(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
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。
【請求項２】
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、
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。
【請求項３】
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。
【請求項４】
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、
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人体画像生成装置。
【請求項５】
前記環境パラメータ生成手段は、周囲の環境状態を検出する環境センサであることを特徴とする請求項４に記載の人体画像生成装置。
【請求項６】
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り、
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請求項４記載の人体画像生成装置。
【発明の詳細な説明】
【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。
【図１】
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【図２】
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【図３】
0003557052.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
0003557052.tif 000009
【図９】
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【図１０】
0003557052.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
0003557052.tif 000037
【図３７】
0003557052.tif 000038
【図３８】
0003557052.tif 000039
【図３９】
0003557052.tif 000040
【図４０】
0003557052.tif 000041
【図４１】
0003557052.tif 000042
【図４２】
0003557052.tif 000043
【図４３】
0003557052.tif 000044
【図４４】
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【図４５】
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