(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
頭部アニメーションを実行して、アニメーション化された頭部の動きを生成するためのコンピュータによる方法であって、
あるサンプルビデオを通して頭部の姿勢（又は位置）を追跡するステップと、
韻律的な音声特徴を入力とし、追跡された姿勢を出力として、前記頭部を表現するフェイスアニメーションモデルをトレーニングするステップであって、前記フェイスアニメーションモデルが二層モデルであり、第１の層は、前記韻律的な音声特徴を入力とし、前記頭部の状態を出力とする条件付き確率場（ＣＲＦ）であり、第２の層は、前記状態及びその履歴を前提として姿勢追跡角度（ピッチ及びヨー）を生成する高次ガウス混合マルコフモデルである、ステップと、
トレーニングされた前記フェイスアニメーションモデルに基づいて、前記韻律的な音声特徴を入力とし、頭部アニメーションを出力として、アニメーション化された頭部の動きを生成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記頭部の姿勢にはヨー角とピッチ角とが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＣＲＦの出力である前記頭部の状態には、頭部上向き状態と頭部下向き状態と頭部静止状態とが含まれる、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記姿勢の追跡は、前記姿勢を求める基となるランドマークの追跡により行われ、
ベイズ手法を前記姿勢の追跡に用い、ここで、与えられた姿勢パラメータを前提として検出された前記ランドマークは、検出された該ランドマーク
【数１】
0005536914.tif 000020
に関してガウスノイズの分布が
【数２】
0005536914.tif 000021
であるという仮定を用いて、ある計測モデルにより表すことができる、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記ランドマークの確率は、
【数３】
0005536914.tif 000022
により与えられる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記頭部が極めて高速に動いていないこと又はその方向を変えていないことを保証するために、前記ベイズ手法におけるカメラパラメータの先験的な確率について動きモデルが用いられる、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記先験的な確率は、前記姿勢の一次導関数及び／又は二次導関数の確率的表現により表され、好ましくは、
【数４】
0005536914.tif 000023
により表される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
得られる前記姿勢パラメータの確率を最大化するために、該確率の負の対数をとることにより導かれる費用関数Ｃｏｓｔ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ
【数５】
0005536914.tif 000024
が最小化される、請求項４〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記ＣＲＦは、あるサンプルビデオから得られた状態とそれに対応する音声の特徴とを入力として用いてトレーニングされるものであり、
前記ＣＲＦをトレーニングするための前記状態は、前記サンプルビデオの特徴又はランドマークを追跡することにより得られた前記頭部の追跡された姿勢から得られるものであり、
前記ＣＲＦをトレーニングするための別の入力データとして、前記サンプルビデオのピッチ及び／又は強度の前記韻律的な音声特徴が用いられる、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記ＣＲＦから出力された状態がマルコフモデルへの入力として用いられる、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記マルコフモデルにおいて確率をモデル化するためにガウス混合モデルが用いられ、状態ごとに、前記サンプルビデオデータトラックから、現在時刻ｔ及び長さＴの履歴に関して前記ピッチ角（φ）及びヨー角（ψ）の同時確率分布
【数６】
0005536914.tif 000025
が学習され、ここで、
【数７】
0005536914.tif 000026
は平均であり、
【数８】
0005536914.tif 000027
は共分散行列である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＣＲＦにより前記状態が求められ、時刻ｔにおける前記ピッチφｔ及びヨーψｔが求められて、条件付き分布
【数９】
0005536914.tif 000028
からサンプリングが行われる、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
頭部アニメーションを実行して、アニメーション化された頭部の動きを生成する装置であって、
あるサンプルビデオを通して頭部の姿勢（又は位置）を追跡するモジュールと、
韻律的な音声特徴を入力とし、追跡された姿勢を出力として、前記頭部を表現するフェイスアニメーションモデルをトレーニングするモジュールであって、前記フェイスアニメーションモデルが二層モデルであり、第１の層は、前記韻律的な音声特徴を入力とし、前記頭部の状態を出力とする条件付き確率場（ＣＲＦ）であり、第２の層は、前記状態及びその履歴を前提として姿勢追跡角度（ピッチ及びヨー）を生成する高次ガウス混合マルコフモデルである、モジュールと、
トレーニングされた前記フェイスアニメーションモデルに基づいて、前記韻律的な音声特徴を入力とし、頭部アニメーションを出力として、アニメーション化された頭部の動きを生成するモジュールと
を備えた装置。
【請求項１４】
請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、頭部の動きをアニメーション化するためのコンピュータによる方法及びそれに対応する装置に関する。
【０００２】
本発明は、人間のような仮想アバターの分野に関する。より具体的には、本発明は、会話をするアバターの頭部の動きの現実味と自然らしさを高めるものである。このような人間のようなアバターとしては、オンラインの仮想アシスタント、仮想の先生、（例えば、ビデオチャットにおいて人間に代わる）個人のアバター、その他多くのものがある。
【背景技術】
【０００３】
本発明は、人間のような仮想アバターの分野に関する。より具体的には、本発明は、会話をするアバターの頭部の動きの現実味と自然らしさを高める分野に関する。このような人間のようなアバターとしては、オンラインの仮想アシスタント、仮想の先生、（例えば、ビデオチャットにおいて人間に代わる）個人のアバター、その他多くのものがある。
【０００４】
仮想アバターは、オンラインアシスタント又はｅティーチャー（e-teacher）等の多くの用途で広く使われている。仮想アバターは、情報を現実味のある方法で伝えるために、会話及び体の動きを通じて自らを表現する。アニメーションの表現性及び自然らしさによって、これらのアバターはユーザから高く評価されるようになる。したがって、あるサービスが自然で質の良いアバターを提供する場合には、ユーザはそのサービスの利用を高く評価する。
【０００５】
自然な頭部の動きをもたらすためには、頭部の姿勢を会話（すなわち音声）と同期させなければならず、かつ自然なやり方でアニメーション化しなければならない。
【０００６】
考慮する必要がある２つの主な問題がある。
・  頭部及び頭部の回転を３Ｄでモデル化しなければならず、さもなければ、頭部の回転の適切な角度が制限されること。
・  頭部の動きをデータから学習しなければならず、さもなければ、頭部の動きが手作業で作ったように見え、不自然に見えること。
【０００７】
会話をするアニメーション化されたアバターを、入力された写真から音声に従って生成する既存のシステムでは、頭部をまったく動かさず（例えば、非特許文献１、２を参照）、又は頭部の回転を小さな角度に制限している（例えば、モーションポートレート）。その理由は、２Ｄの画像をワープさせることにより小さな頭部回転をシミュレーションすることができ、入力された画像から完全な３Ｄの形状を再現する必要性を回避できるためである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Volker Blanz, Curzio Basso, Tomaso Poggio and Thomas Vetter, “Reanimating Faces in Images and Video”, 2003
【非特許文献２】Brand: Voice pupperty. SIGGRAPH 99, or Ezzat, Geiger and Poggio: Trainable video realistic speech animation. ACM Trans. Graph., 388-398, 2002
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
したがって、頭部の動きがより現実味のあるアニメーションを提供することができる手法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一実施の形態によれば、頭部アニメーションを実行して、アニメーション化された頭部の動きを生成するためのコンピュータによる方法が提供される。本方法は、サンプルビデオを通して頭部の姿勢（又は位置）を追跡するステップと、韻律論的な音声的特徴あるいは韻律的な音声特徴（prosodic sound feature）を入力とし、追跡された姿勢（tracked pose）を出力として、前記頭部を表現するフェイスアニメーションモデルをトレーニングするステップと、トレーニングされた前記フェイスアニメーションモデルに基づいて、前記韻律的な音声特徴を入力とし、頭部アニメーションを出力として、アニメーション化された頭部の動きを生成するステップとを含む。
【００１１】
姿勢を追跡し、韻律的な音声特徴と組み合わせて頭部の動きを学習することにより、従来に比べて現実味のあるアニメーションが得られる。
【００１２】
一実施の形態によれば、前記頭部の姿勢にはヨー角とピッチ角とが含まれる。
【００１３】
一実施の形態によれば、前記フェイスアニメーションモデルは二層モデルである。第１の層は、韻律的な音声特徴を入力とし、前記頭部の状態を出力とする条件付き確率場（Conditional Random Field, ＣＲＦ）である。第２の層は、前記状態及びその履歴を前提として姿勢追跡角度（ピッチ及びヨー）を生成する高次ガウス混合マルコフモデル（higher-order Gaussian Mixture Markov Model）である。
【００１４】
一実施の形態によれば、前記ＣＲＦの出力である前記頭部の状態には、頭部上向き状態と頭部下向き状態と頭部静止状態とが含まれる。
【００１５】
一実施の形態によれば、前記姿勢の追跡は、前記姿勢を求める基となるランドマークの追跡により行われ、ベイズ手法を前記姿勢の追跡に用いる。ここで、与えられた姿勢パラメータを前提として検出された前記ランドマークは、検出された該ランドマーク
【数１】
0005536914.tif 000002
に関してガウスノイズの分布が
【数２】
0005536914.tif 000003
であるという仮定を用いて、ある計測モデル（measurement model）により表すことができる。
【００１６】
一実施の形態によれば、前記ランドマークの確率は以下のように与えられる。
【数３】
0005536914.tif 000004
【００１７】
一実施の形態によれば、前記頭部が極めて高速に動いていないこと又はその方向を変えていないことを保証するために、前記ベイズ手法におけるカメラパラメータの先験的な確率（a-priori probability）について動きモデルが用いられる。
【００１８】
一実施の形態によれば、前記先験的な確率は、前記姿勢の一次導関数及び／又は二次導関数の確率的表現により表され、好ましくは、
【数４】
0005536914.tif 000005
により表される。
【００１９】
一実施の形態によれば、得られる前記姿勢パラメータの確率を最大化するために、該確率の負の対数をとることにより導かれる費用関数Ｃｏｓｔ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ
【数５】
0005536914.tif 000006
が最小化される。
【００２０】
一実施の形態によれば、ＣＲＦは、あるサンプルビデオから得られた状態とそれに対応する音声の特徴とを入力として用いてトレーニングされる。前記ＣＲＦをトレーニングするための前記状態は、前記サンプルビデオの特徴又はランドマークを追跡することにより得られた前記頭部の追跡された姿勢から得られる。前記ＣＲＦをトレーニングするための別の入力データとして、前記サンプルビデオのピッチ（pitch）及び／又は強度（intensity）の前記韻律的な音声特徴が用いられる。
【００２１】
一実施の形態によれば、前記ＣＲＦから出力された前記状態は、マルコフモデルへの入力として用いられる。
【００２２】
一実施の形態によれば、前記マルコフモデルにおいて確率をモデル化するためにガウス混合モデル（Gaussian Mixture Model）が用いられる。状態ごとに、前記サンプルビデオデータトラックから、現在時刻ｔ及び長さＴの履歴に関して前記ピッチ角（φ）及びヨー角（ψ）の同時確率分布
【数６】
0005536914.tif 000007
が学習される。ただし、
【数７】
0005536914.tif 000008
は平均であり、
【数８】
0005536914.tif 000009
は共分散行列である。
【００２３】
一実施の形態によれば、前記ＣＲＦにより前記状態が求められ、時刻ｔにおける前記ピッチφｔ及びヨーψｔが求められて、条件付き分布
【数９】
0005536914.tif 000010
からサンプリングが行われる。
【００２４】
一実施の形態によれば、頭部アニメーションを実行して、アニメーション化された頭部の動きを生成する装置が提供される。本装置は、あるサンプルビデオを通して頭部の姿勢（又は位置）を追跡するモジュールと、韻律的な音声特徴を入力とし、追跡された姿勢を出力として、前記頭部を表現するフェイスアニメーションモデルをトレーニングするモジュールと、トレーニングされた前記フェイスアニメーションモデルに基づいて、前記韻律的な音声特徴を入力とし、頭部アニメーションを出力として、アニメーション化された頭部の動きを生成するモジュールとを備えている。
【００２５】
一実施の形態によれば、一実施形態による方法を実行する１つ以上のモジュールを更に備えた装置が提供される。
【００２６】
一実施の形態によれば、一実施形態による方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の実施形態を概略的に示す説明図である。
【図２】本発明の実施形態を概略的に示す説明図である。
【図３】本発明の実施形態を概略的に示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
一実施形態によれば、フェイスアニメーションモデル（Face Animation Model, ＦＡＭ）は、例えば「V. Blanz and T. Vetter, “A Morphable Model for the Synthesis of 3D Faces " SIGGRAPH 99, 187-194」、「R. Knothe “A global-to-local model for the representation of human faces”, PhD Thesis, 2009」、「P. Paysan, R. Knothe, B. Amberg, S. Romdhani, T. Vetter “A 3D Face Model for Pose and Illumination Invariant Face Recognition”, AVSS ’09」、「US Patent Application 61/223.607 “Modeling Methods and System", 07/07/2009」、「Brian Amberg and Thomas Vetter, “Optimal Landmark Detection using Shape Models and Branch and Bound”, ICCV 2011」、「Volker Blanz, Curzio Basso, Tomaso Poggio and Thomas Vetter, “Reanimating Faces in Images and Video”, 2003」にあるように、１枚の入力写真を基にした顔の形状の３Ｄ再現に基づいたものとすることができる。
【００２９】
この再現は、制限がなく完全な３Ｄで顔を自在に回転させることができるため、アニメーションにとって重要である。アニメーションをモデル化し、入力された会話と頭部の動きとを関係付けるために、一実施形態によれば、手作業で作られたモデルにおける制限を解消し、はるかに現実味のある自然なアニメーションを生み出すことができる、ビデオから学習する手法（learning-from-video approach）が用いられる。
【００３０】
一実施形態によれば、ビデオからモデルをトレーニングするために、既存のビデオ映像の利用が可能なマーカーレスの追跡方法が用いられる。
【００３１】
この方法の利点は、例となるビデオ映像から学習アルゴリズムに基づき、会話に合わせた自然な３Ｄの頭部の動きが生成できるという点である。
【００３２】
一実施形態によれば、確率的サンプリングアルゴリズム（stochastic sampling algorithm）を用いることにより、本システムは、同じ入力に対して異なる自然な頭部の動きを生み出すことができる。このようにすることで、ある文が繰り返された場合に、もっともらしい別の頭部の動きが生成できるため、好都合である。
【００３３】
本手法により提案される解決策は汎用的であるが、本明細書で説明する実施形態においては、「V. Blanz and T. Vetter, “A Morphable Model for the Synthesis of 3D Faces " SIGGRAPH 99, 187-194」に記載のモーファブルモデル（Morphable Model, ＭＭ）と呼ばれる特定の３Ｄ顔モデルに適用する。
【００３４】
以下、本発明の実施形態についてより詳しく説明する。
【００３５】
第１のステップでは、頭部の動きをサンプルビデオから「学習（learn）」する。そのために、各フレームにおいて頭部の位置又は頭部の姿勢が特定される。一実施形態では、これを手作業で行うことができる。しかし、一実施形態によれば、自動的に実行可能な、頭部姿勢のマーカーレスの追跡が用いられる。これは、特徴点（feature point）を検出する特徴検出アルゴリズムを用いて行うことができる。特徴点検出装置は、手動で又は半自動的に検出されたランドマークを用いてトレーニングすることができる。
【００３６】
例えば、一実施形態では、GraphTrack（例えば、「Brian Amberg and Thomas Vetter, “GraphTrack: Faster than realtime tracking in videos”, CVPR’11」参照）と呼ばれるシステムを利用して、ビデオの最初の２００フレーム内の２３個のランドマークの位置を半自動的に追跡する。残りのビデオをラベル付けするために、一実施形態では、特徴点検出装置（その説明については、例えば「Brian Amberg and Thomas Vetter, “Optimal Landmark Detection using Shape Models and Branch and Bound”, ICCV 2011」参照）が、２３個のランドマークについての追跡された位置を用いてトレーニングされる。これにより、ビデオ全体でのランドマークのロバストな検出が可能となる。この特徴点に基づいて、頭部の姿勢（又は位置）がビデオを通して追跡される。
【００３７】
第２のステップにおいては、韻律的な音声特徴（prosodic sound feature）を入力とし、追跡されたヨー角及びピッチ角を出力として、フェイスアニメーションモデル（Face Animation Model, ＦＡＭ）がトレーニングされる。ＦＡＭは二層モデルである。第１の層は、韻律的な音声特徴を入力とし、３つの状態（頭部上向き、頭部下向き、頭部静止）を出力とする条件付き確率場（ＣＲＦ）である。第２の層は、上記状態及びその履歴を前提として姿勢追跡角度（ピッチ角及びヨー角）を生成する高次ガウス混合マルコフモデル（higher-order Gaussian Mixture Markov Model）（以下、ＧＭＭＭと呼ぶ）である。
【００３８】
以下、頭部姿勢のトレーニングトラックの生成がどのように行われるかについてより詳細に説明する。トレーニングトラックを生成するために、顔にマーカーのない既存の２Ｄビデオ映像を用いる。これは２つの理由により重要である。第１に、ほぼゼロのコストで任意の長さのトレーニングトラックを生成することができるためである。第２に、個人のモデルを学習するために既存のビデオデータ（例えば、著名人のビデオ）を利用できるためである。
【００３９】
一実施形態では、高品質のトラックを生成するために、ビデオ映像の最初の部分（通常であれば例えば最初の２００フレーム）において手動のインタラクションが可能なブートストラップ法（bootstrapping approach）が用いられる。
【００４０】
頭部姿勢追跡のビデオへの適用は、「Brian Amberg and Thomas Vetter, “Optimal Landmark Detection using Shape Models and Branch and Bound”, ICCV 2011」に記載の特徴検出メカニズムを用いてビデオ映像の各フレームｆにて検出されるＬ＝２３個のランドマークＬｆに基づく（ビデオ映像の各フレームにて検出される２３個のランドマークを示している図１を参照）。品質を向上させるために、特徴検出装置は被写体（あるいは対象）（subject）毎に個別にトレーニングされ、最初の２００フレームに対して半自動追跡ツール（その説明については、「Brian Amberg and Thomas Vetter, “GraphTrack: Faster than realtime tracking in videos”, CVPR’11」を参照）が使用される。
【００４１】
各フレームにおいて、ρｆ＝（ψ,φ,γ,ｔ）はカメラパラメータである。ただし、ψ、φ、γはそれぞれピッチ角、ヨー角、ロール角であり、ｔは３Ｄ並進移動（3D translation）である。これに対応する射影行列Ｐρｆ＝πＭ（ψ,φ,γ,ｔ）は、モデルビュー行列（modelview matrix）と透視行列（perspective matrix）との積である。
【００４２】
そしてベイズ手法（Bayesian approach）を用いる。ベイズ手法によれば、ランドマーク
【数１０】
0005536914.tif 000011
を前提とするカメラパラメータρ（又は「姿勢パラメータ」）の確率は、該パラメータを前提とするランドマークの確率と、姿勢追跡の滑らかさに対する先験的な仮定（a priori assumption）との積に比例する。
【数１１】
0005536914.tif 000012
【００４３】
該パラメータを前提とする、検出されたランドマークの確率は、検出されたランドマーク
【数１２】
0005536914.tif 000013
に関してガウスノイズの分布が
【数１３】
0005536914.tif 000014
であるという仮定を用いて、ある計測モデル（measurement model）により表すことができる。
【００４４】
このランドマークの確率は以下のように与えられる。
【数１４】
0005536914.tif 000015
【００４５】
カメラパラメータの先験的な確率については、頭部が極めて高速に動いていない（又はその方向を変えていない）ことを保証するために、動きモデル（motion model）を用いる。これは以下のように表される。
【数１５】
0005536914.tif 000016
【００４６】
この先験的な確率は動きの滑らかさに関する仮定に基づいており、これは確率分布における一次導関数（すなわち速度）及び二次導関数（すなわち加速度）を用いるものである。
【００４７】
確率を最大化するために、該確率の負の対数をとることにより導かれる費用関数Ｃｏｓｔ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ
【数１６】
0005536914.tif 000017
を最小化する。
【００４８】
この最小化は、例えば、勾配降下法（gradient descent method）（Ｌ−ＢＦＧＳ−Ｂ）等の既知の方法により行うことができる。
【００４９】
このようなベイズ手法を用いて、フェイスアニメーションモデルの学習に使用することになるサンプルビデオトラックについて、時間との関係でみた姿勢（姿勢パラメータ）の質の良い推定が得られる。
【００５０】
以下、一実施形態によるアニメーションの学習についてより詳細に説明する。
【００５１】
以下、入力ビデオ映像から頭部の自然な動きを学習するためのアルゴリズムを用いた一実施形態について説明する。入力ビデオ映像（学習に使用するビデオトラック）を上述のように解析して、ビデオフレームの姿勢パラメータが得られる。そして、これらのパラメータを、（既知の標準的な解析方法によりサンプルビデオに関して得ることのできる）ピッチ（pitch）及び強度（intensity）等の韻律的特徴とともに、モデルによる頭部の動きの学習に用いることができる。
【００５２】
頭部の動きのアニメーションシステムは、（１つ以上のサンプルビデオに基づく）頭部の動きの追跡及び音声から抽出されて入力される韻律的特徴を前提としてトレーニングされるガウス混合マルコフモデル（Gaussian Mixture Markov Model, ＧＭＭＭ）を用いるものである。
【００５３】
ピッチ角及びヨー角に関する典型的な頭部の動きを図２に示している。図からわかるように、頭部が上下に速く動いている領域と、頭部が多少なりとも静止したままの領域とが交互になっている。この挙動をモデル化するために、上向き（UP）、下向き（DOWN）、静止（STILL）という３つの状態を有するＧＭＭＭを用いる。隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model, ＨＭＭ）とは異なり、状態は条件付き確率場（Conditional Random Field, ＣＲＦ）を用いて求められる（例えば、「J. Lafferty and A. McCallum and F. Pereira “Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labelling sequence data”, Proc. Of ICML, pp.282-289, 2001」を参照）。
【００５４】
図に、２つの構成要素としてＣＲＦとＧＭＭＭを有する完全なＦＡＭのグラフィカルなモデルを示している。ＣＲＦをトレーニングするために、出力されるデータは３つの状態、すなわち頭部上向き、頭部下向き、静止のいずれかに分けられる。これは、動きの速度に関する閾値を用いて行うことができる。速度（時間に対する姿勢の導関数）が閾値ｔよりも大きい場合には、状態は「頭部上向き」の動きとして分類され、該導関数が−ｔからｔの間にある場合には、状態は「頭部静止」として分類され、該導関数が−ｔよりも小さい場合には、状態は頭部下向きとして分類される。この導関数は、上述のように求められる姿勢パラメータから得ることができる。
【００５５】
ＣＲＦへの別の入力データとして、ピッチ及び／又は強度に関する韻律的な音声特徴が用いられる。
【００５６】
次に、図３に示しているように、ＣＲＦの状態出力をマルコフモデルへの入力として用いる。
【００５７】
マルコフモデルにおいて確率をモデル化するために、ガウス混合モデル（Gaussian Mixture Model）を用いる。ここで、状態ごとに、ビデオデータトラックから、（現在時刻ｔ及び長さＴ＝５の履歴の場合の）ピッチ角（φ）及びヨー角（ψ）の同時確率分布
【数１７】
0005536914.tif 000018
が学習される。
【００５８】
新たに入力される音声のファイルに関してまずＣＲＦが用いられ、状態が求められる。次に、時刻ｔにおけるピッチφｔ及びヨーψｔを求めるために、条件付き分布
からサンプリングが行われる。
【数１８】
0005536914.tif 000019
【００５９】
サンプリング手法を用いることにより、本システムは、同じ入力に対して別々の自然な頭部の動きを生成することができる。ある文章が再び繰り返された場合に、もっともらしい別の頭部の動きを生成できるため、これは大きな利点である。
【００６０】
本発明の実施形態に関連して説明した方法、要素、ユニット、及び装置をハードウェア、ソフトウェア、又は両者の組み合わせとして実施できることは当業者には容易に明らかであろう。特に、本発明の実施形態及び実施形態に関連して説明したモジュールの要素が、コンピュータ上で実行されるか、又はマイクロプロセッサにより実行される１つ以上のコンピュータプログラムにより実現できることが理解されるであろう。本発明を実施する任意の装置は特に、ネットワーク内で動作するルータ、サーバ、モジュール等のネットワークエンティティの形態、又は携帯電話、スマートフォン、若しくはＰＤＡといったモバイル装置の形態、又は任意の同様のものの形態をとることができる。
【図１】
0005536914.tif 000029
【図２】
0005536914.tif 000030
【図３】
0005536914.tif 000031