(57)【要約】アバターなどの第１のタイプのオブジェクトモデルを分析するため、及びクロージングモデルなどの第２のタイプのオブジェクトモデルを生成するための方法及びシステムが説明される。第１のタイプのオブジェクトモデルは、それを同じタイプの所定のオブジェクトモデルの集合と比較し、該所定のオブジェクトモデルの合計において係数として使用されるときに、入力オブジェクトモデルに対する近似を生じさせる重み値の集合を引き出すことにより分析される。次に重み値の該引き出された集合は第２のタイプの所定のオブジェクトモデルの集合をともに合計し、第１のタイプの入力オブジェクトモデルに対応する、第２のタイプの新しい所定のオブジェクトモデルを与えるために使用できる。好ましくは、入力オブジェクトモデルはユーザアバターであり、出力オブジェクトモデルは衣類の仮想アイテムである。次に該ユーザアバターは、衣類の生成されたアイテムを「着用する」ユーザに表示されてよい。
2005536793.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の所定のオブジェクトモデルと１のオブジェクトモデルを比較する工程と、
前記比較に基づいて、受信されたオブジェクトモデルを表す重み値の集合を、前記複数の所定のオブジェクトモデルの加重和として生成する工程と、
を含む、オブジェクトモデル分析の方法。
【請求項２】
複数の所定のオブジェクトモデル、第１のタイプのそれぞれの加重和として第１のタイプの第１のオブジェクトモデルを表す重み値の集合を取得、及び／又は記憶する工程と、
第２のタイプの複数の所定のモデルに重み値の前記集合を適用し、前記第２のタイプの前記所定のモデルの加重和に対応する第２のタイプの出力オブジェクトモデルを生成する工程と、
を含む、オブジェクトモデル生成の方法。
【請求項３】
第１のタイプのオブジェクトモデルを、複数の所定のオブジェクトモデル、前記第１のタイプのそれぞれと比較する工程と、
前記比較に基づいて、前記第１のタイプの前記複数の所定のオブジェクトモデルの加重和として受信したオブジェクトモデルを表す重み値の集合を生成する工程と、
第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに重み値の前記集合を適用し、前記第２のタイプの所定のモデルの加重和に対応する前記第２のタイプの出力オブジェクトモデルを生成する工程と、
を含む、オブジェクトモデル分析及び生成の方法。
【請求項４】
オブジェクトモデルサーバに第１のタイプの第１のオブジェクトモデルに関する情報を送信する工程と、
第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに重み値の集合を適用することにより生成される第２のタイプの出力オブジェクトモデルを、前記オブジェクトモデルサーバから受信する工程であって、前記第２のタイプの前記出力オブジェクトモデルが前記第２のタイプの前記所定のモデルの加重和に対応するものと、
を含む、オブジェクトモデルを取得する方法。
【請求項５】
前記送信された情報は、複数の所定のオブジェクトモデルの加重和、前記第１のタイプのそれぞれとして前記第１のタイプの前記第１のオブジェクトモデルを表す重み値の集合である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記送信された情報は前記第１のオブジェクトモデル自体である、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記第２のタイプの前記出力オブジェクトモデルと同時に、前記第１のタイプの前記第１のオブジェクトモデルをユーザに表示することをさらに備える、請求項２乃至請求項６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記第１のタイプの前記オブジェクトモデルはアバターである、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記第２のタイプの前記オブジェクトモデルはクロージングモデルである、請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記クロージングモデルは、前記アバターに適用されるときにガーメントが取るであろう形状のクロージングガーメントのモデルである、請求項８に従属時に請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１のタイプ又は前記第２のタイプの前記オブジェクトモデルは、それぞれ仮想空間内で頂点の点を表現する複数の座標を含む、請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
コンピュータで実行時に、それによりコンピュータが請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成された、コンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータプログラムを記憶するように構成された、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項１４】
複数の所定のオブジェクトモデルと１つのオブジェクトモデルを比較するための、オブジェクト比較手段と、
前記オブジェクト比較手段により実行された前記比較に基づいて、前記複数の所定のオブジェクトモデルの加重和として前記受信されたオブジェクトモデルを表す、重み値の集合を生成するための重み生成手段と、
を含む、オブジェクトモデル分析のためのシステム。
【請求項１５】
第１のタイプの第１のオブジェクトモデルを表す加重値の集合を、複数の所定のオブジェクトモデルの加重和、前記第１のタイプのそれぞれとして、取得及び／又は記憶するための手段と、
第２のタイプの複数の所定のモデルに重み値の前記集合を適用し、前記第２のタイプの前記所定のモデルの加重和に対応する前記第２のタイプの出力オブジェクトモデルを生成するように動作するよう構成されたモデル生成手段と、
を含む、オブジェクトモデル生成のためのシステム。
【請求項１６】
第１のタイプの１つのオブジェクトモデルを、複数の所定のオブジェクトモデル、前記第１のタイプのそれぞれと比較するためのオブジェクト比較手段と、
前記オブジェクト比較手段により実行された前記比較に基づいて、前記第１のタイプの前記複数の所定のオブジェクトモデルの加重和として前記オブジェクトモデルを表す重み値の集合を生成するための重み生成手段と、
重み値の集合を第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに適用し、前記第２のタイプの前記所定のモデルの加重和に対応する前記第２のタイプの出力オブジェクトモデルを生成するように動作するよう構成されたモデル生成手段と、
を含む、オブジェクトモデル分析及び生成のためのシステム。
【請求項１７】
オブジェクトモデルサーバに第１のタイプの第１のオブジェクトモデルに関する情報を送信するための送信手段と、
重み値の集合を第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに適用することにより生成される第２のタイプの出力オブジェクトモデルを前記オブジェクトモデルサーバから受信するための受信手段であって、前記第２のタイプの前記出力オブジェクトモデルが前記第２のタイプの前記所定のモデルの加重和に対応するものと、
を含む、オブジェクトモデルを取得するためのシステム。
【請求項１８】
前記送信された情報は、複数の所定のオブジェクトモデル、前記第１のタイプのそれぞれの加重和として、前記第１のタイプの前記第１のオブジェクトモデルを表す重み値の集合である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記送信された情報は前記第１のオブジェクトモデル自体である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記第２のタイプの前記出力オブジェクトモデルと同時に、前記第１のタイプの前記第１のオブジェクトモデルをユーザに表示するための表示手段をさらに含む、請求項１５乃至請求項１９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２１】
前記第１のタイプの前記オブジェクトモデルはアバターである、請求項１４乃至請求項２０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２２】
前記第２のタイプの前記オブジェクトモデルはクロージングモデルである、請求項１４乃至請求項２１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２３】
前記クロージングモデルは、前記アバターに適用されるときに前記ガーメントが取るであろう前記形状のクロージングガーメントのモデルである、請求項２１に従属時に請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記第１のタイプ又は前記第２のタイプそれぞれの前記オブジェクトモデルは、仮想空間内の頂点の点を表現する複数の座標を含む、請求項１乃至請求項２３のいずれか１項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オブジェクトモデルを分析する、及び／又は生成するための方法及びシステムに関し、特に第１のタイプのオブジェクトモデルを使用して第２のタイプのオブジェクトモデルを生成することに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータにより生成される仮想空間において、人体表現を提供する人体の仮想オブジェクトモデルを作成できることは既知である。このような「バーチャルヒューマン」のモデルは、技術では一般的に「アバター(avatars)」と呼ばれている。
【０００３】
ますます一般的になってきた、宣伝されているアバターの１つの使用法とは、それらにオンラインショッピングアプリケーションでの使用のためにオンラインで衣服をモデル化させることである。１つの問題点は、衣服が現実的にアバター上で垂れ下がるためには、コンピュータが非常に高価なクロスダイナミクス(cloth dynamics)計算を行うことを必要とするという点である。クロスダイナミクスは低速であり、プロセッサ集約的であるため、コンシューマエンド（consumer-end）でのコンピュータ又はモバイルデバイスには適切ではない。
【０００４】
クロスダイナミクス法は、クロス(cloth)の動き及び特性の物理的なシミュレーションに基づいている。衣服は、布(cloth)の物理的に安定した構成を検出することにより適合される。Ｄ．Ｔｅｒｚｏｐｏｕｌｏｓ、Ｊ．Ｃ．Ｐｌａｔｔ、及びＨ．Ｂａｒｒの「（１９８７）弾性的に変形可能なモデル（Ｅｌａｓｔｉｃａｌｌｙ  Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  Ｍｏｄｅｌｓ）」、「コンピュータグラフィックス（ＳＩＧＧＲＡＰＨ’９７会議録）」、アディソン−ウェズレイ（Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ）、２１、２０５から２１４ページ、１９８７年では、布を連続面として処理し、その表面の微小量の要素の動きをラグランジュ(Lagrange)方程式として表現することに基づいた方法が提示されている。「有限要素モデリング及び可撓ファブリック部分の制御（Ｆｉｎｉｔｅ−Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ  ａｎｄ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｆａｂｒｉｃ  Ｐａｒｔｓ）」、「布地及び服装におけるコンピュータグラフィックス（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ  ｉｎ  Ｔｅｘｔｉｌｅｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒｅｌ）（ＩＥＥＥコンピュータグラフィックス及びアプリケーション）」、１９９６年９月、７１から８０ページにおいて、Ｊ．Ｗ．Ｅｉｓｃｈｅｎ、Ｓ．Ｄｅｎｇ、及びＴ．Ｇ．Ｃｌａｐｐ（１９９６年）は、布をモデル化するために有限要素を使用しているが、この方法は計算能力という点で実行不可能なほど高価である。Ｄ．Ｅ．Ｂｒｅｅｎ、Ｄ．Ｈ．Ｈｏｕｓｅ及びＭ．Ｊ．Ｗｏｚｎｙ（１９９４年）、「相互作用する粒子を使用して織られた布のドレープを予測すること（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｄｒａｐｅ  ｏｆ  Ｗｏｖｅｎ  Ｃｌｏｔｈ  Ｕｓｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇ  Ｐａｒｔｉｃｌｅｓ）」、「コンピュータグラフィックス（ＳＩＧＧＲＡＰＨ’９４会議録）」、アディソン−ウェズレイ、３６５から３７２ページ、１９９４年７月は、布をばねとして表されているその間の力を備えた粒子の格子として表している。以上が主要な布シミュレーション法である。それぞれの方法について多様な進展があり、Ｐ．Ｖｏｌａｎｉ及びＮ．Ｍａｇｎｅｎａｔ−Ｔｈａｌｍａｎｎ（２０００年）、「仮想衣類：理論と実践（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｃｌｏｔｈｉｎｇ：Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ）」、スプリンガ−ベラグ（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ）２０００は概要を提示し、アート(art)のクロスダイナミクスの状態及びクロージング（ｃｌｏｔｈｉｎｇ）システムを示している。
【０００５】
前述されたクロスダイナミクス手法に加えて、例えば、Ｂ．Ｋ．Ｈｉｎｄｓ及びＪ．ＭｃＣａｒｔｎｅｙ（１９９０年）、「対話型ガーメントデザイン（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  Ｇａｒｍｅｎｔ  Ｄｅｓｉｇｎ）」、「ビジュアルコンピュータ」、スプリンガ−ベラグ、６、５３から６１ページ、及びＨ．Ｎ．Ｎｇ、Ｒ．Ｌ．Ｇｒｉｍｓｄａｌｅ及びＷ．Ｇ．Ａｌｌｅｎ（１９９５年）、「布材料のモデル化及び視覚化のためのシステム（Ａ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ  ａｎｄ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｌｏｔｈ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）」、「コンピュータ及びグラフィックス」、パーガモンプレス（Ｐｅｒｇａｍｏｎ  Ｐｒｅｓｓ）／Ｅlｓｅｖｉｅｒサイエンス（Ｅlｓｅｖｉｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ）、１９（３）、４２３−４３０ページに説明されるように、物理学を考慮しないが、アバターのジオメトリを衣類の変換のための基礎として使用する衣服を適合するための低速幾何学(slow geometric)方法もある。
【０００６】
この同じ分野では、米国特許出願公開第２００１／００２６２７２号も、製品及びオブジェクトに関する三次元データを比較し、その非交差部（ｎｏｎ−ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）を判断することによって、ウェア製品がオブジェクト上で表示できる仮想三次元モデルオブジェクト用のウェア製品をデザインするためのシステム及び方法を説明している。次にウェア製品の形状は、製品の現実の外観及びフィットをさらによく近似するために、ウェア製品が仮想モデルオブジェクト上でどの程度伸びるのか、縮むのか、垂れ下がるのか等を特定する、製品の材料種類に関するデータを使用してオブジェクトの形状に合わせられる。
【０００７】
仮想クロージング(clothing)モデルの特殊な分野外では、国際公開第０１／０８１０２号が、幾何学オブジェクト間の融合のための計算上の技法を活用する幾何学オブジェクトを設計するためのコンピュータ援用設計システムを開示しており、そこでは幾何学オブジェクト上の点の加重和が新しい融合された幾何学オブジェクトを導くのに使用される。同じような文脈では、米国特許第６０９４２０２号が、新しいオブジェクトを生成するためにともに融合するために必要とされる特徴を備える既存のオブジェクトを選択することにより、既存のオブジェクトのデータベースから、新しく動画化されたオブジェクトを生成する方法を説明している。選択されたオブジェクトが新しいオブジェクトの中に組み込まれる程度は、それぞれの選択されたオブジェクトに重みを割り当てることによりアニメータにより選択されてもよい。その結果、新しいオブジェクトは、選択されたオブジェクトのそれぞれと、それぞれの重みにより乗算されるベースオブジェクトとの間の差異のそれぞれの合計である。
【発明の開示】
【０００８】
前記を再検討することから、クロスダイナミクスの動的な物理的なシミュレーションが非常に優れた布シミュレーション結果を生み出すことができる一方、動的なクロスダイナミクスシミュレーションを実行するために必要とされる計算上の集約度（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）は例外的に高く、多くの消費者レベルの汎用コンピュータ、あるいはパーソナルデジタルアシスタント又は携帯電話などの他の処理装置にとっては不適切であることが明らかである。さらに、必要とされる計算も高すぎて、相対的に短い時間枠で様々なユーザからのアバタークロージングモデルに対する多くの要求を受け取る可能性がある、オンラインショッピングアプリケーションを実行しているサーバコンピュータからすぐれた性能を達成できない。したがって、この問題を克服するためには、計算上の集約度は削減されるが、既存のクロスダイナミクスシミュレーション方法に実質的に類似した品質の結果を達成する代替の布モデル化方法が必要とされる。
【０００９】
前記問題に対処するために、本発明はアバタープロトタイプのデータベースの上に投影される（例えば、ユーザに対応し、ＢＴｅｘａｃｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓにより提供され、「パーソナルバーチャルヒューマン：トークゾーン以上の抑制（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｈｕｍａｎｓ：Ｉｎｈａｂｉｔｉｎｇ  Ｔｈｅ  Ｔａｌｋ  Ｚｏｎｅ  ａｎｄ  Ｂｅｙｏｎｄ）」、Ｄａｎｉｅｌ  Ｂａｌｌｉｎら、ＢＴテクノロジージャーナル（ＢＴ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｊｏｕｒｎａｌ）、クルワー（Ｋｌｕｗｅｒ）、２００２年１月にて提供されるものなどのアバターブース内で生成される）新しいアバターを提供する。これはこのデータベースに関する重みの集合としてのアバターの新しい表現を与える。これらの重みは、プロトタイプを合計し、アバターの新しいメッシュ表現を生成するために使用できる。衣服プロトタイプの並行データベースは、アバタープロトタイプのデータベースの新しいメッシュ表現に対して生成される。新しいアバターに対する衣類は、アバタープロトタイプに対するのと同じ重みを使用して衣服プロトタイプのデータベース上で合計することにより生成される。
【００１０】
しかしながら、前記を実行するために本発明により提供される方法及びシステムはアバター以外のオブジェクトモデルにはるかに一般的に適用することもでき、特に本発明は、第１のタイプのオブジェクトモデルが第１のタイプの所定のオブジェクトモデルのライブラリに関する重みの集合として表現される必要がある状況では役立つ場合があり、このようにしてコンパクトなオブジェクトモデル表現を提供する。さらに、重みの集合のコンパクトな表現は、第２のタイプの所定のオブジェクトモデルのライブラリから第２のタイプのオブジェクトモデルを生成するために使用できる。したがって、第１のタイプの入力オブジェクトモデルに対応する、あるいは第１のタイプの入力オブジェクトモデルに関連して使用できる第２のタイプの前もって求められた（ｂｅｓｐｏｋｅ）オブジェクトモデルを生成できる。
【００１１】
前記を考慮して、第１の態様から、本発明は、  
オブジェクトモデルを複数の所定のオブジェクトモデルと比較する工程と、  
前記比較に基づいて、複数の所定のオブジェクトモデルの加重和としてオブジェクトモデルを表現する重み値の集合を生成する工程と、  
を含む、オブジェクトモデル分析の方法を提供する。
【００１２】
これにより、アバター(avatar)などのオブジェクトモデルを分析し、その内のいくつか、及び好ましくはそのそれぞれがわずかに異なる既存のオブジェクトモデルのデータベースに比較できるようにし、データベースに関してオブジェクトモデルを表現する重みの集合を生成できるようにする。任意の時点で（例えば、第１のオブジェクトモデルの生成時に）重みを生成、記憶できるので、それらは以後の計算で使用するためにただちに使用可能となる。
【００１３】
さらに、重み自体は第１のオブジェクトモデルを正確に表現するように使用することができ、したがってモデルを表現する情報がネットワーク上で送信されることが必要とされる場合には、オブジェクトモデルの帯域幅効率表現として使用できる。このようにして、重みを生成するための分析方法はオブジェクトモデルのためのコーディング方式に類似している。
【００１４】
第２の態様から、本発明は、さらに、  
複数の所定のオブジェクトモデルの加重和として第１のタイプ、該第１のタイプのそれぞれの第１のオブジェクトモデルを表す重み値の集合を取得、及び／又は記憶する工程と、  
第２のタイプの所定のモデルの加重和に対応する第２のタイプの出力オブジェクトモデルを生成するために、第２のタイプの複数の所定モデルに重み値の集合を適用する工程と、  
を含む、オブジェクトモデル生成の方法を提供する。
【００１５】
第２の態様では、第２のタイプの所定のオブジェクトモデルを該取得又は記憶された重みに従って単に合計することにより、第２のタイプのオブジェクトモデルは相対的にほとんど計算上の集約度なしに生成できるという優位点が取得される。これらのモデルのそれぞれは互いにわずかに異なっているため、合計でそれぞれのモデルに異なる重み付けが適用された結果、まったく新しいモデルが生成されるという結果を生じる。
【００１６】
さらに、モデルを生成するために使用される重み値の集合は第１のタイプの特定の第１のオブジェクトモデルを表現するため、第１のオブジェクトモデルに実質的に対応する、第２のタイプの前もって求められたオブジェクトモデルが容易に生成される。
【００１７】
第３の態様から、本発明は、さらに、  
複数の所定のオブジェクトモデルと第１のタイプのオブジェクトモデル、該第１のタイプのそれぞれを比較する工程と、  
前記比較に基づいて、第１のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルの加重和としてオブジェクトモデルを表す重み値の集合を生成する工程と、  
第２のタイプの所定のモデルの加重和に対応する第２のタイプの出力オブジェクトモデルを生成するために、第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに重み値の集合を適用する工程と、  
を含む、オブジェクトモデル分析及び生成の方法を提供する。
【００１８】
第３の態様では、本発明は第１の態様と第２の態様の両方についてすでに説明されたような優位点を提供する。
【００１９】
第４の態様から、  
オブジェクトモデルサーバに第１のタイプの第１のオブジェクトモデルに関する情報を送信する工程と、  
第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに重み値の集合を適用することにより生成される、第２のタイプの出力オブジェクトモデルを該オブジェクトモデルサーバから受信する工程であって、該第２のタイプの該出力オブジェクトモデルが該第２のタイプの所定のモデルの加重和に対応するものと、  
を含む、オブジェクトモデルを取得する方法も提供される。
【００２０】
これは、クライアントコンピュータが、第１のタイプの第１のオブジェクトモデルに基づいて生成されなければならない、第２のタイプのオブジェクトモデルに対する要求を送信するという点で、クライアント−サーバアーキテクチャがサポートされてよいという優位点を提供する。次に、サーバは第２のタイプのオブジェクトモデルを生成し、該モデルをクライアントコンピュータに送信してよい。この処理により、計算負荷はクライアントコンピュータからサーバに移る。
【００２１】
さらに、第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに関する情報が事前にクライアントコンピュータに、それが独自のオブジェクト生成を実行し、このようにしてネットワーク帯域幅を節約するために通信される必要がないという追加の優位点が得られる。
【００２２】
加えて、第２のタイプの所定のオブジェクトの多くの異なる集合を提供すること、及びオブジェクト生成がそれらの集合の任意の１つに関して行われることも可能である。好ましくは、使用される集合はユーザによって示される。これにより、複数の異なる第２のオブジェクトを必要に応じて生成できるようになる。
【００２３】
好ましくは、送信された情報は、複数の所定のオブジェクトモデルの加重和としての第１のタイプの第１のオブジェクトモデル、該第１のタイプのそれぞれを表す重み値の集合である。これは、前述した帯域幅効率の優位点を提供する。
【００２４】
代わりに、送信された情報は第１のオブジェクトモデル自体である。これにより、重み生成を含むすべての処理を主として実行できるようになり、このようにしてユーザコンピュータに対する負荷をなおさらに軽減する。
【００２５】
追加の代替実施形態では、送信された情報は単に、ユーザＩＤ等などの第１のオブジェクトモデルの識別に過ぎない。このような実施形態では、サーバはすでにその中に、第１のオブジェクトモデル又はその識別と関連付けられるモデルを記述する重み集合のどちらかを記憶している。この識別は、便宜的に、事前にサーバに登録し、第１のオブジェクトモデル又は記憶脅威のための対応する重みを提供したユーザの識別である場合があり、記憶されているオブジェクトモデル又は重みは、本発明の好ましい応用例においてはユーザ自身のアバターの表現である。したがって、単に送信済み情報としてサーバにユーザＩＤを送信するだけで、サーバは、対応する重みの集合のどの第１のオブジェクトモデルが、第２のタイプのオブジェクトモデルの生成のために入力を使用するのか分かるであろう。
【００２６】
本発明の好適な実施形態では、第２のタイプの出力オブジェクトモデルと同時に、第１のタイプの第１のオブジェクトモデルをユーザに表示する機能がさらに提供される。これにより、例えば、オブジェクトを互いの上にオーバレイして表示できる。
【００２７】
本発明の好適な実施形態では、第１のタイプのオブジェクトモデルはアバターであり、第２のタイプのオブジェクトモデルはクロージングモデルである。これにより、アバターによるオンライン衣服(clothes)モデル化を実行できる。
【００２８】
これをさらに容易にするために、好ましくはクロージングモデルは、アバターに適用されるときにガーメント(garments)が取るであろう形状でのクロージングガーメントのモデルである。
【００２９】
第５の態様から、本発明は、さらに、コンピュータでの実行時に、コンピュータに前述された態様のどれかの方法を実行させるように構成されるコンピュータプログラムを提供する。さらに第６の態様から、本発明の第５の態様に従ってコンピュータプログラムを記憶するように構成されるコンピュータ読み取り可能記憶媒体も提供される。コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、コンピュータにより読み取られることが可能な、どんな磁気、光学、光磁気、ソリッドステート、又は他の記憶媒体であってもよい。
【００３０】
前記に加えて、本発明は前述された方法に従って動作するように構成されたシステムも提供する。したがって、第７の態様から、  
オブジェクトモデルを複数の所定のオブジェクトモデルと比較するためのオブジェクト比較手段と、  
前記オブジェクト比較手段により実行された前記比較に基づいて、複数の所定のオブジェクトモデルの加重和としてオブジェクトモデルを表す重み値の集合を生成するための重み生成手段と、  
を含む、オブジェクトモデル分析のためのシステムが提供される。
【００３１】
さらに第８の態様から、  
複数の所定のオブジェクトモデルの加重和としての第１のタイプの第１のオブジェクトモデル、該第１のタイプのそれぞれを表す重み値の集合を取得、及び／又は記憶するための手段と、  
第２のタイプの所定のモデルの加重和に対応する第２のタイプの出力オブジェクトモデルを生成するために、第２のタイプの複数の所定のモデルに重み値の集合を適用するように動作するよう構成されたモデル生成手段と、  
を含む、オブジェクトモデル生成のためのシステムも提供される。
【００３２】
さらに、第９の態様に従って、本発明は、  
第１のタイプのオブジェクトモデルを複数の所定のオブジェクトモデル、該第１のタイプのそれぞれと比較するためのオブジェクト比較手段と、  
前記オブジェクト比較手段により実行された前記比較に基づいて、第１のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルの加重和として受信されたオブジェクトモデルを表す、重み値の集合を生成するための重み生成手段と、  
第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに重み値の集合を適用し、第２のタイプの所定のモデルの加重和に対応する第２のタイプの出力オブジェクトモデルを生成するように動作するよう構成されたモデル生成手段と、  
を含む、オブジェクトモデル分析及び生成のためのシステムも提供する。
【００３３】
最後に第１０の態様では、  
オブジェクトモデルサーバに第１のタイプの第１のオブジェクトモデルに関する情報を送信するための送信手段と、  
第２のタイプの複数の所定のオブジェクトモデルに対して重み値の集合を適用することにより生成される、第２のタイプの出力オブジェクトモデルを、オブジェクトモデルサーバから受信するための受信手段であって、該第２のタイプの出力オブジェクトモデルが第２のタイプの所定のモデルの加重和に対応しているものと、  
を含む、オブジェクトモデルを取得するためのシステムが提供される。
【００３４】
第７の態様、第８の態様、第９の態様及び第１０の態様のそれぞれは、同じさらなる機能を有し、第１の態様、第２の態様、第３の態様及び第４の態様に関してそれぞれ前述されたのと同じ優位点を提供する。
【００３５】
追加の特徴及び優位点は特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【００３６】
さらに、本発明の追加の特徴及び優位点は、一例としてのみ提示され、類似した参照番号が類似した部品を指す添付図面に関して行われる、実施形態の以下の説明から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
本発明の実施形態の動作環境として使用してよいハードウェアの概要が最初に説明され、その後にそれぞれの個々の実施形態の動作の特定の説明が続く。
【００３８】
図１は、本発明の実施形態の動作環境を提供する汎用コンピュータシステムを描いている。特に、このような汎用コンピュータは、クライアント−サーバアーキテクチャにおけるクライアントコンピュータとサーバコンピュータの両方の動作環境を形成してよい。後に本発明の動作は、コンピュータにより実行されている、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明されるであろう。このようなプログラムモジュールは、タスクを実行する、あるいは特定の抽象(abstract)データタイプを実現するプロセス、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造、データ変数等を含んでよい。さらに、本発明が、特にハンドヘルドデバイス、ノートブックコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ミニコンピュータ、マルチプロセッサシステム、分散システム等、図１に図示されているシステム以外の他のコンピュータシステム内で実現されてよいことが対象とされる読者により理解されなければならない。分散(distributed)コンピューティング環境の中では、複数のコンピュータシステムは１つの通信網に接続されてよく、本発明の個々のプログラムモジュールが該コンピュータシステムの中で分散されてよい。
【００３９】
特に図１に関して、本発明の実施形態の動作環境を形成してよく、一般的に当技術分野で既知である汎用コンピュータシステム１は、多様な入力インタフェースと出力インタフェースだけではなく、その中にコンピュータ電力装置、マザーボード、１つ又は複数のハードディスクドライブ、システムメモリ、グラフィックス及びサウンドカードが含まれるデスクトップシャシベース(chassis base)装置１００を備える。さらに該シャシは、ＣＤ、ＣＤＲ、ＣＤＲＷ、ＤＶＤ等のリムーバブル光ディスクから、読み取る、及び／又は書き込むことができる光ディスクドライブ１１０用ハウジングも提供する。さらに、該シャシ装置１００は、磁気フロッピー(登録商標)ディスクを受け入れ、磁気フロッピー(登録商標)ディスクから読み取り、及び／又は磁気フロッピー(登録商標)ディスクに書き込むことができる磁気フロッピー(登録商標)ディスクドライブ１１２も収容する。また、ベースシャシ装置１００は、ユーザにビジュアルディスプレイを提供するために使用されるモニタ１０２、コンピュータ出力の紙のコピーを提供するために使用されてよいプリンタ１０８、及び音声出力を生成するためのスピーカ１１４等の周辺装置用の多数の入力ポートと出力ポートをその背面に設けている。ユーザは、キーボード１０４、又はマウス１０６などのポインティングデバイスを介してコンピュータシステムにデータ及びコマンドを入力してよい。
【００４０】
図１が例示的な実施形態だけを描き、本発明とともに使用できるコンピュータシステムの他の構成が可能であることが理解されるであろう。特に、ベースシャシ装置１００はタワー構成をしてよいか、あるいは代わりにコンピュータシステム１は、それがラップトップ又はノートブックの構成で実現されるという点で携帯型であってよい。
【００４１】
図２は、コンピュータシステム１のシステム構成要素のシステムブロック図を描いている。点線の中にあるそれらのシステム構成要素は、シャシ装置１００の中で通常発見されるであろう。
【００４２】
図２に関して、コンピュータシステム１の内部構成要素は、それ自体ランダムアクセスメモリ１２０及び読取専用メモリ１３０を備えるシステムメモリ１１８がその上に取り付けられるマザーボードを含む。さらに、システムメモリ１１８を含む多様なシステム構成要素を処理装置１５２と結合するシステムバス１４０が設けられる。やはりシステムバス１４０に結合されているのは、モニタ１０２にビデオ出力を提供するためのグラフィックカード１５０と、システムに対する入出力インタフェースを提供し、この実施形態ではプリンタ１０８に制御出力を提供するパラレルポートインタフェース１５４と、その中に差し込まれる任意のフロッピー(登録商標)ディスクからデータを読み取る、あるいはそこにデータを書き込むようにフロッピー(登録商標)ディスクドライブ１１２を制御する、フロッピー(登録商標)ディスクドライブインタフェース１５６である。加えて、システムバス１４０に結合されているのは、スピーカ１１４に音声出力信号を提供するサウンドカード１５８と、その中に差し込まれたリムーバブル光ディスクからデータを読み取り、データを書き込むために光ディスクドライブ１１０を制御する光ドライブインタフェース１６０と、パラレルポートインタフェース１５４と同様に、システムに対する及びシステムからの入出力インタフェースを提供するシリアルポートインタフェース１６４である。このケースでは、シリアルポートインタフェースは、キーボード１０４、及びトラックボール、マウス等であってよいポインティングデバイス１０６のための入力ポートを提供する。
【００４３】
さらにシステムバス１４０に結合されているのは、コンピュータシステム１がネットワーク１９０上で他のコンピュータシステムと通信できるように構成されるネットワークカード等の形態を取る、ネットワークインタフェース１６２である。ネットワーク１９０はローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、ローカル無線ネットワーク等であってよい。特に、ＩＥＥＥ８０２．１１無線ＬＡＮネットワークはコンピュータシステムの移動性を可能にするために特に役立つ場合がある。ネットワークインタフェース１６２は、コンピュータシステム１が、プログラム又はデータの交換のために、ネットワーク１９０上で、サーバ、ルータ、又はピアレベル(peer-level)コンピュータなどの他のコンピュータシステムとの論理接続を形成できるようにする。
【００４４】
加えて、システムバス１４０に結合され、ハードディスクドライブ１６８から又はハードディスクドライブ１６８への、データ又はプログラムの読み取り又は書き込みを制御する、ハードディスクドライブインタフェース１６６も設けられる。ハードディスクドライブ１６８、光ドライブ１１０とともに使用される光ディスク、又はフロッピー(登録商標)ディスク１１２とともに使用されるフロッピー(登録商標)ディスクのすべては、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール及びコンピュータシステム１用の他のデータの不揮発性記憶を提供する。これらの３つの特定の種類のコンピュータ読み取り可能記憶媒体がここで説明されたが、特に磁気カセット、フラッシュメモリカード、テープ記憶装置ドライブ、デジタルバーサタイルディスク等の、データを記憶できる他の種類のコンピュータ読み取り可能媒体が使用されてよいことが、対象とされる読者には理解されるであろう。
【００４５】
ハードディスクドライブ１６８又はあらゆるフロッピー(登録商標)ディスク又は光ディスクなどのコンピュータ読み取り可能記憶媒体のそれぞれは、種々のプログラム、プログラムモジュール、又はデータを記憶してよい。特に、実施形態におけるハードディスクドライブ１６８は、ファイル、データ構造、又は他のデータ１７１の形態を取るユーザデータだけではなく、特に多くのアプリケーションプログラム１７５、アプリケーションプログラムデータ１７４、コンピュータシステム１又はユーザ１７３によって要求される他のプログラム、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（ＴＭ）、Ｕｎｉｘ（ＴＭ）等のコンピュータシステムオペレーティングシステム１７２も記憶する。ハードディスクドライブ１６８は、プログラム及びデータが電力を使用せずに恒久的に記憶できるように、前述されたプログラム及びデータの不揮発性記憶装置を提供する。
【００４６】
コンピュータシステム１が、アプリケーションプログラム又はハードディスクドライブ１６８上に記憶されているデータ、あるいは他のコンピュータ読み取り可能記憶媒体を使用するために、システムメモリ１１８は、コンピュータシステム１によって必要とされるときに、アプリケーションプログラム、プログラムデータ、他のプログラム、オペレーティングシステム及びユーザデータのためのメモリ記憶装置を提供する、ランダムアクセスメモリ１２０を提供する。これらのプログラム及びデータがランダムアクセスメモリ１２０にロードされると、メモリ１２５の特定の部分がアプリケーションプログラムを保持し、別の部分１２４がプログラムデータを保持してよく、第３の部分１２３が他のプログラムを保持してよく、第４の部分１２２はオペレーティングシステムを保持してよく、第５の部分１２１はユーザデータを保持してよい。多様なプログラム及びデータが、必要に応じてコンピュータシステムによってランダムアクセスメモリ１２０の中に又は外へ移動されてよいことが、対象となる読者によって理解されるであろう。さらに詳細には、プログラム又はデータはコンピュータシステムによって使用されていない場合には、それはランダムアクセスメモリ１２０には記憶されないであろうが、代わりにハードディスク１６８上の不揮発性記憶装置に戻されるであろうと思われる。
【００４７】
システムメモリ１１８は、コンピュータシステム１の中のシステム要素間で情報を転送するために、基本情報及びコマンドを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）にメモリ記憶装置を提供する読取専用メモリ１３０も提供する。ＢＩＯＳは、多様なシステム要素が互いにどのようにして通信するのかに関する基本的な情報を提供し、システムがブートアップできるようにするために、システム起動時には必須である。
【００４８】
図２が本発明の一実施形態を描いているが、例えばマイク、ジョイスティック、ゲームパッド、スキャナ等のコンピュータシステムに他の周辺装置を取り付けてよいことが当業者により理解されるであろう。コンピュータシステム１がシリアルポートインタフェース１６４又はパラレルポートインタフェース１５４のどちらかに取り付けられ、公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）を介してコンピュータシステム１から他のコンピュータに対する論理接続を形成するように構成されることが等しく理解される必要があるが、さらに、ネットワークインタフェース１６２に関して、これがどのようにして好ましくは無線ＬＡＮネットワークカードであるのかを前述した。
【００４９】
コンピュータシステム１がネットワーク環境で使用される場合、アプリケーションプログラム、他のプログラム及びコンピュータシステム内に局所的に記憶されてよい他のデータも、代わりにあるいは追加してリモートコンピュータ上に記憶され、ネットワーク１９０上で形成される論理接続によってコンピュータシステム１によりアクセスされてよいことがさらに理解される必要がある。
【００５０】
本発明の実施形態のハードウェアを形成するコンピュータシステム１のシステムアーキテクチャが説明されたが、本発明の実施形態で包含されるソフトウェアモジュール及びデータの特定の説明が、ここで図３から図１０に対して始められるであろう。
【００５１】
図３は、本発明の実施形態の中で使用されるソフトウェアモジュール、データ記憶装置及びデータフローを描く全体的なシステム図である。さらに詳細には、好適な実施形態におけるシステムに対する入力は、好ましくはベクタの集合Ｖ＝｛Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１、Ｘ２．．．、．．．、Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎ｝Ｔを備えるアバターオブジェクトモデルの形式を取り、ここでＸｉ、Ｙ１及びＺｉ値はアバターモデルメッシュの頂点(vertices)の位置である。これらの頂点は仮想空間においてプロットされるときに、人間の「ワイヤフレーム」仮想モデルをともに形成するポリゴン(polygons)の頂点を形成する。好適な実施形態では、アバターの仮想クロージングと関係しているが、その最も広い態様における本発明がこのような使用に限定されず、事実上任意の種類の任意のオブジェクトモデルが本発明の技術を使用して分析又は生成されてもよいことがここで注意されるべきである。
【００５２】
システムへの入力として使用されなければならないアバターオブジェクトモデルを表現するデータは、アバターオブジェクトモデル記憶装置３２に記憶される複数の所定のアバターオブジェクトモデルに関して入力アバターオブジェクトモデルを説明する重みｗの集合を生成するために役立つ、重み(weight)生成ソフトウェアモジュール３０に対して入力される。好ましくは、所定のアバターオブジェクトモデルは入力アバターオブジェクトモデルと同じメッシュトポロジーを有する。さらに、所定のアバターオブジェクトモデルのそれぞれは、好ましくはわずかに互いに異なり、それぞれの所定アバターオブジェクトモデルはプロトタイプ空間内のモデルプロトタイプと見なすことができる。しかしながら、他の実施形態では、プロトタイプモデルのいくつか（すべてではないけれども）は、本発明の全体的な動作に影響を及ぼさずに同一又は実質的に同一であってもよい。
【００５３】
アバターオブジェクトモデル記憶装置３２内の複数の所定のアバターオブジェクトモデルにより形成されるプロトタイプ空間は、仮想空間で表示される複数の所定のアバターオブジェクトモデルを描く図４を考慮することにより、さらに明確に認識されるであろう。描かれている所定のアバターオブジェクトモデルの目視検査は、この例の各モデルがわずかに異なっており、異なる体形を描いていることを示している。ここに説明されている好適な実施形態においてのように、第１のタイプの所定のオブジェクトモデルがアバターである場合、所定のオブジェクトモデルは、好ましくは痩せた体格からどっしりとした体格まで、間の多くの異なる体形を考慮に入れ、人間の体形の幅広い断面を表現するために選ばれる必要がある。
【００５４】
また、アバターオブジェクトモデル記憶装置３２に記憶されている所定のアバターオブジェクトモデルは、アバターオブジェクトモデル記憶装置３２に記憶される所定のアバターオブジェクトモデルの加重和として入力アバターオブジェクトモデルを表す重みの集合ｗを生成するように、該記憶装置３２から所定のアバターオブジェクトモデルとの入力アバターオブジェクトモデルの比較を実行する、重み生成モジュール３０に入力される。このようにして生成された重みの集合は、プロトタイプの所定アバターオブジェクトモデルに関して入力アバターオブジェクトモデルのコンパクトな表現を表す。すなわち、コンピュータがアバターオブジェクトモデル記憶装置３２に記憶されるような所定のアバターオブジェクトモデルを具備する場合には、重み生成モジュールにより生成された重みの集合ｗを考慮すると、入力アバターオブジェクトモデルに対する近似を作成できる。したがって、重み生成モジュールにより生成された重みの集合ｗは、入力アバターオブジェクトモデルのコンパクトな符号化であると見なすことができる。
【００５５】
重み生成モジュール３０により生成され、入力アバターオブジェクトモデルを表現する重みの集合ｗは、本発明の実施形態において、好適な実施形態における新規クロージングオブジェクトモデルを生成するために生成された重みを使用するクロージングモデル生成モジュール３４に渡される。アバターオブジェクトの衣類(clothing)に無関係の他の実施形態では、モデル生成モジュール３４は第２のタイプのオブジェクトモデルを生成するために受け取られた重みを使用する。
【００５６】
クロージングモデル生成モジュール３４は、多くのクロージングオブジェクトモデル記憶装置３６の１つから取られる多くのクロージングオブジェクトモデルを、別の入力として取る。各クロージングオブジェクトモデル記憶装置は、それらが人間により着用されるとき（又はさらに詳細には、アバターにより仮想で着用されるとき）達成するであろう形状で描かれている１つ以上の衣類のアイテムの仮想表現である、多くのクロージングオブジェクトモデルを記憶する。好ましくは、同一のそれぞれの数のクロージングオブジェクトモデルが、アバターオブジェクトモデルプロトタイプ空間内のアバターオブジェクトモデルの数に対し、各記憶装置に記憶される。さらに、各クロージングオブジェクトモデルのそれぞれは、アバターオブジェクトモデルプロトタイプ空間からアバターオブジェクトモデルの各１つによって着用されるときに、衣類の特定のアイテムがどのように見えるのかを描いている。
【００５７】
前述されたように、システムが衣類の複数のアイテムをモデル化できるようにするために、複数のクロージングオブジェクトモデル記憶装置３６が設けられてよい。したがって、例えば１つのクロージングオブジェクトモデル記憶装置３６がドレスのクロージングオブジェクトモデルプロトタイプを記憶してよいのに対し、別のクロージングオブジェクトモデル記憶装置３６が、１本のズボン、ジャンパー等などの衣類の別のアイテムのクロージングオブジェクトモデルプロトタイプを記憶してよい。衣類の唯一のアイテムが任意の１つの特定のクロージングオブジェクトモデル記憶装置に表現され、特定の記憶装置に記憶される衣類の特定のアイテムに関するクロージングオブジェクトモデルが、所定のアバターオブジェクトモデル記憶装置３２に記憶される所定のアバターオブジェクトモデルのプロトタイプ空間に対応するクロージングオブジェクトモデルのプロトタイプ空間を表現することに留意されたい。
【００５８】
図５は、ドレスに関するクロージングオブジェクトモデルのプロトタイプ空間を示すことにより、より詳細に前記を描く。隣接する図４に関係付けられるときに、図５のプロトタイプドレスモデルのそれぞれが、アバターモデルプロトタイプ空間内の対応するアバターモデルにより「着用される」ときに、このようなドレスにより呈されるであろう形状に対応することが分かるであろう。すなわち、それぞれアバターモデル及びドレスモデル全体を通して、図５の一番右側のドレスが図４の一番右側にあるアバターが着用するときにドレスが呈するであろう形状に対応する等である。ドレスモデル自体のようなクロージングオブジェクトモデルは、それぞれの所定のオブジェクトモデルに適合するために総称的なドレスモデルを単に引き伸ばすことによって、又はより正確な動的にモデル化されたドレスモデルを生成するための従来の技術に対して前述されたようなクロス(cloth)ダイナミクスモデルを使用することによって事前に生成される。前記に従ってそれぞれのクロージングオブジェクトモデルを生成することにより、それぞれの各アバターモデルに一致するそれぞれのクロージングモデルが生成される。
【００５９】
複数の様々なオブジェクトモデルプロトタイプ空間が衣類の異なるアイテムについて生成できるが、アバターオブジェクトプロトタイプ空間内のアバターオブジェクトモデルを一致させるために総称的なクロージングアイテムモデルを引き伸ばすか、あるいは事前にクロスダイナミクスモデルをオフラインで使用するかのどちらかによって、プロトタイプ空間ごとの個々のモデルが同様に生成されることが理解されるであろう。どちらの技法が使用されても、一度衣類のアイテムごとにクロージングオブジェクトモデルプロトタイプ空間のそれぞれを生成することしか必要ではないこと、及び一旦クロージングオブジェクトモデルプロトタイプ空間が生成されると、モデルを表現するデータがモデル記憶装置３６に記憶できることがさらに理解される必要がある。
【００６０】
前述されたように、クロージングモジュール生成モジュール３４は、重み生成モジュール３０から出力される重み集合を受け取り、クロージングオブジェクトモデル記憶装置３６の１つに記憶されるクロージングオブジェクトモデルプロトタイプ空間の１つから所定のクロージングモデルもまた受け取る。どの特定の記憶装置がアクセスされるのかは、衣類のどのアイテム（つまり、ドレス、ズボン、ジャンパー等々）について、新しいクロージングモデルを生成することが所望されているのかに依存するであろう。一旦衣類の特定のアイテムについて、クロージングオブジェクトモデルがクロージングモデル生成モジュール３４によって受領されると、モジュール３４がクロージングオブジェクトモデルにそれぞれ重みの受領された集合を適用し、それから出力される新しいクロージングオブジェクトモデルを生成する。新規に生成されたクロージングオブジェクトモデルは、それからユーザコンピュータ上での表示のためにユーザに送信されてもよい。
【００６１】
前記は本発明の実施形態の方法及びシステムの全体的な動作を説明している。本発明は、多くのコンピュータがネットワーク上で通信する分散コンピューティング環境での性能にもまた特に適しているが、図３に示されるような動作全体は単一のコンピュータによって実行されてもよい。このような特定の分散型実施形態は図６を参照してここに説明されるであろう。
【００６２】
図６では、好ましくは、図１及び図２に関して前述されたものなどの汎用コンピュータ１であるユーザコンピュータ４０が設けられる。ユーザコンピュータ４０には、アバターオブジェクトディスプレイソフトウェアモジュール４２、及びクロージングオブジェクトディスプレイソフトウェアモジュール４４が備えられる。アバターオブジェクトディスプレイモジュール４２とクロージングオブジェクトディスプレイモジュール４４の両方とも、好ましくはユーザコンピュータのハードディスク１６８に記憶され、コンピュータにより実行されるために必要に応じてシステムメモリにロード可能であるソフトウェアプログラムである。
【００６３】
汎用コンピュータであるユーザコンピュータ４０は、クロージングサーバ５０である別のコンピュータとの論理接続上でネットワーク１９０を介して通信してよいネットワークインタフェース１６２を具備している。ユーザコンピュータ４０の場合のように、クロージングサーバ５０もまた、図１及び図２にすでに説明されたコンピュータのようであるが、コンピュータを説明される方法でクロージングサーバとして動作させるためにクロージングサーバアプリケーションプログラムを実行する、汎用コンピュータであってもよい。クロージングサーバ５０は、重み生成ソフトウェアモジュール５２及びクロージングモデル生成ソフトウェアモジュール５４である２つの特定のソフトウェアプログラムを具備する。該モジュールのそれぞれは、クロージングサーバコンピュータのハードドライブ１６８上でプログラムとして記憶され、必要に応じてそのシステムメモリ１１８にロード可能である。
【００６４】
ユーザコンピュータ４０及びクロージングサーバ５０に加えて、重み生成ソフトウェアモジュールに対する入力オブジェクトモデルとして次に使用される、ユーザのアバターオブジェクトモデルを生成するなんらかの手段を提供することも、本発明の好適な実施形態内で必要である。ここで説明された実施形態の中では、これはＢＴｅｘａｃｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓにより提供され、Ｂａｌｌｉｎらに説明されるもののようなアバターブース６０の提供により達成される。該アバターブース６０は、ユーザの体を走査し、そのアバターオブジェクトモデルを生成するために動作する。これは、次にユーザがトランスポートし、独自のユーザコンピュータ４０上にインストールするＣＤ−ＲＯＭ６４などのコンピュータ読み取り可能記憶媒体上でユーザに提供されるか、あるいは代わりに後日ネットワーク１９０上でユーザがダウンロードするネットワークトランスポート可能モードで設けられてもよい。
【００６５】
ユーザにメッシュ座標の形の完全なアバターオブジェクトモデルを単に提供する代わりに、あるいは提供することに加えて、アバターブース６０にはクロージングサーバ５０で設けられる重み生成モジュール５２に同一の重み生成モジュール６２が設けられてもよい。重み生成モジュール６２はユーザの生成されたアバターオブジェクトモデルを分析し、ユーザアバターオブジェクトモデルをアバターオブジェクトモデルプロトタイプ空間内の所定のアバターオブジェクトモデルに関連付ける重みの集合を生成する。これを容易にするために、このアバターブース６０には、前述されたように所定のアバターオブジェクトモデルプロトタイプを記憶するアバターオブジェクト記憶装置３２も具備される。
【００６６】
アバターブース６０が重み生成モジュール６２を具備される場合、ユーザに実際のアバターオブジェクトモデルを提供することに加え、アバターブースは重み生成モジュール６２により生成される関連付けられた重みの集合も提供する。重みの集合はＣＤ−ＲＯＭ６４に記憶されてよいか、あるいはユーザのコンピュータ４０にネットワーク１９０上でダウンロード可能であってもよい。
【００６７】
どんな方法でユーザがユーザコンピュータ４０上のアバターブース６０により生作されるアバターオブジェクトモデルをインストールしても、生成されたアバターオブジェクトモデルはアバターオブジェクトディスプレイモジュール４２によりユーザに表示されてよい。例えば、シリコングラフィックス（Ｓｉｌｉｃｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ）（登録商標）オープンインベンタ（Ｏｐｅｎ  Ｉｎｖｅｎｔｏｒ）又はカリフォルニア州９５０６２、サンタクルーズ、スイート２００、キャピトラロード６５５（６５５  Ｃａｐｉｔｏｌａ  Ｒｏａｄ、Ｓｕｉｔｅ２００、Ｓａｎｔａ  Ｃｒｕｚ，ＣＡ９５０６２）のキュリアスラボ社（Ｃｕｒｉｏｕｓ  Ｌａｂｓ  Ｉｎｃ．）から入手可能なキュリアスラボズ（登録商標）ポーザ（Ｐｏｓｅｒ）などの、このような機能を実行するいくつかの既知のソフトウェアパッケージがある。
【００６８】
ここで、ユーザが衣類のアイテムを着用した自分のアバターオブジェクトモデルを表示することを希望していると仮定する。これを行うために、ユーザコンピュータ４０はネットワーク１９０を介してクロージングサーバ５０との論理接続を確立する。クロージングサーバ５０は、ユーザがクロージングモデルが使用可能である衣類のアイテムを表示し、ユーザが自分自身のアバターに対応するクロージングモデルが生成されることを希望する衣類のアイテムを選択できるようにするために、ブラウジング機能性を提供してよい。このようなブラウジング機能性を達成するために、ユーザコンピュータ４０は、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（ＴＭ）などの標準ブラウザプログラムを具備してもよい。
【００６９】
クロージングサーバ５０に新しいクロージングモデルを生成させるために、ユーザコンピュータ４０はクロージングサーバ５０にクロージングモデルのための要求を送信し、ユーザのアバターオブジェクトモデルに対応するデータも送信する。このデータはネットワーク１９０を介してクロージングサーバ５０で受信され、受信されたアバターオブジェクトモデルは、アバターオブジェクトモデルプロトタイプ空間内の所定のアバターオブジェクトモデルに受信されたモデルを関係付ける重みの集合ｗを生成するために、クロージングサーバで重み生成モジュール５２により処理される。重みの集合は次にユーザのアバターに対応し、ユーザが選んだ衣類のアイテムを描く新しいクロージングオブジェクトモデルを生成するために、クロージングモデル生成モジュール５４によって使用される。それから、クロージングサーバ５０は生成された新しいクロージングモデルをネットワーク１９０を介してユーザコンピュータ４０に送り戻す。
【００７０】
ユーザコンピュータ４０で、受信されたクロージングオブジェクトモデルは、クロージングオブジェクトディスプレイソフトウェアモジュール４４を使用してユーザに表示される。アバターディスプレイソフトウェアモデル４２の場合のように、例えばキュリアスラボズポーザのようなクロージングオブジェクトモデルなどの仮想モデルのこのような表示を達成するソフトウェアパッケージがすでに既知である。受信されたクロージングオブジェクトモデルは単独でユーザに表示されてよいが、好ましくは受信されたクロージングオブジェクトモデルはユーザのアバターオブジェクトモデルと同時に表示され、受信されたクロージングオブジェクトモデルがユーザのアバターモデルによって着用されているかのようにそれが見えるように共に重ね合わされる。
【００７１】
前記説明は、ユーザがすでにアバターブース６０からユーザのアバターオブジェクトモデルに対応する重みの集合を受信していないケースに対応する。しかしながら、重みの集合が受信されている場合、ユーザのアバターオブジェクトモデル全体をクロージングサーバ５０に送信する代わりに、ユーザコンピュータ４０はネットワーク１９０を介してクロージングサーバ５０に該重みの集合を代わりに送信するに過ぎない場合がある。クロージングサーバ５０でのクロージングモデル生成モジュール５４は、前記と同じ方法でユーザコンピュータ４０に送り戻されクロージングモデルを生成するために受信された重みの集合を直接に使用してよい。それは、クロージングサーバ５０が重み生成ソフトウェアモジュール５２を動作し、クロージングモデル生成モジュール５４への入力として必要とされる重みの集合を生成する必要性を排除することにより、クロージングサーバ５０での計算集約度をなおさらに削減するので、これは特に好ましい構成である。これにより、クロージングサーバ５０は、任意の指定された時間枠で複数のユーザからクロージングモデルに対するさらに多くの要求を処理できるようになる。
【００７２】
さらに、図６は、本発明の実施形態で必要とされる多様なソフトウェアモジュールの分散に関して、ただ１つの特定の実施形態だけを描く。他の実施形態では、例えば、ユーザコンピュータ４０はそれ自体、クロージングサーバに設けられるモジュール５２に対応する重み生成モジュールを提供される可能性がある。加えて、ユーザコンピュータ４０は、アバターオブジェクトモデル記憶装置３２に記憶されるプロトタイプ空間内の、所定のアバターオブジェクトモデルの集合も与えられるであろう。このような要素の提供により、ユーザコンピュータ４０はユーザのアバターモデルに対応する独自の重みの集合を生成できるようになる。ソフトウェアモジュールの他の構成又は分散もまた可能である。
【００７３】
例えば、図面に具体的に示されていない別の実施形態では、クロージングサーバ５０は、好ましくはアバターモデル、あるいはオブジェクトモデルに対応する重み集合である、それぞれ第１のタイプのオブジェクトモデルを記憶する、オブジェクトモデル記憶装置及び／又はオブジェクト重み記憶装置を具備してよい。記憶されているオブジェクトモデル又は重み集合は、サーバに登録し、それらのアバターモデル（又は対応する重み集合）を事前にアップロードしたユーザに属するアバター（又はその重み表現）である。サーバ５０は、それがアバターオブジェクトモデルであるのか、あるいは重み集合であるのかに依存して、適切な記憶装置にアップロードされたデータを記憶する。各ユーザのデータは、記憶されているデータを特定のユーザに結び付ける一意のユーザＩＤにより、適切な記憶装置内で索引付けられる。重み集合はよりコンパクトな表現であり、したがってデータ記憶容量が削減されるため、好ましくは、サーバはアバターモデル全体よりむしろユーザごとに重み集合を記憶する。さらに、重み集合はクロージングオブジェクトモデルの生成に必要とされるため、毎回ユーザアバターオブジェクトモデルから最初に重み集合を生成する必要なく、ユーザが生成されるのを必要とするクロージングオブジェクトごとにユーザに特殊な、記憶されている重み集合をクロージングサーバが単に使用できる場合には、いずれのケースでもそれは計算上より効率的である。
【００７４】
動作中、登録済みのユーザは、クロージングサーバで使用可能であり、多様なクロージングオブジェクトモデル記憶装置３６内に記憶されている、多様なクロージングモデル（ドレス、ズボン、ジャンパー等々）を描くサーバ上でホストされているウェブサイトをブラウズできる。ユーザは、自分が関心のある衣類のアイテムを見るとき、自身のユーザコンピュータ４０及びネットワーク１９０を介してサーバに、記憶されているユーザアバターオブジェクトモデルを使用して衣類のアイテムの前もって求められたクロージングモデル、あるいはユーザ登録時にサーバに過去に記憶された重み集合を生成するように、要求できる。サーバは、次に記憶されているユーザアバターオブジェクトモデル又は対応する重み集合を使用して、ここに説明されている他の実施形態に関して説明されているのと同じ方法で、ユーザのために前もって求められたクロージングオブジェクトモデルを生成することができる。
【００７５】
クロージングサーバ５０がユーザアバターモデル又は重み集合を事前に記憶する前述された実施形態の優位点とは、ユーザが前もって求められたクロージングモデルオブジェクトが生成されるのを要求するたびに、ユーザコンピュータ４０がネットワーク上でユーザアバターモデル又は対応する重み集合のいずれかをクロージングサーバ５０に送信する必要がなく、サーバにすでに記憶されているどのアバターモデル又は重み集合が使用される必要があるのかを指定するためにユーザＩＤを送信しさえすればよいという点で、帯域幅効率の優位点である。
【００７６】
ここで重み生成モジュール３０（図６の実施形態では５２）の特定の動作が図７に関して説明される。重み生成の機能を実行するためのモジュールの動作が、それが利用される前記に説明された特定の実施形態にも関わらず同じであることに留意されたい。
【００７７】
図７では、ステップ７．２で、重み生成モジュール３０は、それに関する重みの集合を計算するためであるアバターオブジェクトモデルを受信する。次に、ステップ７．４では、モジュールがアバターオブジェクトモデル記憶装置３２にアクセスし、その中に記憶されているプロトタイプ空間内の、複数の所定のアバターオブジェクトモデルに関する情報をそこから読み取る。次にステップ７．６では、モジュールは受信されたアバターオブジェクトモデルの行列ａを決定するように動作する。このステップ７．６は、入力アバターオブジェクトモデルに関する受信されたデータがすでに行列フォーマットにあるのではなく、いくつかの他の代表的なフォーマットにある場合にのみ実行される。この工程は、プロセス内で後に必要とされる計算を容易にするためにデータを行列フォーマットに格納するために実行される。受信されたデータがすでに行列フォーマットにある場合は、次にステップ７．６は実行されない。
【００７８】
次にステップ７．８で、アバターオブジェクトモデル記憶装置３２内のあらゆる所定のアバターオブジェクトの頂点座標を組み込む行列Ｖが決定される。ステップ７．６の場合のようにステップ７．８は、アバターオブジェクトモデル記憶装置３２内の所定のアバターオブジェクトモデル情報がすでに行列フォーマットにはない場合にだけ実行される。
【００７９】
入力アバターオブジェクトモデルの行列フォーマット及び所定のアバターオブジェクトモデルを獲得したので、所定のアバターオブジェクトモデルに対する入力アバターオブジェクトモデル上の対応する点を検出することが必要である。私たちの好適な実施形態では、これは、受信された入力アバターオブジェクトモデルと所定のアバターオブジェクトモデル間に同一のメッシュトポロジーを使用することによってより容易になされる。しかしながら、次に、最小二乗法誤差を示すために、入力アバターオブジェクトモデルａを試し、重みの集合ｗに従ってＶの行列により表現される所定のアバターオブジェクトモデルに関係付けることが必要である。行列フォームでは、これは以下で示される。
【００８０】
Ｖｗ＝ａ    式１
これは線形代数の問題であるが、残念なことに該問題は、所定のアバターオブジェクトモデルよりアバターオブジェクトメッシュにより多くの頂点があるという点で過剰決定されている（ｏｖｅｒ−ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ）。しかしながら最小二乗法の解は、所定のアバターオブジェクトモデル行列Ｖの「一般逆行列(pseudo-inverse)」を使用して検出できる。過剰決定されたシステムの場合、行列Ｖの一般逆行列は以下のように定義される。
【００８１】
Ｖ＋＝（ＡＴＡ）−１ＡＴ    式２
前記を考慮して、［１］に対する最小二乗法の解は以下のように計算できる。
【００８２】
ｗ＝Ｖ＋ａ    式３
前記を考慮して、ステップ７．１０で、重み生成モジュール３０は前記式２に従ってＶの一般逆行列を決定する。次にステップ７．１２で、モジュールは前記に述べたように式３を使用して重みの集合ｗを計算する。
【００８３】
最後に、ステップ７．１４では、決定された重みの集合ｗがモジュールから出力される。
【００８４】
代替であるが、前記に関連付けられた方法において、前記に概略されたように正確な一般逆行列を計算することは必要ではないが、代わりに逆数と同じ結果を生成する行列に多様な部分的な操作を適用する。特に、標準的な逆解を見つけるための方法であり、一般逆行列の逆数成分の代わりに使用される、ガウス排除(Gaussian elimination)及びＬＵ分解が使用できる。代わりに前記式３の一般逆行列の解は以下のとおりになり、  
ｖ＝ＶＴａ 
ｗ＝ＬＵｄｅｃｏｍｐｏｓｅＳｏｌｕｔｉｏｎ（ＶＴＶ，ｖ）
ここで関数ＬＵｄｅｃｏｍｐｏｓｅＳｏｌｕｔｉｏｎは、当技術分野で周知であるようなＬＵ分解関数である。ＬＵ分解は、一般的には、前記を理解するために必要なその開示が参照によりここに組み込まれる、ケンブリッジ大学出版、１９９２年、ＩＳＢＮ  ０−５２１−４３１０８−５、「Ｃにおける数値レシピ：科学計算の技術（Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ：Ｔｈｅ  Ａｒｔ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）」の４３から５０ページで、Ｃプログラミング言語で説明され、そのインプリメンテーションのためにアルゴリズムが指定される。特に行列の逆数を検出するためにＣプログラミング言語で記載される適切なＬＵ分解関数は同書に、４８ページに示されている。
【００８５】
重み生成モジュール５２としてクロージングサーバ５０上で、又は重み生成モジュール６２としてアバターブース６０でのどちらかでインストールされるときに、前述された動作が重み生成モジュール３０により実行されることに留意されたい。さらに、ユーザコンピュータ４０に重み生成モジュールが具備される場合、動作は同様に同じである。
【００８６】
重み生成モジュールから出力される重みの集合ｗが単に、入力アバターオブジェクトモデルの低帯域幅でコンパクトな表現として記憶、使用されるのに対し、本発明における重みの集合の主要な目的は、クロージングモデル生成モジュール３４（図６の実施形態では５４）がユーザ要求に従ってクロージングオブジェクトモデルを生成できるようにすることである。図８は、このタスクを実行する際にクロージングモデル生成モジュール３４により形成される工程を図解している。
【００８７】
図８に関して、ステップ８．２でクロージングモデル生成モジュール３４は、重みの集合ｗを受信する。これらは重み生成モジュール３０から直接に受信されてよいか、あるいは事前に作成され、コンピュータの１に記憶されてよい。重みの集合ｗを受信し、ステップ８．４で、クロージングモデル生成モジュール３４は、クロージングオブジェクトモデル記憶装置３６の１にアクセスし、衣類の特定のアイテムのための所定のクロージングオブジェクトモデルに関するその中に記憶されているデータを検索する。
【００８８】
次に、ステップ８．６でオブジェクトモデルの所定の衣類を表現するデータは、それがすでにこのような形式で記憶されていない場合には行列フォーマットに変換され、クロージングオブジェクトモデルのそれぞれのメッシュの頂点座標を含む行列Ｃを示す。
【００８９】
前記を達成したので、新しいクロージングオブジェクトモデルは、次に、受信された重みの集合ｗの中のそれぞれの重みに従って所定のオブジェクトモデルを合計することによって簡単に計算できる。したがって、Ｃiが所定のクロージングモデルの集合のｉ番目の部材のメッシュ頂点座標を表現し、ｗｉがこのモデルについてそれぞれの重みを表現する場合、新しいクロージングモデルは以下を使用して検出できる。
【００９０】
Ｃ＝ΣｗｉＣｉ    式４
行列形式では、これらは以下のとおりである。
【００９１】
ＣＮＥＷ＝Ｃｗ    式５
計算上の複雑性という点では、前記は相対的に安価なプロセスである。複雑性はＯ（Ｎ  Ｘ  Ｍ）であり、Ｎはプロトタイプの、所定のクロージングオブジェクトモデルの数であり、Ｍは各モデル内の頂点の数である。複雑性は、ＭとＮの両方とも削減することによってこのプロセスを最適化することにより、さらに削減できる。特に主成分分析は、最も重要な基礎ベクタを特定するために使用することができ、最も貢献しないものをクロージングプロトタイプの空間から排除することができる。頂点の選択で本発明の方法を実行し、残りを補間してもメッシュ内の頂点の数を削減できる。さらに、計算に含まれる基本動作も、Ｘ成分、Ｙ成分及びＺ成分のそれぞれにとって計算上安価で単なる乗算及び加算に過ぎない。したがって、本発明の方法は、従来の技術のクロスダイナミクスアルゴリズムと有利に肩を並べる。
【００９２】
ステップ８．１０では、クロージングモデル生成モジュールが、行列形式でＣＮＥＷによって表されている新しいクロージングオブジェクトモデルを生成するために前記計算を実行する。次にステップ８．１２でクロージングオブジェクト生成モジュール３４は新しいクロージングオブジェクトモデルを出力する。図６の実施形態では、前述されたようにクロージングサーバ５０は、ネットワーク１９０を介して形成される論理接続上で、新しく生成されたクロージングオブジェクトモデルをユーザコンピュータ４０に送信する。
【００９３】
前記説明は、オンラインアバタークロージングアプリケーション向けのクロージングオブジェクトモデルの生成に関する、本発明の好ましい実施形態に焦点を合わせている。しかしながら、本発明により提示される技法の完全な適用範囲ははるかに広く、アバター用の単なる衣類以上に適用できる。事実上、本発明は、あるオブジェクトを別のオブジェクトに適応させるように表すことができるどんな問題にとっても適切である。適応されるオブジェクトはプロトタイプ空間の一部として表現される。次に、適応されるオブジェクトの並列空間がプロトタイプのそれぞれに対してこれらを適応させることにより生成される。この第２の空間を第１の空間からの重みと合計することが、新しい適応されたオブジェクトを生成する。
【００９４】
これを考慮すると、本発明の他の可能な応用例は様式化したアバター又は漫画のようなアバターを生成すること、あるいは運動を新しい目標に設定する（retargeting）ことにある。様式化されたアバターは、様式化されたアバターの空間をアバターの空間に並列に有することにより生成できるであろう。プロトタイプ様式化アバターはアーチストにより手作業で生成できるため、様々な動画のための異なる様式を与えるように変更できるであろう。ユーザは、自分自身のアバターを生成するために従来のアバター走査技術を使用することができ、その結果この標準アバターは、様式化されたプロトタイプの集合からさらに魅力的な様式化されたアバター（第２のオブジェクト）を生成するために、第１のオブジェクトとして使用することができる。
【００９５】
言及されたように、運動の新しい目標設定は、本発明を使用して実行されてもよい。運動はプロトタイプの体形ごとに生成又は新しく目標設定され、本発明の技法を使用して新しいアバターに適応されてよい。これは、特に、基本運動の小さな集合が非常に多数のアバターに新しく目標設定される必要がある、マルチプレーヤオンライン３Ｄゲームで有効である。
【００９６】
本発明を使用することにより取得可能な結果は図９及び図１０に示されており、それぞれ２つの異なる例の結果を示している。図９（ａ）は、衣類を身につけていない、裸で示されているユーザのアバターを示す。図９（ｂ）は、それが、アバターがクロージングオブジェクトを着用しているかのように見えるように、本発明に従って生成され、アバターと同時に表示され、それと同一場所に配置されたクロージングオブジェクトモデルを示す。同様に図９（ｃ）は、新しいクロージングオブジェクトモデルを着用するアバターの後部図を示している。
【００９７】
図１０では今度は異なるアバター、したがって異なる生成されたクロージングモデルとともに、画像の同じシーケンスが示されている。図１０（ａ）から、その中に示されているアバターが図９（ａ）の体格よりはるかにがっしりした体格であることが分かり、これは生成されるクロージングオブジェクトモデルに反映され、図１０（ｂ）と（ｃ）に描かれている。すなわち、図１０（ａ）の該はるかに大きなアバターモデルを補償するために、本発明の実施形態により生成されたクロージングオブジェクトモデルは、図１０（ａ）のさらに大きなアバターモデル上で適合するように生成された。
【００９８】
前述されたように、図９及び図１０の結果はアバターを表示するためにアバターオブジェクトディスプレイモジュール４２を、及びクロージングオブジェクトを表示するためにクロージングオブジェクトディスプレイモジュール４４を使用することにより、ユーザコンピュータ４０で達成できる。しかしながら、我々はここでこれらを別々のモジュールとして説明してきたが、実際にはそれらはキュリアスラボズポーザ（Ｃｕｒｉｏｕｓ  Ｌａｂｓ  Ｐｏｓｅｒ）などの同じソフトウェアアプリケーションであってよいことは、当業者には理解されるであろう。
【００９９】
文脈がそれ以外の場合を明確に必要としない限り、本説明及び特許請求の範囲全体を通して、単語「備える(comprise)」、「具備する(comprising)」等は、排他的又は網羅的な意味とは対照的に包含的な意味で、つまり、「を含むが、これに限定されるものではない」という意味で解釈されなければならない。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】本発明の実施形態の基礎を形成してよい汎用コンピュータを示す説明図である。
【図２】図１の汎用コンピュータの多様なシステム要素を示す概要ブロック図である。
【図３】多様なソフトウェア構成要素モジュール及びデータ記憶装置、及び本発明の実施形態のその間のデータフローを示すシステムブロック図である。
【図４】本発明で使用される複数の所定のアバターオブジェクトモデルを描く絵である。
【図５】本発明の実施形態で使用される多数の所定のクロージングモデルの絵である。
【図６】本発明の実施形態の様々なコンピュータの間での多様なソフトウェアモジュールの分散を描くシステムブロック図である。
【図７】本発明の実施形態におけるアバターオブジェクトモデルを説明するために重みの集合の生成に必要とされる工程に関するフロー図である。
【図８】本発明の実施形態での新しいクロージングオブジェクトモデルの生成で必要とされる工程を描くフロー図である。
【図９（ａ）】本発明の実施形態により使用されるユーザアバターモデルを描く図である。
【図９（ｂ）】本発明により生成される新しいクロージングモデルを用いて衣服を着せられるときの、図９（ａ）のアバターモデルの前面図である。
【図９（ｃ）】図９（ｂ）に示されているアバターの背面図である。
【図１０（ａ）】本発明の実施形態により使用される第２のユーザアバターモデルを描く図である。
【図１０（ｂ）】本発明の実施形態により生成されるように新しいクロージングモデルで衣服を着せられるときの、図１０（ａ）のアバターモデルを描く図である。
【図１０（ｃ）】図１０（ｂ）の衣服を着せられたアバターの背面図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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】
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【図９（ａ）】
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【図９（ｂ）】
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【図９（ｃ）】
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【図１０（ａ）】
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【図１０（ｂ）】
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【図１０（ｃ）】
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【国際調査報告】
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