,
16 ... operation characteristic generation unit
17 ... shape characteristic generation unit,
18 ... physiological state generating unit,
19 ... Psychological state generator,
20… environmental state generation unit,
21 ... action script,
22… CG operation data creation module
23 CG operation data creation unit
24… basic shape data,
25 CG shape data generation unit,
26 CG data generation unit
27… image synthesis unit,
28 ... output unit,
29 ... generated image.
Claims (6)
周囲の環境に応じて環境の状態を示すパラメータを生成する環境パラメータ生成手段と、
前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の心理的な特性に応じて、心理の状態を示すパラメータを生成する心理パラメータ生成手段と、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の生理的な特性に応じて、生理の状態を示すパラメータを生成する生理パラメータ生成手段と、
前記心理パラメータ生成手段により生成された心理状態のパラメータ及び前記生理パラメータ生成手段により生成された生理状態のパラメータを、当該相互のパラメータ生成手段により生成されたパラメータに応じて更新するパラメータ更新手段と、前記環境状態のパラメータ,心理状態のパラメータ,生理状態のパラメータのうち少なくとも1つの状態のパラメータに応じて人体の画像を生成する画像生成手段とを具備し、
さらに、
前記心理パラメータ生成手段において、外部から与えられるパラメータと当該心理パラメータ生成手段により生成される心理の状態を示すパラメータとの関係、及び前記生理パラメータ生成手段において、外部から与えられるパラメータと当該生理パラメータ生成手段により生成される生理の状態を示すパラメータとの関係を、ファジィ関数の関係として設定したことを特徴とする人体画像生成装置。In a human body image generation device that generates a simulated human body image,
Environmental parameter generating means for generating a parameter indicating the state of the environment according to the surrounding environment;
A psychological parameter generating unit that generates a parameter indicating a mental state according to the environmental state parameter generated by the environmental parameter generating unit and a psychological characteristic of a human body to be subjected to image generation; and the environmental parameter generating unit Physiological parameter generation means for generating a parameter indicating the state of the physiology, according to the parameters of the environmental state generated by and the physiological characteristics of the human body for which the image is to be generated,
Parameter updating means for updating the parameter of the mental state generated by the psychological parameter generating means and the parameter of the physiological state generated by the physiological parameter generating means in accordance with the parameter generated by the mutual parameter generating means; Image generating means for generating an image of a human body in accordance with at least one of the parameters of the environmental condition, the psychological condition, and the physiological condition ;
further,
In the psychological parameter generation means, a relationship between an externally applied parameter and a parameter indicating a mental state generated by the psychological parameter generation means, and in the physiological parameter generation means, an externally provided parameter and the physiological parameter generation A human body image generating apparatus , wherein a relation with a parameter indicating a physiological state generated by the means is set as a fuzzy function relation .
周囲の環境に応じて環境の状態を示すパラメータを生成する環境パラメータ生成手段と、
前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の心理的な特性に応じて、心理の状態を示すパラメータを生成する心理パラメータ生成手段と、
前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の生理的な特性に応じて、生理の状態を示すパラメータを生成する生理パラメータ生成手段と、
前記心理パラメータ生成手段により生成された心理状態のパラメータ及び前記生理パラメータ生成手段により生成された生理状態のパラメータを、当該相互のパラメータ生成手段により生成されたパラメータに応じて更新するパラメータ更新手段と、
人体の形状を表わすデータが登録された形状データ登録部と、
人体の動作を表わすデータが登録された動作データ登録部と、
前記形状データ登録部から読み出された人体の形状を表わすデータを基本とし、前記環境状態のパラメータ,心理状態のパラメータ,生理状態のパラメータのうち少なくとも1つの状態のパラメータに応じた人体の形状を表わすデータを生成する形状データ生成手段と、
前記動作データ登録部から読み出された人体の動作を表わすデータを基本とし、前記環境状態のパラメータ,心理状態のパラメータ,生理状態のパラメータのうち少なくとも1つの状態のパラメータに応じた人体の動作を表わすデータを生成する動作データ生成手段と、
前記形状データ生成手段により生成された人体の形状を表わすデータと前記動作データ生成手段により生成された人体の動作を表わすデータとを組み合わせて人体の画像を生成する画像生成手段とを具備し、
さらに、
前記心理パラメータ生成手段において、外部から与えられるパラメータと当該心理パラメータ生成手段により生成される心理の状態を示すパラメータとの関係、及び前記生理パ ラメータ生成手段において、外部から与えられるパラメータと当該生理パラメータ生成手段により生成される生理の状態を示すパラメータとの関係を、ファジィ関数の関係として設定したことを特徴とする人体画像生成装置。In a human body image generation device that generates a simulated human body image,
Environmental parameter generating means for generating a parameter indicating the state of the environment according to the surrounding environment;
A psychological parameter generating unit that generates a parameter indicating a mental state according to a parameter of the environmental state generated by the environmental parameter generating unit and a psychological characteristic of a human body targeted for image generation,
Physiological parameter generating means for generating a parameter indicating a physiological state, in accordance with the parameters of the environmental state generated by the environmental parameter generating means and the physiological characteristics of the human body to be image-generated,
Parameter updating means for updating the parameter of the mental state generated by the psychological parameter generating means and the parameter of the physiological state generated by the physiological parameter generating means in accordance with the parameter generated by the mutual parameter generating means;
A shape data registration unit in which data representing the shape of the human body is registered,
An operation data registration unit in which data representing the operation of the human body is registered;
Based on the data representing the shape of the human body read from the shape data registration unit, the shape of the human body corresponding to at least one of the environmental condition parameter, the psychological condition parameter, and the physiological condition parameter is determined. Shape data generating means for generating data to represent;
Based on the data representing the motion of the human body read from the motion data registration unit, the motion of the human body according to at least one of the environmental condition parameter, the psychological condition parameter, and the physiological condition parameter is described. Operation data generation means for generating data to represent;
Image generating means for generating an image of a human body by combining data representing the shape of the human body generated by the shape data generating means and data representing the motion of the human body generated by the motion data generating means ,
further,
In the psychological parameter generating means, the relationship between the parameters indicating the state of psychological generated by the parameter and the psychological parameter generating means for externally applied, and at the physiological parameter generating unit, the parameter with the physiologically parameter given from the outside A human body image generating apparatus , wherein a relation with a parameter indicating a physiological state generated by the generating means is set as a fuzzy function relation .
前記心理パラメータ生成手段は、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の心理的な特性に応じて、心理の状態を示すパラメータを生成し、
前記生理パラメータ生成手段は、前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータ及び画像生成の対象となる人体の生理的な特性に応じて、生理の状態を示すパラメータを生成するものであり、
さらに、
前記心理パラメータ生成手段において、前記環境パラメータ生成手段により生成される環境状態のパラメータと当該心理パラメータ生成手段により生成される心理状態のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記心理状態のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定し、
前記生理パラメータ生成手段において、前記環境パラメータ生成手段により生成される環境状態のパラメータと当該生理パラメータ生成手段により生成される生理状態のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記生理状態のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定したことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の人体画像生成装置。An individual difference generation unit that generates a parameter indicating a different characteristic depending on an individual human body to be subjected to image generation,
The psychological parameter generating unit is configured to generate a parameter of the environmental state generated by the environmental parameter generating unit, a parameter of an individual difference generated by the individual difference generating unit, and a psychological characteristic of a human body to be subjected to image generation. , Generate parameters that indicate the state of mind ,
The physiological parameter generating means is configured to generate a parameter of an environmental state generated by the environmental parameter generating means, a parameter of an individual difference generated by the individual difference generating means, and a physiological characteristic of a human body for which an image is to be generated. , To generate a parameter indicating the state of the physiological ,
further,
In the psychological parameter generation means, a relationship between a parameter of an environmental state generated by the environmental parameter generation means and a parameter of a psychological state generated by the psychological parameter generation means is set as a fuzzy function relation, and the individual difference Setting the change of the parameter of the psychological state according to the influence of the parameter of the individual difference generated by the generation means as the change of the shape of the membership function in the fuzzy function;
In the physiological parameter generating means, a relation between a parameter of an environmental state generated by the environmental parameter generating means and a parameter of a physiological state generated by the physiological parameter generating means is set as a fuzzy function relation, and the individual difference 3. The method according to claim 1 , wherein a change of the parameter of the physiological state according to an influence of the parameter of the individual difference generated by the generation unit is set as a change of a shape of a membership function in the fuzzy function. The human body image generation device according to the above.
周囲の環境に応じて環境の状態を示すパラメータを生成する環境パラメータ生成手段と、Environment parameter generating means for generating a parameter indicating the state of the environment according to the surrounding environment;
環境の状態を示すサンプル値,人体の生理的状態を示すサンプル値,人体の心理的状態を示すサンプル値をそれぞれ任意の組み合わせで入力するサンプル入力手段と、Sample input means for inputting a sample value indicating the state of the environment, a sample value indicating the physiological state of the human body, and a sample value indicating the psychological state of the human body in any combination;
人体の生理的状態のカテゴリを入力する生理カテゴリ入力手段と、Physiological category input means for inputting a category of a physiological state of a human body;
前記サンプル入力手段により入力された環境の状態を示すサンプル値と人体の生理的状態を示すサンプル値との組み合わせに応じて、画像生成の対象となる人体の前記生理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する生理的な特性を生成する生理特性生成手段と、According to the combination of the sample value indicating the state of the environment input by the sample input means and the sample value indicating the physiological state of the human body, the category of the human body to be subjected to image generation input by the physiological category input means Physiological characteristic generating means for generating a physiological characteristic corresponding to
前記環境パラメータ生成手段により生成された環境状態のパラメータ及び前記生理特性生成手段により生成された画像生成の対象となる人体の生理的な特性に応じて、生理の状態を示すパラメータを生成する生理パラメータ生成手段と、Physiological parameter for generating a parameter indicating a physiological state according to a parameter of an environmental state generated by the environmental parameter generating unit and a physiological characteristic of a human body to be image-generated by the physiological characteristic generating unit Generating means;
人体の心理的状態のカテゴリを入力する心理カテゴリ入力手段と、A psychological category input unit for inputting a category of a psychological state of the human body;
前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせに応じて、画像生成の対象となる人体の前記心理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する心理的な特性を生成する心理特性生成手段と、According to the combination of the sample value indicating the physiological state of the human body and the sample value indicating the mental state of the human body input by the sample input means, the image is input by the psychological category input means of the human body to be image-generated. A psychological characteristic generating means for generating a psychological characteristic corresponding to the category,
前記生理パラメータ生成手段により生成された生理の状態を示すパラメータ及び前記心理特性生成手段により生成された画像生成の対象となる人体の心理的な特性に応じて、心理の状態を示すパラメータを生成する心理パラメータ生成手段と、A parameter indicating a psychological state is generated according to a parameter indicating a physiological state generated by the physiological parameter generating unit and a psychological characteristic of a human body to be subjected to image generation generated by the psychological characteristic generating unit. Psychological parameter generation means,
前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせに応じて、画像生成の対象となる人体の形状変化の特性を生成する形状特性生成手段と、In accordance with a combination of a sample value indicating a physiological state of a human body and a sample value indicating a psychological state of the human body input by the sample input unit, a shape for generating a characteristic of a shape change of a human body to be image-generated. Characteristic generating means;
人体の形状を表わすデータが登録された形状データ登録部と、A shape data registration unit in which data representing a shape of a human body is registered,
この形状データ登録部から読み出された人体の形状を表わすデータを基本とし、前記生理パラメータ生成手段により生成された生理状態のパラメータ及び前記心理パラメータ生成手段により生成された心理状態のパラメータ及び前記形状特性生成手段により生成された形状変化の特性に応じた人体の形状を表わすデータを生成する形状データ生成手段と、Based on the data representing the shape of the human body read from the shape data registration unit, the parameters of the physiological state generated by the physiological parameter generating means and the parameters of the mental state generated by the psychological parameter generating means and the shape Shape data generating means for generating data representing the shape of the human body according to the characteristic of the shape change generated by the characteristic generating means,
前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせに応じて、画像生成の対象となる人体の動作の特性を生成する動作特性生成手段と、An operation characteristic for generating a characteristic of an operation of a human body to be image-generated according to a combination of a sample value indicating a physiological state of the human body and a sample value indicating a psychological state of the human body input by the sample input unit; Generating means;
画像生成の対象となる人体の動作の手順を入力する動作手順入力手段と、An operation procedure input means for inputting a procedure of an operation of a human body to be subjected to image generation;
人体の動作を表わすデータが登録された動作データ登録部と、An operation data registration unit in which data representing a human body operation is registered;
前記動作手順入力手段により入力される人体動作の手順に従って前記動作データ登録部から読み出された人体の動作を表わすデータを基本とし、前記生理パラメータ生成手段により生成された生理状態のパラメータ及び前記心理パラメータ生成手段により生成された心理状態のパラメータ及び前記動作特性生成手段により生成された人体動作の特性に応じた人体の動作を表わすデータを生成する動作データ生成手段と、Based on the data representing the motion of the human body read from the motion data registration unit in accordance with the procedure of the human body motion input by the motion procedure input means, the parameters of the physiological state generated by the physiological parameter generating means and the psychological condition Motion data generating means for generating data representing a motion of a human body in accordance with the parameters of the psychological state generated by the parameter generating means and the characteristics of the human body motion generated by the motion characteristic generating means;
前記形状データ生成手段により生成された人体の形状を表わすデータと前記動作データ生成手段により生成された人体の動作を表わすデータとを組み合わせて人体の画像を生成する画像生成手段とを具備し、Image generating means for generating an image of a human body by combining data representing the shape of the human body generated by the shape data generating means and data representing the motion of the human body generated by the motion data generating means,
さらに、further,
前記生理特性生成手段により生成される生理的な特性において、環境状態のパラメータと前記生理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する生理状態のパラメータとの関係、及び前記心理特性生成手段により生成される心理的な特性において、生理状態のパラメータと前記心理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する心理状態のパラメータとの関係、及び前記形状特性生成手段により生成される形状変化の特性において、生理状態のパラメータと心理状態のパラメータとに対する形状変化のパラメータとの関係、及び前記動作特性生成手段により生成される動作の特性において、生理状態のパラメータと心理状態のパラメータとに対する動作のパラメータとの関係を、ファジィ関数の関係として設定したことを特徴とする人体画像生成装置。In the physiological characteristic generated by the physiological characteristic generating unit, the relationship between the parameter of the environmental state and the parameter of the physiological state corresponding to the category input by the physiological category input unit, and the physiological characteristic generated by the psychological characteristic generating unit. In the psychological characteristics, the relationship between the parameter of the physiological state and the parameter of the psychological state corresponding to the category input by the psychological category input means, and the characteristic of the shape change generated by the shape characteristic generating means, The relationship between the shape parameter with respect to the state parameter and the mental state parameter, and the relationship between the physiological parameter and the mental state parameter in the motion characteristic generated by the motion characteristic generating means. Is set as a fuzzy function relationship. Human body image generating apparatus according to.
前記生理特性生成手段は、前記サンプル入力手段により入力された環境の状態を示すサンプル値と人体の生理的状態を示すサンプル値との組み合わせ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータに応じて、画像生成の対象となる人体の前記生理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する生理的な特性を生成し、The physiological characteristic generating means may include a combination of a sample value indicating an environmental state input by the sample input means and a sample value indicating a physiological state of a human body, and an individual difference parameter generated by the individual difference generating means. Accordingly, a physiological characteristic corresponding to the category of the human body to be image-generated by the physiological category input means is generated,
前記心理特性生成手段は、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータに応じて、画像生成の対象となる人体の前記心理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する心理的な特性を生成し、The psychological characteristic generating means is a combination of a sample value indicating a physiological state of a human body input by the sample input means and a sample value indicating a psychological state of the human body, and an individual difference generated by the individual difference generating means. According to the parameter, generate a psychological characteristic corresponding to the category of the human body to be subjected to image generation input by the psychological category input means,
前記形状特性生成手段は、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータに応じて、画像生成の対象となる人体の形状変化の特性を生成し、The shape characteristic generating means is a combination of a sample value indicating the physiological state of the human body and a sample value indicating the psychological state of the human body input by the sample input means, and an individual difference generated by the individual difference generating means. According to the parameters, generate the shape change characteristics of the human body to be image-generated,
前記動作特性生成手段は、前記サンプル入力手段により入力された人体の生理的状態を示すサンプル値と人体の心理的状態を示すサンプル値との組み合わせ及び前記個体差生成手段により生成された個体差のパラメータに応じて、画像生成の対象となる人体の動作の特性を生成するものであり、The operating characteristic generating means is a combination of a sample value indicating a physiological state of a human body and a sample value indicating a psychological state of the human body input by the sample inputting means, and an individual difference generated by the individual difference generating means. According to the parameter, the characteristic of the motion of the human body to be image-generated is generated,
さらに、further,
前記生理特性生成手段により生成される生理的な特性において、環境状態のパラメータと前記生理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する生理状態のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記生理状態のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定し、In the physiological characteristics generated by the physiological characteristic generating means, a relation between a parameter of an environmental state and a parameter of a physiological state corresponding to the category input by the physiological category inputting means is set as a relation of a fuzzy function, Setting the change of the parameter of the physiological state according to the influence of the parameter of the individual difference generated by the individual difference generating means as a change of the shape of the membership function in the fuzzy function;
前記心理特性生成手段により生成される心理的な特性において、生理状態のパラメータと前記心理カテゴリ入力手段により入力されたカテゴリに対応する心理状態のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記心理状態のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定し、In the psychological characteristics generated by the psychological characteristics generating means, a relationship between a parameter of a physiological state and a parameter of a psychological state corresponding to the category input by the psychological category inputting means is set as a relation of a fuzzy function, Setting a change in the parameter of the psychological state according to the influence of the parameter of the individual difference generated by the individual difference generation unit as a change in the shape of the membership function in the fuzzy function;
前記形状特性生成手段により生成される形状変化の特性において、生理状態のパラメータと心理状態のパラメータとに対する形状変化のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記形状変化のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定し、In the characteristic of the shape change generated by the shape characteristic generating means, the relationship between the parameter of the physiological condition and the parameter of the psychological condition and the parameter of the shape change is set as a fuzzy function relationship, and the relation is generated by the individual difference generating means. The parameter change of the shape change according to the effect of the parameter of the individual difference is set as a change in the shape of the membership function in the fuzzy function,
前記動作特性生成手段により生成される動作の特性において、生理状態のパラメータと心理状態のパラメータとに対する動作のパラメータとの関係をファジィ関数の関係として設定すると共に、前記個体差生成手段により生成される個体差のパラメータの影響に応じた前記動作のパラメータの変化を前記ファジィ関数におけるメンバーシップ関数の形状の変化として設定したことを特徴とする請求項4記載の人体画像生成装置。In the characteristic of the motion generated by the motion characteristic generating means, the relation between the parameter of the physiological state and the parameter of the psychological state is set as the relation of the fuzzy function and generated by the individual difference generating means. 5. The human body image generation device according to claim 4, wherein a change in the parameter of the operation according to the influence of the parameter of the individual difference is set as a change in the shape of the membership function in the fuzzy function.
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