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JP3901154B2 - Program, information storage medium, data compression system, and computer control method - Google Patents
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Program, information storage medium, data compression system, and computer control method Download PDF

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Description

本発明は、プログラム、情報記憶媒体、データ圧縮システム及びコンピュータの制御方法に関する。   The present invention relates to a program, an information storage medium, a data compression system, and a computer control method.

従来から、サンプリングデータからキーフレーム(キーデータ)となるデータを選択して記憶させ、再現時にはキーフレーム間をスプライン関数で補間するキーフレーム補間によるデータ圧縮が行われている。このようにすると、サンプリングデータをすべてベタのデータとしてもつ場合よりも記憶データ量を少なくすることができる。   Conventionally, data compression is performed by key frame interpolation in which data to be key frames (key data) is selected from sampling data and stored, and during reproduction, the key frames are interpolated with a spline function. In this way, the amount of stored data can be reduced as compared with the case where all the sampling data is solid data.

ここでキーフレームデータからサンプリングデータの再現する際の精度を高めるためには、サンプリングデータのどの点をキーフレームとなるデータとして選択するかが重要なポイントとなる。   Here, in order to increase the accuracy in reproducing the sampling data from the key frame data, it is important to select which point of the sampling data as the data to be the key frame.

しかし、近似精度を高めるキーフレームデータの選定に関しては、定まった手法は存在せず、手作業で試行錯誤して行われていたため、手間がかかりコストが増加した。   However, there is no fixed method for selecting the key frame data for improving the approximation accuracy, and it has been done manually by trial and error, which takes time and increases the cost.

そこで、本願発明者は近似精度の高いキーデータの選定を自動的に行う手法を開発している。
特開2000−106529号
Therefore, the present inventor has developed a method for automatically selecting key data with high approximation accuracy.
JP 2000-106529 A

上記特許文献では、差分商によってキーフレームデータを選定する手法が開示されており、上記手法によれば、キーフレーム選定の自動化をはかることができる。   The above patent document discloses a method of selecting key frame data by a difference quotient, and according to the above method, key frame selection can be automated.

しかしデータがノイズを含んでいる、もしくは不連続性を有している場合には、微分や差分商はノイズや不連続性を増幅させる性質がある。例えばモーションキャプチャ等で取得されたデータには実際にはノイズが入っているので、かかるデータをサンプリングデータとする場合には、上記手法では肝心のキーフレームを見失ってしまうという問題点があった。   However, when the data contains noise or has discontinuity, the differentiation and difference quotient have the property of amplifying the noise and discontinuity. For example, since the data acquired by motion capture or the like actually includes noise, when such data is used as sampling data, there is a problem that the key frame is lost in the above method.

本発明は、以上のような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、キーデータの選定の自動化が可能でノイズにつよいプログラム、情報記憶媒体、データ圧縮システム及びコンピュータの制御方法を提供することである。   The present invention has been made in view of the problems as described above. The object of the present invention is to control a program, an information storage medium, a data compression system, and a computer that can automate the selection of key data and are noise-resistant. Is to provide a method.

(1)本発明は、複数のサンプリングデータyiのなかからキーデータを選択するためのプログラムであって、
サンプリングデータyiとyi+1のデータ間を、補間するための補間関数Si(x)の情報を求める補間関数演算手段と、
前記補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求める差分パラメータ演算手段と、
iに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択するキーデータ選択手段と、
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
(1) The present invention is a program for selecting key data from a plurality of sampling data y i .
Interpolation function computing means for obtaining information of an interpolation function S i (x) for interpolating between sampling data y i and y i + 1 .
Difference parameter calculation means for obtaining a difference parameter k i corresponding to the sampling data y i based on the interpolation function S i (x);
Based on the difference parameter k i corresponding to y i, and the key data selection means for selecting key data to determine whether to select the y i as the key data,
And making the computer function.

また本発明は、上記各手段を含むデータ圧縮システムに関係する。また本発明は、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、上記各手段としてコンピュータを機能させるプログラムを記憶(記録)した情報記憶媒体に関係する。   The present invention also relates to a data compression system including the above means. The present invention also relates to a computer-readable information storage medium that stores (records) a program that causes a computer to function as each of the above-described means.

ここにおいてサンプリングデータyi(i=0,1,2、・・・)とは離散データである。yiは例えば、時刻tiにおけるサンプリングデータでもよいし、位置等の他の要因に関するサンプリングデータでもよい。 Here, the sampling data y i (i = 0, 1, 2,...) Is discrete data. For example, y i may be sampling data at time t i , or may be sampling data related to other factors such as position.

キーデータとは、間引きデータ圧縮を行う際にまびかないデータのことであり、圧縮されたデータを復元する場合には、キーデータに基づき、補間曲線の情報等を用いて間引いたデータを復元する。   Key data is data that does not spread when thinned data compression is performed. When restoring compressed data, the data thinned using interpolation curve information, etc. is restored based on the key data. To do.

例えばサンプリングデータはモーションキャプチャシステムにより取得されたデータでもよい。この場合、キーデータは、キーフレームデータとなる。   For example, the sampling data may be data acquired by a motion capture system. In this case, the key data is key frame data.

本発明によれば、ベタのサンプリングデータ間(本来ならデータのない区間)についてあえて補間関数を考えて、yiとyi+1間の補間関数Si(x)を求め、Si(x)に基づきyiに対応した差分パラメータkiを求める。そしてyiに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択することができるため、サンプリングデータからキーデータを選択する作業を自動化することができる。 According to the present invention, an interpolation function S i (x) between y i and y i + 1 is obtained by considering an interpolation function between solid sampling data (a section without data originally), and S i (x ) To obtain a difference parameter k i corresponding to y i . Then, based on the difference parameter k i corresponding to y i , it is possible to select key data by determining whether or not y i is selected as key data, so that the operation of selecting key data from sampling data is automated. Can do.

(2)本発明の前記差分パラメータ演算手段は、
補間関数Si(x)の係数の値に基づき差分パラメータkiを求めることを特徴とする。
(2) The difference parameter calculation means of the present invention comprises:
The difference parameter k i is obtained based on the value of the coefficient of the interpolation function S i (x).

例えば補間関数をn次スプライン関数で与える場合、補間関数は、Si(x)=ani(x−xin+・・・+a1i(x−xi)+a0iで与えられるため最高次の係数aniに基づき差分パラメータkiを求めるようにしてもよい。 For example, when the interpolation function is given as an n-order spline function, the interpolation function is given by S i (x) = a ni (x−x i ) n +... + A 1i (x−x i ) + a 0i. The difference parameter k i may be obtained based on the next coefficient a ni .

(3)本発明の前記差分パラメータ演算手段は、
i-1からyiの間を補間するための第1の補間関数Siー1(x)と、yiとyi+1の間を補間するための第2の補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求めることを特徴とする。
(3) The difference parameter calculation means of the present invention comprises:
y first from i-1 for interpolating between y i 1 of the interpolation function S i-1 and (x), y i and y i + 1 second for interpolating between interpolation function S i ( The difference parameter k i corresponding to the sampling data y i is obtained based on x).

本発明によれば、ベタのサンプリングデータ間(本来ならデータのない区間)についてあえて補間関数を考えて、yiの前後の第1の補間関数Si(x)と第2のSi+1(x)に基づきyiのに対応した差分パラメータkiを求める。そしてyiに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択することができるため、サンプリングデータからキーデータを選択する作業を自動化することができる。 According to the present invention, an interpolation function is considered between solid sampling data (originally no data section), and the first interpolation function S i (x) before and after y i and the second S i + 1. Based on (x), a difference parameter k i corresponding to y i is obtained. Then, based on the difference parameter k i corresponding to y i , it is possible to select key data by determining whether or not y i is selected as key data, so that the operation of selecting key data from sampling data is automated. Can do.

(4)本発明の前記差分パラメータ演算手段は、
第1の補間関数Siー1(x)と第2の補間関数Si(x)に基づき差関数Fi(x)を設定し、差関数Fi(x)に基づき差分パラメータkiを求めることを特徴とする。
(4) The difference parameter calculation means of the present invention comprises:
A difference function F i (x) is set based on the first interpolation function S i −1 (x) and the second interpolation function S i (x), and the difference parameter k i is set based on the difference function F i (x). It is characterized by seeking.

ここにおいて差関数Fi(x)は、第1の補間関数Siー1(x)と第2の補間関数Si(x)の差に基づき設定されるものでも良いし、下記のような関数として設定されるものでもよい。 In this case, the difference function F i (x) may be set based on the difference between the first interpolation function S i −1 (x) and the second interpolation function S i (x). It may be set as a function.

Figure 0003901154
Figure 0003901154

(5)本発明の前記差分パラメータ演算手段は、
前記差関数Fi(x)を、第1の補間関数Siー1(x)と第2の補間関数Si(x)の差として与えられる関数として設定し、当該差関数Fi(x)の係数の値に基づき差分パラメータkiを求めることを特徴とする。
(5) The difference parameter calculation means of the present invention comprises:
The difference function F i (x) is set as a function given as a difference between the first interpolation function S i −1 (x) and the second interpolation function S i (x), and the difference function F i (x ) To obtain the difference parameter k i based on the value of the coefficient.

例えばn次スプライン関数の場合、差関数はFi(x)=li(x−xinで与えられるのでliに基づき差分パラメータkiを求めるようにしてもよい。 For example, in the case of an nth-order spline function, the difference function is given by F i (x) = l i (x−x i ) n , so the difference parameter k i may be obtained based on l i .

(6)本発明の前記差分パラメータ演算手段は、
前記差関数Fi(x)を、第1の補間関数Siー1(x)と第2の補間関数Si(x)の差として与えられる関数として設定し、当該差関数Fi(x)の積分値を求め、求めた積分値に基づき差分パラメータkiを求めることを特徴とする。
(6) The difference parameter calculation means of the present invention comprises:
The difference function F i (x) is set as a function given as a difference between the first interpolation function S i −1 (x) and the second interpolation function S i (x), and the difference function F i (x ), And a difference parameter k i is obtained based on the obtained integral value.

例えばxi、xi+1によって定まる小区間における関数Si(x)と関数Si+1(x)によって定まる領域の面積に基づき差分パラメータkiを求めるようにしてもよい。 For example, the difference parameter k i may be obtained based on the area of the region determined by the function S i (x) and the function S i + 1 (x) in a small section determined by x i and x i + 1 .

ここにおいて差関数Fi(x)は、第1の補間関数Siー1(x)と第2の補間関数Si(x)の差に基づき設定されるものでも良いし、下記のような関数として設定されるものでもよい。 In this case, the difference function F i (x) may be set based on the difference between the first interpolation function S i −1 (x) and the second interpolation function S i (x). It may be set as a function.

Figure 0003901154
Figure 0003901154

(7)本発明の前記キーデータ選択手段は、
差分パラメータに基づき、しきい値を決定し、
前記差分パラメータkiと当該しきい値を比較して、比較結果に基づきキーデータとなるサンプリングデータを選択することを特徴とする。
(7) The key data selection means of the present invention comprises:
Based on the difference parameter, determine the threshold,
The difference parameter k i is compared with the threshold value, and sampling data serving as key data is selected based on the comparison result.

(8)本発明の前記キーデータ選択手段は、
所定のしきい値と前記差分パラメータkiとを比較して、比較結果に基づきキーデータとなるサンプリングデータを選択することを特徴とする。
(8) The key data selection means of the present invention comprises:
It is compared with a predetermined threshold value and the difference parameter k i, and selects the sampling data to be the key data based on the comparison result.

(9)本発明は前記各補間関数Si(x)をスプライン関数で設定することを特徴とする。 (9) The present invention is characterized in that each interpolation function S i (x) is set by a spline function.

実用上は3次スプライン関数であることが多い。   In practice, it is often a cubic spline function.

(10)本発明は、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、上記いずれかのプログラムを記憶したことを特徴とする。   (10) The present invention is a computer-readable information storage medium characterized by storing any of the above programs.

(11)本発明は、複数のサンプリングデータyi(i=0,1、2、・・・)のなかからキーデータを選択するためのデータ圧縮システムであって、
サンプリングデータyiの各データ間を、補間するための補間関数Si(x)の情報を求める補間関数演算手段と、
iとからyi+1の間を補間するための補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求める差分パラメータ演算手段と、
iに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択するキーデータ選択手段と、
を含むことを特徴とする。
(11) The present invention is a data compression system for selecting key data from a plurality of sampling data y i (i = 0, 1, 2,...)
An interpolation function computing means for obtaining information on an interpolation function S i (x) for interpolating between the sampling data y i ;
difference parameter calculation means for obtaining a difference parameter k i corresponding to the sampling data y i based on an interpolation function S i (x) for interpolating between y i and y i + 1 ;
Based on the difference parameter k i corresponding to y i, and the key data selection means for selecting key data to determine whether to select the y i as the key data,
It is characterized by including.

(12)本発明のデータ圧縮システムは、
前記差分パラメータ演算手段が、
i-1からyiの間を補間するための第1の補間関数Siー1(x)と、yiとyi+1の間を補間するための第2の補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求めることを特徴とする。
(12) The data compression system of the present invention
The difference parameter calculation means is
y first from i-1 for interpolating between y i 1 of the interpolation function S i-1 and (x), y i and y i + 1 second for interpolating between interpolation function S i ( The difference parameter k i corresponding to the sampling data y i is obtained based on x).

(13)本発明は、複数のサンプリングデータyi(i=0,1、2、・・・)のなかからキーデータを選択する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータの制御方法であって、
サンプリングデータyiの各データ間を、補間するための補間関数Si(x)の情報を求める補間関数演算ステップと、
iとからyi+1の間を補間するための補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求める差分パラメータ演算ステップと、
iに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択するキーデータ選択ステップと、
を含むことを特徴とする。
(13) The present invention is a computer control method for causing a computer to execute processing for selecting key data from among a plurality of sampling data y i (i = 0, 1, 2,...)
An interpolation function calculation step for obtaining information of an interpolation function S i (x) for interpolating between each data of the sampling data y i ;
a difference parameter calculation step for obtaining a difference parameter k i corresponding to the sampling data y i based on an interpolation function S i (x) for interpolating between y i and y i + 1 ;
Based on the difference parameter k i corresponding to y i, and the key data selection step of selecting key data to determine whether to select the y i as the key data,
It is characterized by including.

(14)本発明のコンピュータの制御方法は、
前記差分パラメータステップが、
i-1からyiの間を補間するための第1の補間関数Siー1(x)と、yiとyi+1の間を補間するための第2の補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求めることを特徴とする。
(14) A computer control method according to the present invention includes:
The difference parameter step comprises:
y first from i-1 for interpolating between y i 1 of the interpolation function S i-1 and (x), y i and y i + 1 second for interpolating between interpolation function S i ( The difference parameter k i corresponding to the sampling data y i is obtained based on x).

以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて説明する。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を何ら限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。   In addition, this embodiment demonstrated below does not limit the content of this invention described in the claim at all. Further, not all of the configurations described in the present embodiment are essential as a solution means of the present invention.

図1は、所定の間隔でサンプリングされた離散データ(サンプリングデータ)を示している。   FIG. 1 shows discrete data (sampling data) sampled at a predetermined interval.

ここでサンプリングデータが例えばモーションデータとしてモーションキャプチャ等により1/60秒ごとにサンプリングされた、関節の回転角等のデータである場合を例にとり説明する。   Here, the case where the sampling data is data such as the rotation angle of the joint sampled every 1/60 seconds by motion capture or the like as motion data will be described as an example.

0,y1,y2、・・・は、時刻t(t=x0,x2,x3、・・・)において取得されたサンプリングデータ(モーションデータ)である。 y 0 , y 1 , y 2 ,... are sampling data (motion data) acquired at time t (t = x 0 , x 2 , x 3 ,...).

ここですべてのデータy0,y1,y2、・・・をベタのモーションデータとして記憶させるとデータ量が膨大となるため、キーフレームとなるデータと補間関数に関する情報のみを圧縮データとして記憶させる。そしてこのキーフレームデータと補間関数に基づき、キーフレーム間のデータを復元することにより、モーションを再現することができる。 Here, since all the data y 0 , y 1 , y 2 ,... Are stored as solid motion data, the amount of data becomes enormous, so only key frame data and interpolation function information is stored as compressed data. Let Based on the key frame data and the interpolation function, the motion can be reproduced by restoring the data between the key frames.

本実施の形態では、かかるキーフレームデータの選定を以下に説明する手法により自動的に行うことができる。   In the present embodiment, such key frame data can be automatically selected by the method described below.

まずベタデータであるy0,y1,y2、・・・の各データ間を補間するための補間関数S0(x)、S1(x),S2(x)、・・の情報を求める。 First, information on interpolation functions S 0 (x), S 1 (x), S 2 (x),... For interpolating between each data of solid data y 0 , y 1 , y 2 ,. Ask for.

i(x)はフレームxiからその次のフレームxi+1までの小区間における補間関数である。 S i (x) is an interpolation function in a small section from the frame x i to the next frame x i + 1 .

そして前記補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求める。 Based on the interpolation function S i (x), a difference parameter k i corresponding to the sampling data y i is obtained.

例えば補間関数が3次のスプライン関数である場合には、補間関数は以下の式で与えられる。   For example, when the interpolation function is a cubic spline function, the interpolation function is given by the following expression.

i(t)=ai(x−xi3+bi(x−xi2+ci(x−xi)+di
そしてすべて小区間における補間関数を求め、そのai値をyiに対応した差分パラメータkiとし、差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断するようにしてもよい。
S i (t) = a i (x−x i ) 3 + b i (x−x i ) 2 + c i (x−x i ) + d i
Then determine the interpolation function in small sections all, as its a i value difference parameter k i corresponding to y i, based on the difference parameter k i, also determine whether to select the y i as the key data Good.

図2(A)(B)は、本実施の形態の差関数について説明するための図である。   2A and 2B are diagrams for explaining the difference function of the present embodiment.

図2(A)に示すように、区間[xi-1、xi)をTiー1、区間[xi、xi+1)をTiとする。そして区間Tiー1において、yi-1、yiを補間するための関数をSi-1(x)、区間Tiにおいて、yi、yi+1を補間するための関数をSi(x)とする。 As shown in FIG. 2A, the section [x i−1 , x i ) is T i −1 and the section [x i , x i + 1 ) is T i . And in the interval T i over 1, y i-1, a function for interpolating the y i S i-1 (x ), in the interval T i, y i, a function for interpolating the y i + 1 S Let i (x).

図2(B)は、区間Tiにおける補間関数Si-1(x)と補間関数Si(x)の関係について説明するための図である。 FIG. 2B is a diagram for explaining the relationship between the interpolation function S i-1 (x) and the interpolation function S i (x) in the section T i .

本実施の形態では、区間Ti-1における補間関数Si-1(x)の区間Tiにおける軌跡10を考える。また区間Tiにおける補間関数Si(x)の区間Tiにおける軌跡30を考えると。ここで、軌跡30(区間Tiにおける補間関数Si(x))は軌跡10(区間Tiにおける補間関数Si-1(x))に所定の差関数Fi(軌跡20)を加えて得られるとすると以下の式が成り立つ。 In this embodiment, consider the trajectory 10 in the interval T i of the interpolation function S i-1 (x) in the interval T i-1. Consider the locus 30 in the section T i of the interpolation function S i (x) in the section T i . Here, the locus 30 (interpolation function S i in the interval T i (x)) is added a predetermined difference function F i (locus 20) in the locus 10 (interpolated in the interval T i function S i-1 (x)) If it is obtained, the following formula is established.

i(x)−Si-1(x)=Fi(x)
本実施の形態では差関数Fi(x)に基づき差分パラメータkiを決定することもできる。そして差分パラメータkiに基づきyiをキーフレームデータとして選択するかいなか決定するようにしてもよい。
S i (x) −S i−1 (x) = F i (x)
In the present embodiment, the difference parameter k i can also be determined based on the difference function F i (x). Then, based on the difference parameter k i , it may be determined whether to select y i as key frame data.

例えば第1の補間関数Siー1(x)と第2の補間関数si(x)の差である差関数Fi(x)の係数の値に基づき差分パラメータを求めるようにしてもよい。 For example, the difference parameter may be obtained based on the value of the coefficient of the difference function F i (x) that is the difference between the first interpolation function S i −1 (x) and the second interpolation function s i (x). .

サンプリングデータ間の補間関数としてm次スプライン関数を用いる場合を例にとり説明する。   A case where an m-order spline function is used as an interpolation function between sampling data will be described as an example.

ここでm次スプライン関数とは小区間[xj,xj+1),j=0,…N−1,上で、別々に定義されたm次多項式を、節点でm−1階までの微分係数の値が一致するように互いにつなぎ会わせた“区分的”解析関数(多項式)である。 Here, the m-th order spline function is an m-order polynomial defined separately on the small interval [x j , x j + 1 ), j = 0,. It is a “piecewise” analytic function (polynomial) that is connected together so that the values of the differential coefficients match.

図3は節点(xj,yj)が1つしかない3次のスプライン関数Si、Si+1を示している。 FIG. 3 shows cubic spline functions S i and S i + 1 having only one node (x j , y j ).

3次のスプライン関数Sは、分点xjの両側で、各々別の3次多項式sj-1,sjで表され、節点(xj,yj)点上で、2回連続微分可能(2階導関数が連続という意味の慣用句。C2級であるともいう)である。 Cubic spline function S is on both sides of the equinox x j, expressed in each separate cubic polynomial s j-1, s j, the node (x j, y j) on points, twice continuously differentiable is a (second derivative is also referred to as an idiom .C 2 class in the sense of continuity).

ここでスプライン関数の定義から以下の式が成り立つ。   Here, the following formula is established from the definition of the spline function.

Figure 0003901154
Figure 0003901154

これから以下の式が成り立つ。   From this, the following equation holds.

Figure 0003901154
Figure 0003901154

ここで、cjは適当な定数である。 Here, c j is an appropriate constant.

本実施の形態では、各区間Ti(区間[xi-1、xi)、i=0,1,2、・・)について対応するciを演算し、これを差分パラメータとして用いてサンプリングデータyiをキーフレームデータとして選択するか否か判断する。 In the present embodiment, the corresponding c i is calculated for each section Ti (section [x i−1 , x i ), i = 0, 1, 2,...), And this is used as a difference parameter to obtain sampling data. It is determined whether or not y i is selected as key frame data.

図4(A)(B)は、本実施の形態における差分パラメータに基づくキーフレームデータの抽出の一例について説明するための図である。   4A and 4B are diagrams for explaining an example of key frame data extraction based on the difference parameter in the present embodiment.

図4(A)は、各点iにおけるサンプリングデータyiと対応するaiの表であり、図4(B)は、各点iにおけるサンプリングデータyiと対応するaiのグラフである。 4A is a table of a i corresponding to the sampling data y i at each point i, and FIG. 4B is a graph of a i corresponding to the sampling data y i at each point i.

iは(i=2,3,4、・・・・)は区間Ti(i=2,3,4、・・・・)におけるSi(t)=ai(x−xi3+bi(x−xi2+ci(x−xi)+diで与えられる補間関数(x−xi3の係数である。 a i (i = 2, 3, 4,...) is S i (t) = a i (x−x i ) in the section T i (i = 2, 3, 4,...). 3 + b i (x−x i ) 2 + c i (x−x i ) + d i is the coefficient of the interpolation function (x−x i ) 3 given by

本実施の形態では|ai|が大きいほど寄与度が大きい(キーフレームとして選択する価値が大きい)と考え、|ai|を差分パラメータとして対応するyiをキーフレームとするか否か判断する。 In this embodiment, it is considered that the greater the value | a i |, the greater the contribution (the value to be selected as a key frame is greater), and whether or not y i corresponding to | a i | To do.

差分パラメータaiに基づき、しきい値εを決定し、前記差分パラメータaiと当該しきい値εを比較して、比較結果に基づきキーフレームとなるサンプリングデータを選択するようにしてもよい。 A threshold value ε may be determined based on the difference parameter a i , the difference parameter a i may be compared with the threshold value ε, and sampling data serving as a key frame may be selected based on the comparison result.

例えばaiを加算平均して所定の係数を乗じたものをしきい値εとして決定するようにしてもよい。 For example, the threshold value ε may be determined by averaging a i and multiplying by a predetermined coefficient.

ここでしきい値ε=ε1(ε1=0.1)と設定した場合には、例えば|ai|≧|ε1|となるaiを抽出して、対応するyiをキーフレームデータとするようにしてもよい。この場合、a1、a7、a8,a9、a10、a11、a12、a14、a15、a16が抽出され、これに対応するサンプリングデータy1、y7、y8,y9、y10、y11、y12、y14、y15、y16がキーフレームデータとして選択される。 Here, if the set threshold value ε = ε 1 (ε 1 = 0.1) and is, for example, | a i | ≧ | ε 1 | and extracts a i made, corresponding yi key frame data You may make it. In this case, a 1 , a 7 , a 8 , a 9 , a 10 , a 11 , a 12 , a 14 , a 15 , a 16 are extracted, and the corresponding sampling data y 1 , y 7 , y 8 are extracted. , Y 9 , y 10 , y 11 , y 12 , y 14 , y 15 , y 16 are selected as key frame data.

またしきい値ε=ε2(ε2=0.2)と設定した場合には、例えば|ai|≧|ε2|となるaiを抽出して、対応するyiをキーフレームデータとするようにしてもよい。この場合、a7、a8,a9、a10、a11、a15、a16が抽出され、これに対応するサンプリングデータy7、y8,y9、y10、y11、y15、y16がキーフレームデータとして選択される。 Also in case of setting the threshold ε = ε 2 (ε 2 = 0.2) and is, for example, | a i | ≧ | ε 2 | and formed by extracting a i, the corresponding y i key frame data You may make it. In this case, a 7 , a 8 , a 9 , a 10 , a 11 , a 15 , a 16 are extracted, and the corresponding sampling data y 7 , y 8 , y 9 , y 10 , y 11 , y 15 are extracted. , y 16 is selected as a key frame data.

なおaiの値の値を用いてしきい値を決定するのではなく、予め用意されている所定の値を用いるようにしてもよい。 Instead of determining the threshold value using the value of a i , a predetermined value prepared in advance may be used.

図5は、本実施の形態の差分パラメータの他の例について説明するための図である。   FIG. 5 is a diagram for explaining another example of the difference parameter according to the present embodiment.

時刻xiから時刻xi+1の区間Tiにおける関数si(x)と関数si-1(x)に決定される領域の面積Miに基づき差分パラメータを求めるようにしてもよい。ここでは前記面積Miは関数si(x)と関数si-1(x)と関数x=xi+1によって囲まれた領域の面積(時刻が不等間隔であれば、何らかの正規化を行うものとする)となっている。 From time x i and time x i + 1 interval T function at i s i (x) function s i-1 may be obtained difference parameter based on the area M i of area determined in (x). Here, the area M i is the area of the region surrounded by the function s i (x), the function s i-1 (x), and the function x = x i + 1 (if the times are unequal intervals, some normalization is performed). ).

このように各サンプリングデータyiについて関数si(x)と関数si-1(x)とx=xi+1によって囲まれる面積Miを演算し、面積Miを差分パラメータとして、面積Miが所定の条件を満たすときに対応するyiをキーフレームデータとして選択するようにしてもよい。 Thus, for each sampling data y i , the area M i surrounded by the function s i (x), the function s i-1 (x), and x = x i + 1 is calculated, and the area M i is used as a difference parameter to calculate the area. The corresponding y i when M i satisfies a predetermined condition may be selected as key frame data.

本発明は、コンピュータ・システム上のプログラムにより、サンプリング・データの圧縮装置等として実現されている。   The present invention is realized as a sampling data compression device or the like by a program on a computer system.

本発明を、サンプリング・データの例として、モーション・キャプション・データを用いた場合において、詳しく説明する。   The present invention will be described in detail when motion caption data is used as an example of sampling data.

図6は、モーション・キャプション・データを収集して、そのデータを圧縮するシステムの構成例である。   FIG. 6 is a configuration example of a system that collects motion caption data and compresses the data.

図6において、システムは、処理部110、記憶部120、情報記憶媒体130、表示部140,入力部150、通信部160、モーションデータ取得部170等を含む。   6, the system includes a processing unit 110, a storage unit 120, an information storage medium 130, a display unit 140, an input unit 150, a communication unit 160, a motion data acquisition unit 170, and the like.

記憶部120は、処理部110や通信部160などのワーク領域となるもので、その機能はRAMなどのハードウェアにより実現できる。   The storage unit 120 serves as a work area such as the processing unit 110 and the communication unit 160, and its function can be realized by hardware such as a RAM.

情報記憶媒体130(コンピュータにより読み取り可能な媒体)は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク(CD、DVD)、光磁気ディスク(MO)、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、或いはメモリ(ROM)などのハードウェアにより実現できる。   The information storage medium 130 (computer-readable medium) stores programs, data, and the like, and functions as an optical disk (CD, DVD), a magneto-optical disk (MO), a magnetic disk, a hard disk, and a magnetic tape. Alternatively, it can be realized by hardware such as a memory (ROM).

処理部100は、この情報記憶媒体130に格納されるプログラム(データ)に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち情報記憶媒体130には、本実施形態の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム(各部の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム)が記憶される。   The processing unit 100 performs various processes of the present embodiment based on a program (data) stored in the information storage medium 130. That is, the information storage medium 130 stores a program for causing a computer to function as each unit of the present embodiment (a program for causing a computer to execute processing of each unit).

表示部140は、本実施形態により生成された画像を出力するものであり、その機能は、CRT、LCD、タッチパネル型ディスプレイ、或いはHMD(ヘッドマウントディスプレイ)などのハードウェアにより実現できる。   The display unit 140 outputs an image generated according to the present embodiment, and its function can be realized by hardware such as a CRT, LCD, touch panel display, or HMD (head mounted display).

通信部160は、外部(例えばホスト装置や他のゲームシステム)との間で通信を行うための各種の制御を行うものであり、その機能は、各種プロセッサ又は通信用ASICなどのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。   The communication unit 160 performs various controls for communicating with the outside (for example, a host device or other game system), and functions thereof include hardware such as various processors or communication ASICs, It can be realized by a program.

なお本実施形態の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム(データ)は、ホスト装置(サーバー)が有する情報記憶媒体からネットワーク及び通信部160を介して情報記憶媒体130(記憶部120)に配信するようにしてもよい。このようなホスト装置(サーバー)の情報記憶媒体の使用も本発明の範囲内に含めることができる。   A program (data) for causing a computer to function as each unit of the present embodiment is distributed from the information storage medium of the host device (server) to the information storage medium 130 (storage unit 120) via the network and communication unit 160. You may do it. Use of the information storage medium of such a host device (server) can also be included in the scope of the present invention.

処理部100(プロセッサ)は、入力部150からの入力データ等やプログラムなどに基づいて、各種の処理を行う。処理部100は記憶部120をワーク領域として各種処理を行う。この処理部100の機能は、各種プロセッサ(CPU、DSP等)やASIC(ゲートアレイ等)などのハードウェアや、プログラム(ゲームプログラム)により実現できる。   The processing unit 100 (processor) performs various processes based on input data from the input unit 150, a program, and the like. The processing unit 100 performs various processes using the storage unit 120 as a work area. The function of the processing unit 100 can be realized by hardware such as various processors (CPU, DSP, etc.), ASIC (gate array, etc.), and a program (game program).

処理部100では、複数のサンプリングデータyiのなかからキーデータを選択するためのプログラムが実行され、サンプリングデータyiとyi+1のデータ間を、補間するための補間関数Si(x)の情報を求める補間関数演算手段と、
前記補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求める差分パラメータ演算手段と、
iに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択するキーデータ選択手段として機能する。
In the processing unit 100, a program for selecting key data from the plurality of sampling data y i is executed, and an interpolation function S i (x for interpolating between the sampling data y i and y i + 1 data). Interpolation function calculating means for obtaining information on)
Difference parameter calculation means for obtaining a difference parameter k i corresponding to the sampling data y i based on the interpolation function S i (x);
Based on the difference parameter k i corresponding to y i , it functions as key data selection means for determining whether to select y i as key data and selecting key data.

ここで補間関数Si(x)の係数の値に基づき差分パラメータkiを求めるようにしてもよい。 Here, the difference parameter k i may be obtained based on the coefficient value of the interpolation function S i (x).

またyi-1からyiの間を補間するための補間関数Siー1(x)と、yiとyi+1の間を補間するための補間関数Si(x)に基づき、サンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求めるようにしてもよい。 The basis of y i-1 interpolation function to interpolate between y i S i-1 and (x), the y i and y i + 1 interpolation function to interpolate between the S i (x), A difference parameter k i corresponding to the sampling data y i may be obtained.

また第1の補間関数Siー1(x)と第2の補間関数Si(x)の差である差関数Fi(x)の係数の値に基づき差分パラメータkiを求めるようにしてもよい。 Further, the difference parameter k i is obtained based on the value of the coefficient of the difference function F i (x), which is the difference between the first interpolation function S i −1 (x) and the second interpolation function S i (x). Also good.

また差分パラメータに基づき、しきい値を決定し、前記差分パラメータkiと当該しきい値を比較して、比較結果に基づきキーデータとなるサンプリングデータを選択するようにしてもよい。 Further, a threshold value may be determined based on the difference parameter, the difference parameter k i may be compared with the threshold value, and sampling data serving as key data may be selected based on the comparison result.

また所定のしきい値と前記差分パラメータkiとを比較して、比較結果に基づきキーデータとなるサンプリングデータを選択するようにしてもよい。 Also by comparing the predetermined threshold with the difference parameter k i, may be selected sampling data as the key data based on the comparison result.

またxi、xi+1によって定まる小区間における関数si(x)と関数si+1(x)によって定まる領域の面積に基づき差分パラメータkiを求めるようにしてもよい。 Further, the difference parameter k i may be obtained based on the area of the region determined by the function s i (x) and the function s i + 1 (x) in a small section determined by x i and x i + 1 .

モーションデータ取得部170は、例えば人間の動きを表すデータを収集するためのシステムであるモーション・キャプチャ・システム等を用いる。   The motion data acquisition unit 170 uses, for example, a motion capture system that is a system for collecting data representing human motion.

図7は、本実施の形態の処理の流れについて説明するためのフローチャート図である。   FIG. 7 is a flowchart for explaining the flow of processing of the present embodiment.

まず、システム100は、モーションデータ取得部170からモーションデータを収集して記憶部120等に記憶する(ステップS10)。モーションデータ取得部170がモーションキャプチャシステム等を介して取得するモーションデータは、例えば、人間の顔、肩、鎖骨、胸、腕、手、腰、もも、膝、足の各部位の実際の動きを、人間に取り付けたセンサ等により関節に対する3軸の回転運動として収集し、全体の動きを中心のx,y,zの座標として収集する。中心の座標と、各関節の接続関係により関節の回転運動で各部の動きが決定されると、全体の動きが再現できる。これらの動きのデータは、例えば1/30秒や1/60秒ごとに、モーションデータとしてサンプリングされ、本実施の形態のサンプリングデータとなる。このように多数の部位のデータを長時間収集すると、全体では相当多量のデータとなる。   First, the system 100 collects motion data from the motion data acquisition unit 170 and stores it in the storage unit 120 or the like (step S10). The motion data acquired by the motion data acquisition unit 170 via a motion capture system or the like is, for example, the actual movement of each part of the human face, shoulder, collarbone, chest, arm, hand, waist, thigh, knee, and foot. Are collected as a three-axis rotational movement with respect to the joint by a sensor or the like attached to a human, and the whole movement is collected as the center x, y, z coordinates. When the movement of each part is determined by the rotational movement of the joint based on the center coordinates and the connection relation of each joint, the entire movement can be reproduced. These motion data are sampled as motion data every 1/30 seconds or 1/60 seconds, for example, and become sampling data of this embodiment. If data of a large number of parts is collected for a long time in this way, the total amount of data is large.

次に収集された各モーションデータyi(サンプリングデータ)間を補間する補間関数Siを求める(ステップS20)。ここで補間関数Siは3次スプライン関数として与えても良い。 Next, an interpolation function S i for interpolating between the collected motion data y i (sampling data) is obtained (step S20). Here, the interpolation function S i may be given as a cubic spline function.

次に補間関数Siの係数に基づき各モーションデータyiに対応する差分パラメータkiを求める(ステップS30)。補間関数Siを3次スプライン関数として与えた場合には、Si(t)=ai(x−xi3+bi(x−xi2+ci(x−xi)+diとなるので、(x−xi3の係数であるaiを差分パラメータkiとしてもよい。 Next, a difference parameter k i corresponding to each motion data y i is obtained based on the coefficient of the interpolation function S i (step S30). When the interpolation function S i is given as a cubic spline function, S i (t) = a i (x−x i ) 3 + b i (x−x i ) 2 + c i (x−x i ) + d i Therefore, a i which is a coefficient of (x−x i ) 3 may be used as the difference parameter k i .

次に差分パラメータkiに基づきしきい値εを設定する(ステップS40)。 Next, a threshold value ε is set based on the difference parameter k i (step S40).

次に、最初の差分パラメータを設定する(ステップS50)。差分パラメータにとしきい値εと比較し(ステップS70)、しきい値εより大きくなった差分パラメータに対応するモーションデータをキーフレームデータとする(ステップS80)。これを差分パラメータがなくなるまで順次行う(ステップS90)。このキーフレームデータ決定の処理は、各部位、各座標独立に処理する。   Next, the first difference parameter is set (step S50). The difference parameter is compared with the threshold value ε (step S70), and the motion data corresponding to the difference parameter that is larger than the threshold value ε is set as key frame data (step S80). This is sequentially performed until there is no difference parameter (step S90). The key frame data determination process is performed independently for each part and each coordinate.

本実施の形態によればこのようにしてサンプリングデータからキーフレームデータを自動的に選択することができるので、キーフレーム選択に伴う手作業や試行錯誤による手間を省くことが可能になる。   According to the present embodiment, the key frame data can be automatically selected from the sampling data in this way, so that it is possible to save manual labor and trial and error associated with the key frame selection.

またこのように圧縮して格納してあるデータから、元のモーションデータを復元するためには、格納してあるモーションデータのキーデータを通過するスプライン関数を求めて、このスプライン関数より元のサンプリングされたデータを復元する。   In addition, in order to restore the original motion data from the compressed and stored data in this way, a spline function that passes through the key data of the stored motion data is obtained, and the original sampling is performed from this spline function. The recorded data.

なお本発明は、上記実施形態で説明したものに限らず、種々の変形実施が可能である。   The present invention is not limited to that described in the above embodiment, and various modifications can be made.

例えば本実施の形態では、係数aiについて{ai}i=0、・・、nの値からしきい値を求め、このしきい値以上のaiを持つフレームを選択する場合を例にとり説明したがこれに限られない。 For example, in the present embodiment, the coefficient a i {a i} i = 0, ··, calculated threshold from the value of n, taking the case of selecting the frame having the threshold value or more a i Examples Although explained, it is not limited to this.

例えば{ai}i=0、・・、nの部分集合{ai}i=0、・・、mを定め、元データとの誤差を求め、誤差が最小(極小)になるまで繰り返し、部分集合を更新する。ここにおいて誤差は定められた誤差関数を減少させる方向で係数{ai}i=0、・・、nの部分集合{ai}i=0、・・、mを繰り返し更新し、やがて最適な解を表現する平衡状態に落ち着くように構成する。このときニューラルネット、ボルツマンマシンにおけるsimulated annealing法、あるいは遺伝的アルゴリズムなどのよく知られた技術を使うことができる。 For example, {a i } i = 0,..., N subsets {a i } i = 0,..., M are determined, an error from the original data is obtained, and repeated until the error is minimized (minimum). Update the subset. Here, the error is updated in the direction of decreasing the predetermined error function by repeatedly updating the subset {a i } i = 0,..., M of the coefficients {a i } i = 0,. It is configured to settle in an equilibrium state expressing the solution. At this time, well-known techniques such as a neural network, a simulated annealing method in a Boltzmann machine, or a genetic algorithm can be used.

なお誤差関数は例えば以下のようなものを使用することができる。   For example, the following error function can be used.

Figure 0003901154
Figure 0003901154

所定の間隔でサンプリングされた離散データ(サンプリングデータ)を示している。It shows discrete data (sampling data) sampled at a predetermined interval. 図2(A)(B)は、本実施の形態の差関数について説明するための図である。2A and 2B are diagrams for explaining the difference function of the present embodiment. 図3は節点(xj,yj)が1つしかない3次のスプライン関数Si、Si+1を示している。FIG. 3 shows cubic spline functions S i and S i + 1 having only one node (x j , y j ). 図4(A)(B)は、本実施の形態における差分パラメータに基づくキーフレームデータの抽出の一例について説明するための図である。4A and 4B are diagrams for explaining an example of key frame data extraction based on the difference parameter in the present embodiment. 本実施の形態の差分パラメータの他の例について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the other example of the difference parameter of this Embodiment. モーション・キャプション・データを収集して、そのデータを圧縮するシステムの構成例である。It is a configuration example of a system that collects motion caption data and compresses the data. 本実施の形態の処理の流れについて説明するためのフローチャート図である。It is a flowchart figure for demonstrating the flow of a process of this Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

110 処理部
120 記憶部
130 情報記憶媒体
140 表示部
150 入力部
160 通信部
170 モーションデータ取得部
110 processing unit 120 storage unit 130 information storage medium 140 display unit 150 input unit 160 communication unit 170 motion data acquisition unit

Claims (9)

複数のサンプリングデータyiのなかからキーデータを選択するためのプログラムであって、
サンプリングデータyi-1とyiのデータ間を補間するための第1の補間関数Si-1(x)の情報と、サンプリングデータyiとyi+1のデータ間を補間するための第2の補間関数Si(x)の情報を求める補間関数演算手段と、
前記第1の補間関数Si-1(x)と前記第2の補間関数Si(x)に基づき差関数Fi(x)を設定し、差関数Fi(x)に基づきサンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求める差分パラメータ演算手段と、
iに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択するキーデータ選択手段と、
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
A program for selecting key data from a plurality of sampling data y i ,
Information for the first interpolation function S i-1 (x) for interpolating between the sampling data y i-1 and y i data and for interpolating between the sampling data y i and y i + 1 data Interpolation function calculating means for obtaining information of the second interpolation function S i (x);
A difference function F i (x) is set based on the first interpolation function S i-1 (x) and the second interpolation function S i (x), and sampling data y is determined based on the difference function F i (x). difference parameter calculation means for obtaining a difference parameter k i corresponding to i ;
Based on the difference parameter k i corresponding to y i, and the key data selection means for selecting key data to determine whether to select the y i as the key data,
A program that causes a computer to function.
請求項1において、
前記差分パラメータ演算手段は、
前記差関数Fi(x)を、前記第1の補間関数Si-1(x)と前記第2の補間関数Si(x)の差として与えられる関数として設定し、当該差関数Fi(x)の係数の値に基づき差分パラメータkiを求めることを特徴とするプログラム。
In claim 1,
The difference parameter calculation means includes
The difference function F i (x) is set as a function given as a difference between the first interpolation function S i-1 (x) and the second interpolation function S i (x), and the difference function F i is set. A program characterized in that a difference parameter k i is obtained based on a coefficient value of (x).
請求項1において、
前記差分パラメータ演算手段は、
前記差関数Fi(x)を、前記第1の補間関数Si-1(x)と前記第2の補間関数Si(x)の差として与えられる関数として設定し、当該差関数Fi(x)の積分値を求め、求めた積分値に基づき差分パラメータkiを求めることを特徴とするプログラム。
In claim 1,
The difference parameter calculation means includes
The difference function F i (x) is set as a function given as a difference between the first interpolation function S i-1 (x) and the second interpolation function S i (x), and the difference function F i is set. obtains the integrated value of (x), the program and obtains the difference parameter k i based on the integration values obtained.
請求項1乃至3のいずれかにおいて、
前記キーデータ選択手段は、
差分パラメータに基づき、しきい値を決定し、
前記差分パラメータkiと当該しきい値を比較して、比較結果に基づきキーデータとなるサンプリングデータを選択することを特徴とするプログラム。
In any one of Claims 1 thru | or 3,
The key data selection means includes
Based on the difference parameter, determine the threshold,
A program characterized by comparing the difference parameter k i with the threshold value and selecting sampling data as key data based on the comparison result.
請求項1乃至3のいずれかにおいて、
前記キーデータ選択手段は、
所定のしきい値と前記差分パラメータkiとを比較して、比較結果に基づきキーデータとなるサンプリングデータを選択することを特徴とするプログラム。
In any one of Claims 1 thru | or 3,
The key data selection means includes
A program that compares a predetermined threshold value with the difference parameter k i and selects sampling data as key data based on the comparison result.
請求項1乃至5のいずれかにおいて、
前記第1の補間関数Si-1(x)と前記第2の補間関数Si(x)をスプライン関数で設定することを特徴とするプログラム。
In any one of Claims 1 thru | or 5,
A program characterized in that the first interpolation function S i-1 (x) and the second interpolation function S i (x) are set by a spline function.
コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、請求項1乃至6のいずれかのプログラムを記憶したことを特徴とする情報記憶媒体。   A computer-readable information storage medium, wherein the program according to any one of claims 1 to 6 is stored. 複数のサンプリングデータyiのなかからキーデータを選択するためのデータ圧縮システムであって、
サンプリングデータyi-1とyiのデータ間を補間するための第1の補間関数Si-1(x)の情報と、サンプリングデータyiとyi+1のデータ間を補間するための第2の補間関数Si(x)の情報を求める補間関数演算手段と、
前記第1の補間関数Si-1(x)と前記第2の補間関数Si(x)に基づき、差関数Fi(x)を設定し、差関数Fi(x)に基づきサンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求める差分パラメータ演算手段と、
iに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択するキーデータ選択手段と、
を含むことを特徴とするデータ圧縮システム。
A data compression system for selecting key data from a plurality of sampling data y i ,
Information for the first interpolation function S i-1 (x) for interpolating between the sampling data y i-1 and y i data and for interpolating between the sampling data y i and y i + 1 data Interpolation function calculating means for obtaining information of the second interpolation function S i (x);
A difference function F i (x) is set based on the first interpolation function S i-1 (x) and the second interpolation function S i (x), and sampling data is set based on the difference function F i (x). difference parameter calculation means for obtaining a difference parameter k i corresponding to y i ;
Based on the difference parameter k i corresponding to y i, and the key data selection means for selecting key data to determine whether to select the y i as the key data,
A data compression system comprising:
補間関数演算手段と差分パラメータ演算手段とキーデータ選択手段とを有するコンピュータに複数のサンプリングデータyiのなかからキーデータを選択する処理を実行させるためのコンピュータの制御方法であって、
前記補間関数演算手段が、サンプリングデータyi-1とyiのデータ間を補間するための第1の補間関数Si-1(x)の情報と、サンプリングデータyiとyi+1のデータ間を補間するための第2の補間関数Si(x)の情報を求める補間関数演算ステップと、
前記差分パラメータ演算手段が、前記第1の補間関数Si-1(x)と前記第2の補間関数Si(x)に基づき、差関数Fi(x)を設定し、差関数Fi(x)に基づきサンプリングデータyiに対応した差分パラメータkiを求める差分パラメータ演算ステップと、
前記キーデータ選択手段が、yiに対応した差分パラメータkiに基づき、yiをキーデータとして選択するか否か判断してキーデータを選択するキーデータ選択ステップと、
を含むことを特徴とするコンピュータの制御方法。
A computer control method for causing a computer having an interpolation function calculation means, a difference parameter calculation means, and a key data selection means to execute a process of selecting key data from a plurality of sampling data y i ,
The interpolation function calculation means includes information on the first interpolation function S i-1 (x) for interpolating between the sampling data y i-1 and y i , and the sampling data y i and y i + 1 . An interpolation function calculating step for obtaining information of the second interpolation function S i (x) for interpolating between the data;
The difference parameter calculation means sets a difference function F i (x) based on the first interpolation function S i-1 (x) and the second interpolation function S i (x), and the difference function F i A difference parameter calculation step for obtaining a difference parameter k i corresponding to the sampling data y i based on (x);
A key data selection step in which the key data selection means determines whether to select y i as key data based on the difference parameter k i corresponding to y i , and selects key data;
A computer control method comprising:
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