(57)【要約】【課題】ウェブブラウザ上の簡易な操作により、ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法を提供する。【解決手段】本発明は、予め取得された多数の個体に対する実測全身相同モデルと身体特徴量を主成分分析するとともに、その中から特徴的な体形の個体を複数抽出してユーザに提示し、その特徴的な体形に対するユーザ自身の主観的帰属度と、身体特徴量を入力することで、ユーザ自身の体形に非常に近い３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を得る。【選択図】図８
2015026186.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
体形に即した三次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法であって、
人間の全身形状の三次元実測データから全身相同モデルを作成し、作成された全身相同モデルの各頂点のユークリッド座標値と、身体特徴量とを要素とするベクトルをパラメータ空間における個体座標値とし、複数の個体に対する個体座標値を多変量解析することにより主成分ベクトルを求め、前記主成分ベクトルを直交基底とする体形空間を構成し、前記複数の個体から特徴的な複数の体形のタイプを抽出して、前記特徴的な複数の体形のタイプの身体特徴量を含む全身相同モデルのパラメータ空間上での個体座標値を前記体形空間上に写像して得られた体形別個体座標値を記憶するステップ、
ユーザの身体特徴量を入力するとともに、前記特徴的なｕ個の複数の体形のタイプの身体特徴量を含む全身相同モデルへの帰属度を入力することにより、体形空間上で前記体形別個体座標値の重み付き平均による合成座標値を求め、求められた合成座標値をパラメータ空間上へ写像することで、前記ユーザの全身相同モデルにおける各頂点座標値を求め、３次元コンピュータグラフィックスモデル及び身体特徴量の少なくとも１つをコンピュータ画面上に表示することで、前記ユーザの三次元コンピュータグラフィックスモデルとその画像を得るステップと、
を含んでいることを特徴とするユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法。
【請求項２】
コンピュータを用いて、ユーザの体形に応じた３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法であって、
（１）  第１のコンピュータが、ｔ個の個体について、全身形状の３次元実測データを取得し、各個体の全身相同モデルを構成するジオメトリデータと、各個体の身体特徴量を含むｍ個の要素を成分とする個人ごとの身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉ（但し、ｉ＝１〜ｔ）を得るステップ、
（２）  前記第１のコンピュータが、得られたｔ個の身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉを多変量解析し、累積寄与率が一定の閾値を越えるｎ個（但し、ｎ＜ｍ）の主成分を抽出するステップ、
（３）  前記抽出した主成分について、身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉと同じ成分構成をもつ身体特徴量を含む全身相同モデル個体の主成分得点を成分とするｎ次元直交座標値である体形座標値に変換するステップ、
（４）  前記身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉから、ｕ個の複数の特徴的な体形の個体を抜き出し、ステップ（３）により特徴的な体形別個体座標値を求め、ネットワークを介してユーザに提供する第１のサーバに特徴的な前記体形別個体座標値を記憶するステップ、
（５）  前記ネットワークに接続された第２のコンピュータを用い、前記第１のサーバに記憶された身体特徴量を含む全身相同モデルに含まれる身体特徴量のうち、ユーザが、入力要素として選んだ身体特徴量の値と、ステップ（４）にて得られた体形別個体座標値へのユーザ自身の主観的帰属度を入力するステップ、
（６）  前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータが、体形別個体座標値をステップ（５）の前記主観的帰属度で重み付けして演算をし、ユーザの体形座標値を得るステップ、
（７）  前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータが、前記ユーザの体形座標値を、個体を定義するパラメータ空間のベクトルに変換するステップ、
（８）  前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータが、前記ベクトルの要素のうち、少なくとも１つの要素をユーザの身体特徴量に置き換えるステップ、
（９）  前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータが、前記個体を定義するパラメータ空間のベクトルを直交空間の個体座標に変換するステップ、
（１０）  前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータが、ステップ（７）〜ステップ（９）を繰り返し、個体座標の収束解を得るステップ、
（１１）  前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータが、ステップ（１０）で得られた個体座標の収束解をユーザの体形座標値とし、パラメータ空間のベクトルに変換して、ジオメトリデータと身体特徴量を得、ネットワークを介して、あるいは直接ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデルとジオメトリデータ以外の身体特徴量を前記第２のコンピュータの画面上に表示するステップと、
を含んでいることを特徴とするユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法。
【請求項３】
前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータは、前記ステップ（１１）の後、前記第２のコンピュータにより、ユーザが主観的帰属度を調整すると、前記ステップ（５）に戻る、
請求項２に記載のユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法。
【請求項４】
前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータは、前記第２のコンピュータにより、ステップ（１１）にて表示された身体特徴量をユーザの入力により修正すると、前記ステップ（５）に戻る、
請求項２又は請求項３に記載のユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法。
【請求項５】
前記ステップ（４）にて抜き出されるｕ個の特徴的な体形の個体は、洋ナシ型体形、リンゴ型体形、筋肉型体形、非筋肉型体形である、請求項２乃至請求項４の何れかに記載の３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法。
【請求項６】
前記第２のコンピュータを用いて、前記ステップ（５）にてユーザが入力要素として選ぶｓ個の身体特徴量には、身長、体重、股下長、袖丈、胸囲、腹囲、腰囲、首周り、年齢の少なくとも１を含んでいる、
請求項２乃至請求項５の何れかに記載の３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法。
【請求項７】
前記ステップ（５）におけるｕ個の体形別個体座標値へのユーザ自身の主観的帰属度は、前記第２のコンピュータの画面上に表示されるスライドバーをユーザがスライドさせることにより調整される、
請求項２乃至請求項６の何れかに記載の３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法。
【請求項８】
請求項２乃至請求項７に記載の３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法により得られたユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を用いて衣服をバーチャル試着する方法であって、
第２のサーバに記憶された試着する衣服を、前記第２のコンピュータを用いて、選択して入力する衣服入力ステップ、
前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータは、前記第２のサーバに記憶され、前記衣服入力ステップにて選択された衣服を、前記ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデルに着衣させ、試着した３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成し、前記第２のコンピュータの画面に表示する試着ステップと、
を含んでいることを特徴とするバーチャル試着方法。
【請求項９】
コンピュータを用いて、ユーザの体形に応じた３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成するシステムであって、
ｔ個の個体について、全身形状の３次元実測データを取得し、各個体の全身相同モデルを構成するジオメトリデータと、各個体の身体特徴量を含むｍ個の要素を成分とする個人ごとの身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉ（但し、ｉ＝１〜ｔ）を得、得られたｔ個の身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉを多変量解析し、累積寄与率が一定の閾値を越えるｎ個（但し、ｎ＜ｍ）の主成分を抽出し、ｔ個の身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉの中からｕ個の特徴的な体形の個体を抜き出し、前記抽出した主成分について、身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉと同じ成分構成をもつ全身相同モデル個体の主成分得点を成分とするｎ次元直交座標値である体形座標値に変換し、特徴的な体形別個体座標値を求める第１のコンピュータと、
前記第１のコンピュータから、ネットワークを介してユーザに提供すると共に、特徴的な前記体形別個体座標値を記憶する第１のサーバと、
前記ネットワークに接続され、前記第１のサーバに記憶された身体特徴量を含む全身相同モデルに含まれる身体特徴量のうち、ユーザが、入力要素として選んだ身体特徴量の値と、得られた体形別個体座標値へのユーザ自身の主観的帰属度を入力する第２のコンピュータと、を具え、
前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータは、体形別個体座標値を前記主観的帰属度で重み付けして演算をし、ユーザの体形座標値を得、前記ユーザの体形座標値を、個体を定義するパラメータ空間のベクトルに変換し、前記ベクトルの要素のうち、少なくとも１つの要素をユーザの身体特徴量に置き換え、前記個体を定義するパラメータ空間のベクトルを直交空間の個体座標に変換し、個体座標の収束解を得、得られた個体座標の収束解をユーザの体形座標値とし、パラメータ空間のベクトルに変換して、ジオメトリデータと身体特徴量を得、ネットワークを介して、あるいは直接ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデルとジオメトリデータ以外の身体特徴量を前記第２のコンピュータの画面上に表示する、
ことを特徴とするユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相同モデルを用い、３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法、同システム、並びにバーチャル試着方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネットを用いた通信販売が急激に成長しているが、衣服の販売については、実際に試着を行なうことができないため、サイジングの問題がある。サイジングの問題は、ユーザが自ら寸法を測ることは手間が掛かること、また、Ｓ／Ｍ／Ｌといったサイズ表記や、衣服の寸法などの数値による表記が用いられているが、寸法の測り方や基準が各社異なっていることも原因として挙げられる。
【０００３】
ウェブページ上でモデルの着用した写真を掲載していることもあるが、モデルとユーザとの体形の違いなどにより、サイジングの問題を解決するには十分ではない。
【０００４】
このようなインターネットを用いた衣服販売における問題に対し、特許文献１では、ユーザの映像を撮影し、画像処理で試着イメージを表現している。また、特許文献２では、ユーザの２次元映像をもとに衣服の３次元情画像から３次元の試着イメージを表現している。
【０００５】
特許文献３は、ユーザの３次元画像と衣服の３次元画像から試着イメージを作成しているが、ユーザの３次元画像の手法が示されていない。特許文献４は、撮像手段を用いたユーザの３次元画像の作成について開示している。また、特許文献５には、ユーザの３次元画像と衣服の３次元画像の具体的な３次元化の方法が開示されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−８６６６２号公報
【特許文献２】特開２００５−２４８３９３号公報
【特許文献３】特開２００３−２２１７１８号公報
【特許文献４】特開２００３−４１４２１号公報
【特許文献５】特開平１１−２０３３４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
３次元のコンピュータグラフィックスモデルを用いて衣服のバーチャル試着を行なうためには、ユーザの個々の体形を再現する３次元コンピュータグラフィックスモデルを生成する必要がある。従来、３次元コンピュータグラフィックスモデルの生成には、３次元スキャナ装置などを用いて計測する必要があったが、この場合、全身を撮像可能な大型の３次元スキャナ装置が必要となり、個々のユーザが容易に自らの３次元コンピュータグラフィックスモデルを取得できる環境にはないため、実現可能性が低い。
【０００８】
インターネット上の衣服の販売サイトにおいて、ユーザが容易にバーチャル試着システムを利用することができるようにするためには、ウェブブラウザ上の簡易な操作のみにより、実用上十分な再現性を持つユーザの体形の３次元コンピュータグラフィックスモデルを生成する技術が必要となる。
【０００９】
本発明の目的は、ウェブブラウザ上の簡易な操作により、ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法、同システム、並びにバーチャル試着方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明に係る３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法は、
体形に即した三次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法であって、
人間の全身形状の三次元実測データから全身相同モデルを作成し、作成された全身相同モデルの全頂点のユークリッド座標値と、身体特徴量とを要素とするベクトルをパラメータ空間における個体座標値とし、複数の個体に対する個体座標値を多変量解析することにより主成分ベクトルを求め、前記主成分ベクトルを直交基底とする体形空間を構成し、前記複数の個体から特徴的な複数の体形のタイプを抽出して、前記特徴的な複数の体形のタイプの身体特徴量を含む全身相同モデルのパラメータ空間上での個体座標値を前記体形空間上に写像して得られた体形別個体座標値を記憶するステップ、
ユーザの身体特徴量を入力するとともに、前記特徴的なｕ個の複数の体形のタイプの身体特徴量を含む全身相同モデルへの帰属度（重み係数）を入力することにより、体形空間上で前記特徴的体形タイプの個体座標値の重み付き平均による合成座標値を求め、求められた合成座標値をパラメータ空間上へ写像することで、前記ユーザの全身相同モデルにおける各頂点座標値を求め、３次元コンピュータグラフィックスモデル及び身体特徴量の少なくとも１つをコンピュータ画面上に表示することで、前記ユーザの三次元コンピュータグラフィックスモデルとその画像を得るステップと、
を含んでいる。
【００１１】
より詳細には、本発明に係る３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法は、
コンピュータを用いて、ユーザの体形に応じた３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法であって、
（１）  第１のコンピュータが、ｔ個の個体について、３次元スキャナ装置を用いて測定された全身形状の３次元実測データを取得し、各個体の全身相同モデルを構成するジオメトリデータと、各個体の身体特徴量からなるｍ個の変数を成分とする身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉを得るステップ、
（２）  前記第１のコンピュータが、得られた身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉを多変量解析し、累積寄与率が一定の閾値を越えるｎ個（但し、ｎ＜ｍ）の主成分を抽出するステップ、
（３）  前記第１の抽出した主成分について、身体特徴量を含む全身相同モデル個体Ｈｉの主成分得点を成分とするｎ次元直交座標値である体形座標値に変換するステップ、
（４）  前記第１のコンピュータが、身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉの中から、特徴的な体形の個体を抜き出し、ステップ（３）により体形別個体座標値を求め、ネットワークを介してユーザに提供する第１のサーバに記憶するステップ、
（５）  前記ネットワークに接続された第２のコンピュータを用い、前記第１のサーバに記憶された身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉに含まれる身体特徴量のうち、ユーザが入力要素として選んだ身体特徴量の値と、ステップ（４）にて得られた体形別個体座標値へのユーザ自身の主観的帰属度を入力するステップ、
（６）  前記第１のサーバもしくは前記第２のコンピュータが、体形別個体座標値をステップ（５）の前記主観的帰属度で重み付けしたユーザの体形座標値の初期値を得るステップ、
（７）  前記第１のサーバもしくは前記第２のコンピュータが、前記ユーザの体形の初期値を、個体を定義するパラメータ空間のベクトルに変換するステップ、
（８）  前記第１のサーバもしくは前記第２のコンピュータが、前記ベクトルの要素のうち、身体特徴量に相当する部分を要素に置き換えるステップ、
（９）  前記第１のサーバもしくは前記第２のコンピュータが、前記ベクトルを直交空間の個体座標に変換するステップ、
（１０）  前記第１のサーバもしくは前記第２のコンピュータが、ステップ（７）〜ステップ（９）を繰り返し、個体座標の収束解を得るステップ、
（１１）  前記第１のサーバもしくは前記第２のコンピュータが、ステップ（１０）で得られた個体座標の収束解をユーザの体形座標値とし、パラメータ空間のベクトルに変換して、ジオメトリデータ及び身体特徴量を得、ネットワークを介して、ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデルと身体特徴量を前記第２のコンピュータの画面上に表示するステップと、
を含んでいる。
【００１２】
また、本発明に係るバーチャル試着方法は、
３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法により得られたユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を用いて衣服をバーチャル試着する方法であって、
第２のサーバに記憶された試着する衣服を、前記第２のコンピュータを用いて、選択して入力する衣服入力ステップ、
前記第１のサーバもしくは第２のコンピュータは、前記第２のサーバに記憶され、前記衣服入力ステップにて選択された衣服を、前記ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデルに着衣させ、試着した３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成し、前記第２のコンピュータの画面に表示する試着ステップと、
を含んでいる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明のユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法によれば、ユーザの身体特徴量と、複数の特徴的な体形のタイプへの帰属度（重み係数）をユーザが自ら判断した重み付けを行なうことにより、簡易且つ精度良くユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を表示することができる。ユーザの身体特徴にコンピュータグラフィックスモデルの体形を近づける方法として、主成分分析によって得られたｎ次元直交空間の体形座標値を直接操作する方法があるが、主成分分析は、分析した個体分布の分散が大きい方向、すなわち個人差の大きい方向に順に直交軸を配置しているに過ぎず、必ずしも各軸の意味は明確ではない。また、分析する個体の選択によっては、軸の向きは必ずしも一定しない。そのため、第１主成分は身長に相関が高い座標軸、第２主成分は肥満度に相関が高い座標軸、と決めたとしても、身長が何ｃｍであるとか、腹囲が何ｃｍである、といった具体的な身体特徴量を再現しようとしたとき、各軸の値をいくつにすればよいかは不明である。本発明では相同モデルに身体特徴量をデータとして付加し、ジオメトリデータとともに主成分分析をすることで、身体特徴量とジオメトリデータの相関関係を明らかにし、ターゲットとなる身体特徴量の値を持つ体形座標値に収束させることで、身体特徴量に相関するジオメトリデータを得ることができる。
【００１４】
表示された３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像に衣服をバーチャル試着させることで、試着した３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を表示させることができるから、ウェブサイト上における衣服の通信販売等でのサイジングの問題を解消することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、特徴的な体形の実測全身相同モデルの３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像である。
【図２】図２は、身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉの平均Ｈの３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像である。
【図３】図３は、特徴的な体形への帰属度と身体特徴量に基づいて構成された３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像の一例である。
【図４】図４は、特徴的な体形への帰属度と身体特徴量に基づいて構成された３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像の一例である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態に係るシステムの全体構成図である。
【図６】図６は、事前計算フローを示すフローチャートである。
【図７】図７は、図６に続く事前計算フローのフローチャートである。
【図８】図８は、第２のコンピュータの画面の一例である。
【図９】図９は、第１の体形ＣＧモデル作成フローのフローチャートである。
【図１０】図１０は、図９に続く第１の体形ＣＧモデル作成フローのフローチャートである。
【図１１】図１１は、第２の体形ＣＧモデル作成フローのフローチャートである。
【図１２】図１２は、図１１に続く第１の体形ＣＧモデル作成フローのフローチャートである。
【図１３】図１３は、シャツを試着した３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像である。
【図１４】図１４は、シャツとズボンを試着した３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像である。
【図１５】図１５は、３次元パラメータ空間と２次元直交空間における、ある点の写像の原理を説明する図である。
【図１６】図１６は、３次元パラメータ空間と２次元直交空間における、収束計算の原理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明は、予め取得された多数の個体に対する、ジオメトリデータと別途実測した身体特徴量とに基づく実測全身相同モデルを作成し、その中から図１に示すような複数の特徴的な体形タイプの身体特徴量を含む実測全身相同モデルを抽出しておき、ユーザが、自身の身体特徴量と、複数の特徴的な体形タイプの身体特徴量を含む実測全身相同モデルへの各帰属度（重み係数）を入力することで、図２乃至図４に示すようなユーザ自身の体形に非常に近い３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を得るものである。
【００１７】
得られた３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像は、たとえば、バーチャル試着に用いることができる。
【００１８】
図５は、本発明の一実施形態に係るシステムの全体構成図である。システムは、３次元スキャナ装置１０２を用いて全身相同モデルＨｉに関する事前データを作成する第１のコンピュータ１０１と、事前データを記憶する第１のサーバ１０３と、該第１のサーバ１０３のデータをユーザに提供するネットワーク１０５と、ネットワーク１０５に接続され、衣服に関する情報を記憶している第２のサーバ１０４と、ネットワーク１０５に接続され、ユーザが操作する第２のコンピュータ１０６とを含んでいる。
【００１９】
第１のコンピュータ１０１、第２のコンピュータ１０６、第１のサーバ１０３、第２のサーバ１０４は、夫々ＣＰＵを主体に構成され、本発明を実行するために必要な各種プログラムやデータを記憶するＲＯＭや入力情報等を一時的に記憶するＲＡＭなどを含む記憶装置などを具えている。これら機能は、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ又はこれらの組合せによって実現可能であることは当然理解されるべきである。
【００２０】
なお、第１のコンピュータ１０１と第２のコンピュータ１０６は同じコンピュータであってもよいし、第１のサーバ１０３と第２のサーバ１０４も同じサーバであってもよい。また、これらの台数は１台に限定されるものではない。
【００２１】
少なくとも、第１のコンピュータ１０１及び第２のコンピュータ１０６は、表示画面と入力装置を具える。
【００２２】
なお、第２のコンピュータ１０６は、パーソナルコンピュータであってもよいし、スマートフォンやＰＤＡ（Personal  Data  Assistance）などの携帯型端末であってもよい。
【００２３】
上記構成のシステムによる３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像の作成方法について説明する。
【００２４】
本発明の３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像の作成方法は、ユーザに提供される実測全身相同モデルＨｉを作成する事前計算フロー（図６及び図７）と、ユーザの操作により３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する体形ＣＧモデル作成フロー（図９及び図１０、または、図１１及び図１２）に大別することができる。
【００２５】
＜事前計算フロー（図６及び図７）＞
図６及び図７は、ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成するための基礎となる全身相同モデルを構成するための事前計算フローを示している。事前計算フローは、第１のコンピュータ１０１と３次元スキャナ装置１０２を用いて行なうことができる。
【００２６】
第１のコンピュータ１０１は、３次元スキャナ装置１０２によって、ｔ個の個体に対し、個体の全身を走査撮像して、各個体の全身形状の３次元実測データを取得する。得られた３次元実測データから、各個体の全身相同モデルを作成する（ステップＳ１１）。全身相同モデルは、共通する解剖学的特徴点に基づいて、人体の形状を同一点数のユークリッド座標値で表わされる同数の点と同一位相のポリゴンによって再構築したものである。
【００２７】
次に、作成された全身相同モデルを構成するジオメトリデータ、すなわちユークリッド座標値と、予め設定された各個体の身体特徴量からｍ個（ｍは自然数）の変数ｖ１、ｖ２、…、ｖｍを成分とするｔ個のｍ次元ベクトルで表わされる身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉ＝（ｖ１ｉ、ｖ２ｉ、…、ｖｍｉ）、但し、ｉ＝１、２、…、ｔを作成する。
【００２８】
身体特徴量として、各個体に対して実測された身長、体重、股下長、袖丈、胸囲（バスト）、腹囲（ウェスト）、腰囲（ヒップ）、首周りなどを例示することができる。また、年齢を身体特徴量の１つに含めることができる。年齢に応じた体形変化に傾向が見られるためである。
【００２９】
第１のコンピュータは、得られた実測全身相同モデルＨｉを多変量解析し、累積寄与率が一定の閾値を越える主成分をｎ個抽出する（但し、ｎは自然数であって、ｎ＜ｍ）。
【００３０】
より詳細には、ステップＳ１２に示すように、Ｈｉ（ｉ＝１、２、…、ｔ）を主成分分析し、第ｉ主成分（ｉ＝１、２、…、ｍ）の主成分負荷量をａ１ｉ、ａ２ｉ、…、ａｍｉとするときに、第１主成分から第ｍ主成分までの主成分負荷量を列とするｍ行ｍ列の行列Ａを求め、第ｎ主成分までの累積寄与率が一定の閾値を越えるようなｎを求める（ステップＳ１４）。
【００３１】
累積寄与率の閾値を大きくするほど、主成分の個数であるｎの値は大きくなり、作成される３次元コンピュータグラフィックスモデルの再現可能な体形のバリエーションは増すが、次元の冗長度が高くなる。一方、累積寄与率の閾値を小さくすると、次元の冗長度は低くなるが、再現可能な体形のバリエーションが少なくなる。第一主成分がもっとも寄与率が高く、第ｍ主成分がもっとも寄与率が小さいので、次元の冗長度を減らし、パラメータ間の相関を効率よく表現するためには、バランスのよい閾値を選ぶ必要がある。
【００３２】
また、行列Ａの１列からｎ列までの要素からなる、ｍ行ｎ列の部分行列Ｘ、逆行列Ａ−１の1行からｎ行までの要素からなるｎ行ｍ列の部分行列Ｐを夫々算出し、記憶する（ステップＳ１５及びステップＳ１６）。ここでＸは、ジオメトリデータと身体特徴量を成分とするｍ次元パラメータ空間のベクトルを、ｎ次元直交空間の体形座標値に写像する際に用いる変換行列である。Ｐは逆に、ｎ次元直交空間の体形座標値をｍ次元パラメータ空間のベクトルに写像する際に用いる変換行列である。Ｘによる写像はｍ次元空間に埋め込まれたｎ次元空間上へのｍ次元ベクトルの正射影になるので、一般に写像後の位置は写像前の位置とずれを生ずる。一方、Ｐによる写像はｍ次元空間に埋め込まれたｎ次元空間上の位置をｍ次元空間上の位置に読み替えるだけなので、写像による位置のずれは生じない。図１５にｍ＝３、ｎ＝２の例を示す。（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３）を座標軸とする３次元パラメータ空間に（Ｘ１，Ｘ２）を座標軸とする２次元直交空間が埋め込まれている。３次元パラメータ空間上の点ｈ（ｈ１，ｈ２，ｈ３）を変換行列Ｘを用いて２次元直交空間上に写像した点ｘ（ｘ１，ｘ２）は、ｈの２次元直交空間上への正射影となり、一般にｘとｈの位置は一致しない。一方、ｘを変換行列Ｐを用いてパラメータ空間へ写像した点ｈ’（ｈ１’,ｈ２’,ｈ３’）はｘに一致し、ｈには一般に一致しない。
【００３３】
実測全身相同モデルＨｉ（ｉ＝１、２、…、ｔ）の平均Ｈを求めて記憶する（ステップＳ１７）。
【００３４】
次に、身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉの中から、ｕ個の特徴的な体形の個体を抜き出し、ｎ次元の体形別個体座標値Ｃｊ（ｊ＝１、２、…、ｕ）をステップＳ１８に記載の式により算出する。
【００３５】
たとえば、図１では、特徴的な体形の個体としてｕ＝４個の個体を例示している。洋ナシ型とは、臀部や太ももの肉付きがよく、下半身を中心に丸みのある体形である。リンゴ型とは、全体的に丸みのあるぽっちゃり体形である。筋肉型とは、筋肉が発達している逆三角形型である。非筋肉型とは、筋肉が衰退し、お腹まわりにたるみのある体形である。もちろん、これらは一例であり、また、個体数も４に限定されるものではない。
【００３６】
なお、性別、人種、世代（年齢）などの属性ごとに身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉを作成し、属性ごとに多変量解析、及び、特徴的な体形のタイプを作成すれば、ユーザ自身の体形をさらに精度良く効率的に作成することができる。
【００３７】
求められたｎ次元ベクトルＣｊを行の要素とするｕ行ｎ列の行列Ｍを求めて記憶する。
【００３８】
上記により、身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉを多変量解析することで、ユーザが入力要素として身体特徴量を１又は複数入力することで、ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデルを再構成することが可能となる。
【００３９】
上記得られた各データは、ネットワーク１０５に接続された第１のサーバ１０３に格納され、第１のサーバ１０３もしくはユーザの第2のコンピュータ１０６において、演算を行なうことでユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像が構成される。
【００４０】
＜第１の体形ＣＧモデル作成フロー（図９及び図１０）＞
第１のサーバ１０３は、ユーザの第２のコンピュータ１０６がウェブサイトにアクセスすることで、そのリクエストに応答し、ユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を構成し、第２のコンピュータ１０６の画面に表示する。
【００４１】
図８は、第２のコンピュータ１０６の画面表示の一例である。ユーザは、第２のコンピュータ１０６から、上記した身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉに含まれる身体特徴量のうち、ｓ個の身体特徴量の値（ｂ１、ｂ２、…、ｂｓ）を入力する。身体特徴量の値は、該当する身体特徴量のチェックボックス１０７ａにチェックを入れることで、ダイレクト入力欄１０７に身体特徴量の数値を直接入力することができる。もちろん、数値をスライドバーにより入力するようにしてもよい。身体特徴量として、たとえば、身長、体重、股下等が例示される。身体特徴量として身長を入力すると、ユーザの体型を得るためにより好ましい。
【００４２】
また、ユーザは、ｕ個の特徴的な体形から、自らの主観により、各体形への帰属度（主観的帰属度（重み係数）：ｒ１、ｒ２、…、ｒｕ）を入力する（ステップＳ２１）。たとえば、図１に示す４つの体形に対し、自らの体形が、洋ナシ型に近いと考えれば、洋ナシ型の帰属度を高め、リンゴ型に近い場合にはリンゴ型の帰属度を高める。体形への主観的帰属度は、図８に示すようにスライドバー１０８により入力することができる。帰属度を変えることで、前述した図２乃至図４に示すように、ユーザの体形に近い３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像１１０が作成される。なお、図示では、スライドバー１０８は、０〜１００％までの帰属度としているが、より極端なユーザ体形を再現する場合は、マイナス或いは１００％を越える帰属度を設定できるようにしてもよい。
【００４３】
なお、すべての特徴的な体形への帰属度が０％の場合、図２に示すように、得られるユーザ体形は身体特徴量を含む実測全身相同モデルＨｉの平均Ｈの体形となる。また、洋ナシ型を０％、リンゴ型を３０％、筋肉型を０％、非筋肉型を６５％とすれば、図３に示すような体形となる。さらに、洋ナシ型を６０％、リンゴ型を４０％、筋肉型を３０％、非筋肉型を０％とすれば、図４に示すような体形となる。
【００４４】
入力された主観的帰属度（ｒ１、ｒ２、…、ｒｕ）を要素とするｕ次元ベクトルＲと、図７のステップＳ１９にて求められた行列Ｍを用いて、ステップＳ２２に記載の式により、主観的帰属度により重み付けされたｎ次元の体形座標値の初期値Ｔ０を得る（図９のステップＳ２２）。
【００４５】
次に、得られた体形座標値の初期値Ｔ０を、ユーザにより入力された身体特徴量に基づいて、ユーザの体形に近づくように収束させる。収束計算の原理を図１６に示す。これはｍ＝３，ｎ＝２の例であり（Ｈ１，Ｈ２、Ｈ３）を座標軸とする３次元パラメータ空間に（Ｘ１，Ｘ２）を座標軸とする２次元直交空間が埋め込まれている。初期値Ｔ０を、ユーザが入力した身体特徴量であるＨ３＝aに近づける収束計算の過程を以下に示す。初期値Ｔ０（ｘ１ｔ０，ｘ２ｔ０）を変換行列Ｐによりパラメータ空間に写像した点Ｄ０（ｈ１ｄ０，ｈ２ｄ０，ｈ３ｄ０）は、Ｔ０の位置と一致する。このＤ０の要素のうち、Ｈ３成分をユーザが入力した身体特徴量aに置き換えて、Ｄ１（ｈ１ｄ０，ｈ２ｄ０，ａ）を得る。これは平面（Ｈ３＝a）への正射影である。つぎにＤ１を変換行列Ｘを用いて写像すると、Ｄ１の２次元直交空間上への正射影である点Ｔ１を得る。この操作を繰り返すことにより、Ｔ０近傍でユーザの入力した身体特徴量に一致する点にＴｉは収束する
【００４６】
より詳細には、制御変数ｉを０とし（ステップＳ２３）、体形座標値Ｔｉについて、ジオメトリデータと身体特徴量を要素とするｍ次元ベクトルＤｉをステップＳ２４に記載の式により変換する（ステップＳ２４）。なお、行列Ｐは、図６のステップＳ１６にて求められた部分行列である。
【００４７】
Ｄｉの要素のうち、ユーザにより入力されたｓ個の身体特徴量に対応する要素を、ユーザの入力値（ｂ１、ｂ２、…、ｂS）に置き換える（ステップＳ２５）。
【００４８】
要素を置き換えたＤｉをステップＳ２６に記載の式により変換し、Ｔｉ＋１を得る（ステップＳ２６）。
【００４９】
Ｔｉ＋１とＴｉとの距離が一定の閾値よりも小さくなるまで（ステップＳ２７）、ｉをインクリメントして（ステップＳ２８）、ステップＳ２４〜ステップＳ２７を繰り返す。
【００５０】
Ｔｉ＋１とＴｉとの距離が一定の閾値よりも小さくなると（ステップＳ２７のＹＥＳ）、得られたＴｉ＋１をステップＳ２９に記載の式を用いて、ジオメトリデータと身体特徴量を要素とするパラメータ空間のｍ次元ベクトルＤｉ＋１に変換する（ステップＳ２９）。
【００５１】
なお、ユーザの入力する身体特徴量は収束計算の目標値であって、算出された身体特徴量が必ずしも入力値と一致するとは限らない。すなわち、ｎ次元直交空間の体形座標値で表現できる範囲内で目標値への最短距離に収束させているから、入力された身体特徴量と算出された身体特徴量が不一致の場合もある。但し、不一致の場合とは、多変量解析したｔ個の身体特徴量を含む全身相同モデルＨｉに比べて、身体特徴量間の比率が大きく異なる場合であり、平均的な体形の場合は、合致するか、合致しなくとも近い値となる。
【００５２】
得られたｍ次元ベクトルＤｉ＋１の各要素から３次元コンピュータグラフィックスモデルのジオメトリデータを抽出し、体形の３次元コンピュータグラフィックスモデルを第２のコンピュータ１０６の画面に表示すると共に、身体特徴量のデータを抽出して、その値を画面に表示する（ステップＳ３０）。
【００５３】
ユーザは、第２のコンピュータ１０６の画面に表示された３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像及び身体特徴量を参照し、自身の体形と十分に近づいたかどうかを判断し（ステップＳ３１）、不十分であれば（ステップＳ３１のＮＯ）、入力情報を修正し（ステップＳ３２）、ステップＳ２２に戻って、３次元コンピュータグラフィックスモデルの再構築を行なう。表示された３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像及び身体特徴量がユーザ自身の体形に十分近づいたと判断すると（ステップＳ３１のＹＥＳ）、本フローは終了する。
【００５４】
上記により、ユーザは、特徴的な体形への帰属度（重み係数）と、身体特徴量を入力するだけで、自身の３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像を得ることができる。作成されたユーザの３次元コンピュータグラフィックスモデルやジオメトリデータ、身体特徴量は、第１のサーバ１０３に登録したり、第２のコンピュータ１０６に記憶するようにして、再度ウェブサイトにアクセスしたときに、容易に３次元コンピュータグラフィックスモデルを作成できるようにすることが好適である。
【００５５】
作成された３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像は、衣服のバーチャル試着に用いることができる。
【００５６】
＜第２の体形ＣＧモデル作成フロー（図１１及び図１２）＞
上記では、ユーザの身体特徴量の値と、特徴的な体形へのユーザ自身の主観的帰属度（重み係数）を入力することで３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像を作成しているが、３次元スキャナ装置１０２によって、ユーザの全身を走査撮像して、ユーザの全身形状の３次元実測データを取得し、得られた３次元実測データ及び計測時の身体特徴量から作成したユーザの身体特徴量を含む全身相同モデルのデータ、及びユーザの現在の身体特徴量の値の入力によって３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像を作成することもできる。この方法では３次元スキャナ装置１０２による実測時から現在に至る経時的な体形の変化がある場合でも、現在の身体特徴量をユーザが入力することにより、現在のユーザの体形を推論して再現することができる。
【００５７】
すなわち、体形に即した三次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成する方法であって、
ユーザの全身形状の三次元実測データ及び実測時の身体特徴量から身体特徴量を含む全身相同モデルを作成し、パラメータ空間上での個体座標値を求めて体形空間へ写像することで、体形空間上での個体座標値を得て、記憶するステップ、
前記ユーザの現在の身体特徴量を入力し、収束計算を行うことで現在のユーザの体形空間上での体形座標値を求め、求められた体形座標値をパラメータ空間上へ写像することで、前記ユーザの全身相同モデルにおける各頂点座標値を求め、３次元コンピュータグラフィックスモデルとしてコンピュータ画面上に表示することで、前記ユーザの三次元コンピュータグラフィックスモデルとその画像を得るステップ、
を含んでいる。
【００５８】
より詳細には、フローチャート図１１に示すように、ユーザは、第２のコンピュータ１０６から、上記した実測全身相同モデルＨｉに含まれる身体特徴量のうち、ｓ個の身体特徴量の値（ｂ１、ｂ２、…、ｂｓ）と、実測によるユーザ体形全身相同モデルのジオメトリデータと身体特徴量を要素とするｍ次元ベクトルＳを作成し、入力する（ステップＳ４１）。
【００５９】
なお、身体特徴量の値は、ユーザが第２のコンピュータ１０６から入力しているが、３次元スキャナ装置１０２で実測したデータを第１のコンピュータ１０１で相同モデル化し、第１のサーバ１０３に記憶させたものを、３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像を作成するコンピュータ（第２のコンピュータ１０６もしくは第１のサーバ１０３）に読み込んでもよい。
【００６０】
次に、ステップＳ４２に記載の式によりｎ次元の体形座標値の初期値Ｔ０を得る（ステップＳ４２）。
【００６１】
得られた体形座標値Ｔ０を、ユーザにより入力された身体特徴量に基づいて、ユーザの体形座標値に近づくように収束させる。なお、ステップＳ４４〜ステップＳ４８は、上記したステップＳ２４〜ステップＳ２８と同様であるため、説明を省略する。
【００６２】
ステップＳ４７にて得られたＴｉ＋１―Ｔｉのベクトルの長さ、すなわちＴｉ＋１とＴｉとの距離が一定の閾値よりも小さくなると（ステップＳ４７のＹＥＳ）、得られたＴｉ＋１をステップＳ４９に記載の式を用いて、ｍ次元ジオメトリデータと身体特徴量を要素とするパラメータ空間のｍ次元ベクトルＤｉ＋１に変換する（ステップＳ４９）。
【００６３】
得られたｍ次元ベクトルＤｉ＋１の各要素から３次元コンピュータグラフィックスモデルのジオメトリデータを抽出し、体形の３次元コンピュータグラフィックスモデルを第２のコンピュータ１０６の画面に表示すると共に、身体特徴量のデータを抽出して、その値を画面に表示する（ステップＳ５０）。
【００６４】
上記により、ユーザは、実測したユーザの体形データと現在の身体特徴量を入力することで、自身の３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像を得ることができる。
【００６５】
作成された３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像は、衣服のバーチャル試着に用いることができる。
【００６６】
たとえば、衣服を通信販売者が、ネットワーク１０５上の第２のサーバ１０４に、衣服の画像やサイズなどのデータを格納しておき、ユーザが、衣服を通信販売ウェブサイト上で衣服を選択すると、第１のサーバ１０３にリンクして、ユーザに対して予め作成された自身の３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像１１０に、図１３及び図１４に示すように選択された衣服（図１３はシャツ１１１、図１４はシャツ１１１とズボン１１２）を着衣させ、試着した３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像を作成して、前記第２のコンピュータ１０６の画面に表示すればよい。
【００６７】
これにより、ユーザは、サイジングの問題を気にすることなく、インターネットを用いた通信販売を利用することができる。
【００６８】
上記実施例の説明は、本発明を説明するためのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定し、或は範囲を減縮するように解すべきものではない。又、本発明の各部構成は上記一実施形態に限らず、特許請求の範囲に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能であることは勿論である。
【００６９】
たとえば、作成された３次元コンピュータグラフィックスモデル及びその画像は、バーチャル試着に限定されず、種々の用途に利用することができる。
【００７０】
また、本発明は、ネットワークを接続せずに、スタンドアロンのコンピュータのみで実施することも可能であることは、上記説明より明らかである。
【符号の説明】
【００７１】
１０１  第１のコンピュータ
１０３  第１のサーバ
１０４  第２のサーバ
１０６  第２のコンピュータ
１１０  ３次元コンピュータグラフィックスモデルの画像
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１５】
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【図１６】
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【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８】
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【図１３】
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【図１４】
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