(57)【要約】本発明実施例は、画像処理方法及び装置、画像デバイス並びに記憶媒体を開示する。前記画像処理方法は、画像を取得するステップと、目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するステップと、ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップと、複数の前記第２回転情報に基づいて被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含む。【選択図】図１
2021518960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理方法であって、
当該方法は、
画像を取得するステップと、
前記画像に基づいて目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するステップと、
ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップと、
複数の前記第２回転情報に基づいて被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するステップは、
前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードのカメラ座標系でのそれぞれの第１回転情報を取得するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップは、
前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記ノードを子ノードとするステップと、
前記階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記子ノードの所在する局所座標系の、前記子ノードの親ノードの所在する局所座標系に対する第２回転情報を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、
前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記階層関係によって前記ノードの所在する局所座標系を決定するステップを更に含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記階層関係によって前記ノードの所在する局所座標系を決定するステップは、
前記ノードを子ノードとするステップと、
前記階層関係によって、前記子ノードから前記子ノードの親ノードに向かう方向を前記局所座標系の第１方向とするステップと、
前記子ノード及び連結される２つのノードの所在する平面の垂直方向を前記局所座標系の第２方向とするステップと、
目標特定部位の向きを前記局所座標系の第３方向とするステップと、を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードの前記カメラ座標系でのそれぞれの第１回転情報を取得するステップは、
前記画像に基づいて、前記目標の前記複数のノードの前記カメラ座標系でのそれぞれの第１四元数を取得するステップを含むことを特徴とする請求項２−５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップは、
前記階層関係によって前記複数のノードのうちの各ノードを子ノードとして、前記子ノードの親ノードを決定するステップと、
それぞれの子ノードについては、前記子ノードの親ノードのカメラ座標系での第１四元数と前記子ノードの前記カメラ座標系での第１四元数に基づいて、前記子ノードの前記親ノードに対する第２四元数を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２−６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
複数の前記第２回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップは、
各前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップと、
前記第２回転情報が前記制約条件を満たした場合に、前記第２回転情報によって前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含むことを特徴とする請求項１−７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
各前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップは、
前記第２回転情報を特定種類の座標系の第１角度に変換するステップと、
前記第１角度が特定角度範囲内にあるか否かを決定するステップと、
前記第１角度が前記特定角度範囲内にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たしたと決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法は、前記第１角度が前記特定角度範囲以外にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさないと決定するステップを更に含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記方法は、
前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して第３回転情報を取得するステップと、
前記第３回転情報によって、前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項８−１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して前記第３回転情報を取得するステップは、
前記第２回転情報に対応する第１角度が特定角度範囲以外にある場合に、前記特定角度によって前記第１角度を補正して第２角度を得るステップと、
前記第２角度によって前記第３回転情報を取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記特定種類の座標系はオイラー座標系であることを特徴とする請求項９−１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
複数の前記第２回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップは、
複数の前記第２回転情報又は複数の前記第２回転情報から生成した複数の第３回転情報に対して姿勢欠陥補正を行って、それぞれ複数の補正後の第４回転情報を取得するステップと、
複数の前記第４回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含むことを特徴とする請求項１−３中のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記姿勢欠陥補正は、
上肢と下肢の方向が一致した欠陥、
がに股運動欠陥、
足部を外股にした運動欠陥、
足部を内股にした運動欠陥の中の少なくとも一項を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記方法は、
前記目標の形体と基準形体との間の相違情報によって、複数の前記第２回転情報又は前記第３回転情報を補正するための姿勢欠陥補正パラメータを取得するステップを更に含むことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法は、
前記目標の別々の局所の割合関係によって基準モデルの別々の局所の割合を補正して、補正後の前記被制御モデルを取得するステップを更に含むことを特徴とする請求項１−１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
画像処理装置であって、
当該装置は、
画像を取得するための第１取得モジュールと、
前記画像に基づいて目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するための第２取得モジュールと、
ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するための第１決定モジュールと、
複数の前記第２回転情報に基づいて被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するための制御モジュールと、を含むことを特徴とする装置。
【請求項１９】
前記第１取得モジュールは、具体的には、前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードのカメラ座標系でのそれぞれの第１回転情報を取得するために用いられることを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記第１決定モジュールは、具体的には、
前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記ノードを子ノードとし、
前記階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記子ノードの所在する局所座標系の、前記子ノードの親ノードの所在する局所座標系に対する第２回転情報を決定するために用いられることを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記装置は、前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記階層関係によって前記ノードの所在する局所座標系を決定するための第２決定モジュールを更に含むことを特徴とする請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記第２決定モジュールは、具体的には、
前記ノードを子ノードとし、
前記階層関係によって、前記子ノードから前記子ノードの親ノードに向かう方向を前記局所座標系の第１方向とし、
前記子ノード及び連結される２つのノードの所在する平面の垂直方向を前記局所座標系の第２方向とし、
目標特定部位の向きを前記局所座標系の第３方向とするために用いられることを特徴とする請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記第２取得モジュールは、具体的には、前記画像に基づいて、前記目標の前記複数のノードの前記カメラ座標系でのそれぞれの第１四元数を取得するために用いられることを特徴とする請求項１９−２２のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２４】
前記第１決定モジュールは、具体的には、
前記階層関係によって前記複数のノードのうちの各ノードを子ノードとして、前記子ノードの親ノードを決定し、
それぞれの子ノードについては、前記子ノードの親ノードのカメラ座標系での第１四元数と前記子ノードの前記カメラ座標系での第１四元数に基づいて、前記子ノードの前記親ノードに対する第２四元数を決定するために用いられることを特徴とする請求項１９−２３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２５】
前記装置は、各前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するための第３決定モジュールを更に含み、
前記制御モジュールは、具体的には、前記第２回転情報が前記制約条件を満たした場合に、前記第２回転情報によって前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するために用いられることを特徴とする請求項１８−２４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２６】
前記第３決定モジュールは、具体的には、
前記第２回転情報を特定種類の座標系の第１角度に変換し、
前記第１角度が特定角度範囲内にあるか否かを決定し、
前記第１角度が前記特定角度範囲内にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たしたと決定するために用いられることを特徴とする請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記装置は、前記第１角度が前記特定角度範囲以外にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさないと決定するための第４決定モジュールを更に含むことを特徴とする請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記装置は、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して第３回転情報を取得するための第１補正モジュールを更に含み、
前記制御モジュールは、更に、前記第３回転情報によって、前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するために用いられることを特徴とする請求項２５−２７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２９】
前記補正モジュールは、具体的には、
前記第２回転情報に対応する第１角度が特定角度範囲以外にある場合に、前記特定角度によって前記第１角度を補正して第２角度を得、
前記第２角度によって前記第３回転情報を取得するために用いられることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
前記特定種類の座標系はオイラー座標系であることを特徴とする請求項２６−２９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３１】
前記制御モジュールは、具体的には、
複数の前記第２回転情報又は複数の前記第２回転情報から生成した複数の第３回転情報に対して姿勢欠陥補正を行って、それぞれ複数の補正後の第４回転情報を取得し、
複数の前記第４回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するスために用いられることを特徴とする請求項１８−２０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３２】
前記姿勢欠陥補正は、
上肢と下肢の方向が一致した欠陥、
がに股運動欠陥、
足部を外股にした運動欠陥、
足部を内股にした運動欠陥の中の少なくとも一項を含むことを特徴とする請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
前記装置は、前記目標の形体と基準形体との間の相違情報によって、複数の前記第２回転情報又は前記第３回転情報を補正するための姿勢欠陥補正パラメータを取得するための第３取得モジュールを更に含むことを特徴とする請求項３１又は３２に記載の装置。
【請求項３４】
前記装置は、前記目標の別々の局所の割合関係によって基準モデルの別々の局所の割合を補正して、補正後の前記被制御モデルを取得するための第２補正モジュールを更に含むことを特徴とする請求項１８−３３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３５】
画像デバイスであって、
当該デバイスは、
メモリと、
前記メモリに接続され、前記メモリに記憶されるコンピュータ実行可能コマンドを実行することで上記請求項１−１７のいずれか一項で提供された方法を実現するために用いられるプロセッサと、を含むことを特徴とするデバイス。
【請求項３６】
コンピュータ実行可能コマンドが記憶される非揮発性コンピュータ記憶媒体であって、
当該記憶媒体は、前記コンピュータ実行可能コマンドがプロセッサによって実行されると、上記請求項１−１７のいずれか一項で提供された方法を実現可能であることを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜関連出願の相互参照＞
本願は、２０１９年１月１８日に提出された、出願番号２０１９１００４９８３０．６、発明の名称「画像処理方法及び装置、画像デバイス並びに記憶媒体」及び２０１９年４月３０日に提出された、出願番号２０１９１０３６３８５８．７、発明の名称「画像処理方法及び装置、画像デバイス並びに記憶媒体」の中国特許出願の優先権を主張し、前記出願の全ての内容が参照によって本願に組み込まれる。
本開示は、情報技術に関し、特に、画像処理方法及び装置、画像デバイス並びに記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報技術の発展に伴い、ユーザは動画を録画することによってオンライン授業、オンラインのライブ、体感ゲーム等を実現することができる。しかしながら、例えば、体感ゲームに関しては、ゲームキャラクターを制御するために、ユーザは自分の肢体等の動作を検出するための専用の体感装置を着用しなければならない場合がある。オンライン授業又はオンラインのライブを実行する時に、ユーザの顔や肢体等がインターネットに完全に公開されてしまうため、ユーザのプライバシー問題に繋がることに加えて、情報セキュリティ問題にも繋がる。前記ようなプライバシー又はセキュリティ上の問題を解決するために、モザイク等の手法によって顔部画像を覆うことがあるが、動画効果に影響を及ぼしてしまう。
【発明の概要】
【発明が解決使用する課題】
【０００３】
以上に鑑みて、本開示の実施例は、画像処理方法及び装置、画像デバイス並びに記憶媒体を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１の態様では、本開示は、画像処理方法を提供する。前記画像処理方法は、画像を取得するステップと、前記画像に基づいて目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するステップと、ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップと、複数の前記第２回転情報に基づいて被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含む。
【０００５】
上記態様によれば、前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するステップは、前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードのカメラ座標系でのそれぞれの第１回転情報を取得するステップを含む。
【０００６】
上記態様によれば、前記ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップは、前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記ノードを子ノードとするステップと、前記階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記子ノードの所在する局所座標系の、前記子ノードの親ノードの所在する局所座標系に対する第２回転情報を決定するステップと、を含む。
【０００７】
上記態様によれば、前記方法は、前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記階層関係によって前記ノードの所在する局所座標系を決定するステップを更に含む。
【０００８】
上記態様によれば、前記階層関係によって前記ノードの所在する局所座標系を決定するステップは、前記ノードを子ノードとするステップと、前記階層関係によって、前記子ノードから前記子ノードの親ノードに向かう方向を前記局所座標系の第１方向とするステップと、前記子ノード及び連結される２つのノードの所在する平面の垂直方向を前記局所座標系の第２方向とするステップと、目標特定部位の向きを前記局所座標系の第３方向とするステップと、を含む。
【０００９】
上記態様によれば、前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードの前記カメラ座標系でのそれぞれの第１回転情報を取得するステップは、前記画像に基づいて、前記目標の前記複数のノードの前記カメラ座標系でのそれぞれの第１四元数を取得するステップを含む。
【００１０】
上記態様によれば、ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップは、前記階層関係によって前記複数のノードのうちの各ノードを子ノードとして、前記子ノードの親ノードを決定するステップと、それぞれの子ノードについては、前記子ノードの親ノードのカメラ座標系での第１四元数と前記子ノードの前記カメラ座標系での第１四元数に基づいて、前記子ノードの前記親ノードに対する第２四元数を決定するステップと、を含む。
【００１１】
上記態様によれば、複数の前記第２回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップは、各前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップと、前記第２回転情報が前記制約条件を満たした場合に、前記第２回転情報によって前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含む。
【００１２】
上記態様によれば、各前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップは、前記第２回転情報を特定種類の座標系の第１角度に変換するステップと、前記第１角度が特定角度範囲内にあるか否かを決定するステップと、前記第１角度が前記特定角度範囲内にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たしたと決定するステップと、を含む。
【００１３】
上記態様によれば、前記方法は、前記第１角度が前記特定角度範囲以外にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさないと決定するステップを更に含む。
【００１４】
上記態様によれば、前記方法は、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して第３回転情報を取得するステップと、前記第３回転情報によって、前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を更に含む。
【００１５】
上記態様によれば、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して前記第３回転情報を取得するステップは、前記第２回転情報に対応する第１角度が特定角度範囲以外にある場合に、前記特定角度によって前記第１角度を補正して第２角度を得るステップと、前記第２角度によって前記第３回転情報を取得するステップと、を含む。
【００１６】
上記態様によれば、前記特定種類の座標系はオイラー座標系である。
【００１７】
上記態様によれば、複数の前記第２回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップは、複数の前記第２回転情報又は複数の前記第２回転情報から生成した複数の第３回転情報に対して姿勢欠陥補正を行って、それぞれ複数の補正後の第４回転情報を取得するステップと、複数の前記第４回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含む。
【００１８】
上記態様によれば、前記姿勢欠陥補正は、上肢と下肢の方向が一致した欠陥、がに股運動欠陥、足部を外股にした運動欠陥、足部を内股にした運動欠陥の中の少なくとも一項を含む。
【００１９】
上記態様によれば、前記方法は、前記目標の形体と基準形体との間の相違情報によって、前記第２回転情報又は第３回転情報を補正するための前記姿勢欠陥補正パラメータを取得するステップを更に含む。
【００２０】
上記態様によれば、前記方法は、前記目標の形体と基準形体との間の相違情報によって、複数の前記第２回転情報又は前記第３回転情報を補正するための姿勢欠陥補正パラメータを取得するステップを更に含む。
【００２１】
第２の態様では、本開示は、画像処理装置を提供する。前記画像処理装置は、画像を取得するための第１取得モジュールと、前記画像に基づいて目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するための第２取得モジュールと、ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードのその親ノードに対する第２回転情報を決定するための第１決定モジュールと、複数の前記第２回転情報に基づいて被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するための制御モジュールと、を含む。
【００２２】
第３の態様では、本開示は、画像デバイスを提供する。前記画像デバイスは、メモリと、前記メモリに接続され、前記メモリに記憶されるコンピュータ実行可能コマンドを実行することで上記のいずれか一項の画像処理方法を実現するために用いられるプロセッサと、を含む。
【００２３】
第４の態様では、本開示は、コンピュータ実行可能コマンドを記憶する非揮発性コンピュータ記憶媒体を提供する。前記コンピュータ実行可能コマンドがプロセッサによって実行されると、上記のいずれか一項の画像処理方法を実現可能である。
【００２４】
本発明の実施例で提供される技術的解決手段は、取得された画像から、目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報及び第２回転情報を取得し、続いて複数の第２回転情報に基づいて、被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御する。そのようにして、目標を含む画像を直接出力することでなく、被制御モデルを用いて目標の運動をまねるため、オンライン授業、ゲーム制御及びライブ等を行う時に、目標が直接インターネットに公開されることを回避し、それによってユーザのプライバシーを保護する。更に、被制御モデルの運動を制御している過程で、親ノードと子ノードとの間の階層関係に基づいて第１回転情報から第２回転情報への変換を実現し、それによって被制御モデルが目標を精確にまねることができ、制御効果が優れるという特徴を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本開示の実施例で提供される第１の画像処理方法のフローチャートである。
【図２】本開示の実施例で提供される第１のノード同士の階層関係の模式図である。
【図３Ａ−３Ｃ】本開示の実施例で提供される被制御モデルが被撮影ユーザの手部運動をまねた変化模式図である。
【図４Ａ−４Ｃ】本開示の実施例で提供される被制御モデルが被撮影ユーザの胴体運動をまねた変化模式図である。
【図５Ａ−５Ｃ】本開示の実施例で提供される被制御モデルが被撮影ユーザの足部運動をまねた模式図である。
【図６】本開示の実施例で提供される画像処理装置の構造模式図である。
【図７Ａ】本開示の実施例で提供される人体骨格に含まれるノードの模式図である。
【図７Ｂ】本開示の実施例で提供される別の人体骨格に含まれるノードの模式図である。
【図８Ａ】本開示の実施例で提供される第１方向の決定の模式図である。
【図８Ｂ】本開示の実施例で提供される第２方向の決定の模式図である。
【図８Ｃ】本開示の実施例で提供される手首ノードの所在する局所座標系の模式図である。
【図９】本開示の実施例で提供される人体に含まれるノードの３次元座標系の模式図である。
【図１０】本開示の実施例で提供される画像デバイスの構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、明細書の図面及び具体的な実施例を参照しながら、本開示の技術的解決手段を更に詳細に説明する。
【００２７】
図１に示すように、本実施例は、画像処理方法を提供する。前記画像処理方法は、
画像を取得するステップＳ１１０と、
前記画像に基づいて目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するステップＳ１２０と、
ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の複数のノードのうちの各ノードのその親ノードに対する第２回転情報を決定するステップＳ１３０と、
複数の前記第２回転情報に基づいて被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップＳ１４０と、を含む。
【００２８】
本実施例で提供される画像処理方法は、画像処理によって被制御モデルの運動を駆動することができる。本実施例で提供される画像処理方法は、画像処理を実行可能な各種電子機器、例えば、画像収集、画像表示及び画像画素再結合による画像生成を行う電子機器のような画像デバイスに適用可能である。前記画像デバイスは、携帯端末及び／又は固定端末のような各種端末装置を含むが、それらに限定されなく、更に、画像サービスを提供可能な各種画像サーバを含んでもよい。前記携帯端末は、ユーザに携帯されやすい携帯電話又はタブレット型コンピュータ等の携帯型装置を含み、更に、例えば、スマートブレスレット、スマートウォッチ及びスマートグラス等のユーザが着用する装置を含んでもよい。前記固定端末は、固定されたデスクトップコンピュータ等を含む。
【００２９】
本実施例では、ステップＳ１１０で取得する画像は２次元（２Ｄと略称する）画像又は３次元（３Ｄと略称する）画像であってよい。
【００３０】
前記２Ｄ画像は、単眼又は複眼カメラで取得された画像、例えば赤緑青（ＲＧＢ）画像等を含んでよい。前記画像を取得する手法として、画像デバイスそのものに備えたカメラによって前記画像を取得する手法、及び／又は、外部装置から画像を受信する手法、及び／又は、ローカルデータベース又はローカルメモリから前記画像を読み取る手法を含んでよい。
【００３１】
３Ｄ画像は、２Ｄ画像から２Ｄ座標を検出して２Ｄ座標から３Ｄ座標への変換アルゴリズムによって取得した３Ｄ画像であってもよく、更に、３Ｄカメラで取得された画像であってもよい。
【００３２】
前記ステップＳ１２０は、前記画像を検出して目標に含まれる特定ノードの第１回転情報を取得するステップを含んでよい。前記目標が人間である場合に、前記特定ノードは人体ノードであってよいが、それに限定されない。
【００３３】
例えば、前記目標が人間であることを例とすると、前記目標のノードは、頭部ノード、頸部ノード、肩部ノード、肘部ノード、手首ノード、腰部ノード、太ももノード、ひざノード、足首ノード及び／又は足背ノード等のうち少なくとも２つを含んでよい。
【００３４】
別の実施例では、前記目標は人間に限定されなく、更に動物等の様々な可動な生体又は非生体を含んでもよい。
【００３５】
目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を組み合わせることで目標の局所及び／又は全体の回転情報を反映することができる。
【００３６】
前記第１回転情報は、ノードの目標内の基準点に対する回転角度、ノードの基準位置に対する回転角度、ノードの目標内の基準点に対する位置情報、及び／又はノードの基準位置に対する位置情報等を含むが、それらに限定されない。
【００３７】
本実施例では、ニューラルネットワーク等の深層学習モデルを用いて前記画像を検出して第１回転情報及び／又は第２回転情報を取得するようにしてよい。
【００３８】
前記被制御モデルは前記目標に対応するモデルであってよい。例えば、目標が人間である場合に、前記被制御モデルは人体モデルであり、前記目標が動物である場合に、前記被制御モデルは対応の動物の身体モデルであってよく、前記目標が乗り物である場合に、前記被制御モデルは乗り物のモデルであってよい。
【００３９】
本実施例では、前記被制御モデルは目標所属種類に対応するモデルである。前記モデルは事前に決定されたものであってよく、更に多種のスタイルに分けられてよい。前記被制御モデルのスタイルは、ユーザコマンドに基づいて決定されてよく、例えば、実際の人物をまねる実際人物スタイル、アニメスタイル、ネットで人気を集めたスタイル、異なる風格のスタイル、ゲームスタイルを含んでよい。そのうち、異なる風格のスタイルは、文芸スタイル又はロックスタイルであってよい。ゲームスタイルでは、被制御モデルはゲーム中のキャラクターであってよい。
【００４０】
例えば、オンライン授業中に、プライバシーを保護する観点から、自分の顔や姿を公開したくない教師がいる。直接録画すると、教師の顔や姿等が必ず公開されることになる。本実施例では、画像取得等の手法によって教師の運動画像を取得し、続いて特徴抽出及び第１回転情報の取得によって仮想被制御モデルを制御して運動させることができる。そのようにして、自身の肢体運動によって教師の運動を被制御モデルにまねさせて肢体運動授業を完了させることができ、一方、被制御モデルの運動によって授業するため、前記教師の顔や姿が直接授業動画に公開されることがなく、教師のプライバシーが保護される。
【００４１】
更に例を挙げると、道路監視ビデオで、車両のビデオを直接取得すれば、ビデオが一旦ネットに公開されると、一部の特定のユーザの車両の情報が全て公開されてしまい、なお、監視しないと、交通事故が発生した時に責任判定ができないことがある。本実施例の方法によれば、車両モデルによって実際の車両の運動をまねて監視ビデオを取得することができ、車両のブランド、車種、色及び新旧等を隠し、車両のナンバープレート情報及び／又は車両の全体的な外輪郭を前記監視ビデオに保留すればよく、それによってユーザのプライバシーを保護する。
【００４２】
いくつかの実施例では、前記ステップＳ１３０は、階層関係及び複数の前記第１回転情報に基づいて、各前記子ノードの所在する局所座標系の、その親ノードの所在する局所座標系に対する第２回転情報を決定するステップを含んでよい。
【００４３】
本実施例では、目標の複数のノードは階層化のものであり、このような階層関係はノード同士の牽引関係を決定する。例えば、前記目標が人間であるとすれば、前記ノードは人体内の関節であり、ノード同士に所定の牽引関係があり、このような牽引関係は前記階層関係に基づいて決定されてよい。例えば、肘関節のある運動は手首関節を連動させる。前記ような階層関係は一部のノードが他のノードの親ノード又は子ノードとなることで体現する。
【００４４】
従って、本実施例では、階層関係及び複数の第１回転情報に基づいて各子ノードがその親ノードに比べて多く回転した部分又は少さく回転した部分の情報を得て、前記第２回転情報を取得する。例えば、手首関節は肘関節に伴って回転する以外に、自身が回転することがある。このような手首が肘関節に比べて多く回転した部分の情報が前記第２回転情報となる。
【００４５】
そのようにして、ステップＳ１３０において前記階層関係及び複数の前記第１回転情報に基づいて、目標の複数のノードのうち各子ノードのその親ノードに対する正味の回転情報（即ち、第２回転情報）を取得でき、前記第２回転情報を被制御モデルにおける前記子ノードに対応するノードの運動を制御することに用いる。そのようにして、被制御モデルにおける各対応ノードの運動は画像における目標のノードの階層関係に従うようになり、それによって、被制御モデルは画像における目標の運動を精確にまねることができる。
【００４６】
根ノード、即ち親ノードを持たないノードは、その第２回転情報がその第１回転情報と一致してもよいことを説明する必要がある。例えば、人体にとって、根ノードは骨盤であってよい。
【００４７】
具体的には、前記方法は、前記階層関係に基づいて各ノードの所在する局所座標系を決定するステップを更に含む。
【００４８】
本実施例では、別々のノードは自分の所在する局所座標系を有し、前記局所座標系は、階層関係に基づいて決定され、子ノードの親ノードに対する座標系、親ノードの子ノードに対する座標系、ノードの目標内の基準ノードに対する座標系を含むが、それらに限定されない。例えば、前記目標が人間であることを例とすると、前記基準ノードは人体の腰部ノード又は股間部ノード等であってよい。
【００４９】
一例では、１つの子ノードについては、前記階層関係に基づいて前記子ノードの所在する局所座標系を決定するステップは、前記階層関係に基づいて前記子ノードからその親ノードに向かう方向を前記局所座標系の第１方向とするステップと、前記子ノード及びそれに連結される２つのノードの所在する平面の垂直方向を前記局所座標系の第２方向とするステップと、目標特定部位の向きを前記局所座標系の第３方向とするステップと、を含んでよい。
【００５０】
前記例において、ノードの局所座標系は共に３次元座標系である。前記３次元座標系については３つの軸の方向を決定することを要する。これらの３つの軸の計算はグローバル座標系で行われる。これらの３つの軸の方向はグローバル空間内のベクトルと見なしてよく、且つそれらは互いに直交する。局所座標系を決定することによって、各ノードの回転情報の計算が一層容易になる。
【００５１】
この例において、階層関係に基づいて、子ノードから親ノードに向かう方向を局所座標系の第１方向とする。例えば、手首関節から肘関節に向かう方向を３次元座標系の第１方向とする。このような局所座標系を構築する時に、親ノードと子ノードの相対的位置関係が同時に考慮されるので、子ノードの前記３次元座標系での座標は、子ノードの親ノードに対する第２回転情報を表すものであってよい。
【００５２】
子ノードに連結される２つのノードは前記親ノードを含む。例えば、前記子ノードが手首ノードであることを例とすると、手首ノードの親ノードが肘ノードを含んでよく、手部ノードが手首ノードの子ノードであり、手首ノード、肘ノード及び手部ノードの３つの点が平面を形成し、前記平面の垂直方向を前記第２方向とする。
【００５３】
前記第２方向を求める方法は、具体的には、子ノードとそれに連結される２つのノードのうちの第１ノードを連結してベクトル１を形成し、子ノードとそれに連結される２つのノードのうちの第２ノードを連結してベクトル２を形成し、前記ベクトル１とベクトル２のクロス積を求め、こられ２つのベクトルの法線ベクトル得、前記法線ベクトルの方向を前記第２方向とするようになってよい。
【００５４】
図８Ａに示すように、ノードＡがノードＢの子ノードである場合に、第１方向は図８ＡにおけるノードＡからノードＢに向かう方向ｘである。
【００５５】
図８Ｂに示すように、第２方向はノードＡに連結される２つの骨格の所在する平面の垂直方向であってよい。具体的な決定方式は、ノードＡとノードＣを連結して１つのベクトルを形成し、ノードＡとノードＢを連結してもう１つのベクトルを形成し、これら２つのベクトルのクロス積を求めてこれら２つのベクトルの法線ベクトルを得、前記法線ベクトルの方向を前記第２方向ｙとするようになってよい。図８Ｂにおいて方向ｚは人体の胴体の向き、即ち第３方向であってよい。いくつかの実施例では、前記第３方向は顔向きであってよい。
【００５６】
別の例では、局所座標系を決定する方法は図８Ｃに示すようになってよい。ノードＢが手首ノードであり、ｚが手首から前膊へのベクトル１と手首から手へのベクトル２のクロス積を求めて得られた法線ベクトルである。
【００５７】
図９は人体の別々のノード（関節点）の３次元座標系を構築した効果模式図である。
【００５８】
また、子ノードが異なる回転方向を有してよく、異なる回転方向での最大回転角度の所在する方向を前記３次元座標系の第２方向と見なす。例えば、肩部、手首、足首、腰部又は頸部がいずれも多方向に回転可能であるが、異なる方向での最大回転角度が異なり、本実施例では直接子ノードの選択可能な最大角度の所在する方向を前記局所座標系の第２方向とする。
【００５９】
本実施例では、３次元座標系のもう１つの方向は前記目標の向きに関連する。本実施例では目標は複数の局所を含む可能性があり、本実施例では目標全体の向きを目標の１つ又は複数の局所の向きに替える。例えば、目標が人間であることを例として説明すると、前記目標の向きは顔の向きであってもよいし、人体の胴体の向きであってもよく、本実施例では人体の胴体の向きを目標の向きとする。
【００６０】
いくつかの実施例では、前記ステップＳ１２０は、前記画像に基づいて目標の複数のノードの各ノードの前記カメラ座標系での第１四元数を取得するステップを含んでよい。
【００６１】
本実施例では、前記第１回転情報はカメラ座標系に基づいて決定されてよい。一例では、四元数のような回転情報を容易に表せるデータ形式で第１回転情報を表す。別の例では、各種座標系の座標値を用いて第１回転情報を表してもよく、例えば、オイラー座標系中の座標値及び／又はラグランジュ座標系の座標値で表してもよい。
【００６２】
本実施例では、別々の四元数を区別するために、直接画像に対応するカメラ座標系から抽出された目標のノードの四元数を第１四元数と称し、ここの前記「第１」は具体的に定義することを意図せず、区別するためのものに過ぎない。
【００６３】
更に、前記ステップＳ１３０は、目標の複数のノードのうちの各ノードについては、前記階層関係に基づいて前記ノードが子ノードとなる時の親ノードを決定するステップと、前記親ノードのカメラ座標系での第１四元数と前記子ノードの前記カメラ座標系での第１四元数に基づいて、前記子ノードの親ノードに対する第２四元数を決定するステップと、を含んでよい。
【００６４】
目標のノード同士の階層関係は、事前に決定されたものであってよく、例えば、目標が人間である場合に、人体のノード同士の階層関係を電子機器に事前に知らせることができる。図２に示すように、人体のノードの階層関係は以下のようになってよい。例えば、腰部ノード１が骨盤ノード０の子ノードであり、左太ももノード９が腰部ノード１の子ノードであり、左すねノード１０が左太ももノード９の子ノードであり、左足ノード１１が左すねノード１０の子ノードである。右太ももノード１６が腰部ノード１の子ノードであり、右すねノード１７が右太ももノード１６の子ノードであり、右足ノード１８が右すねノード１７の子ノードである。胸部ノード２が腰部ノード１の子ノードであり、頸部ノード３が胸部ノード２の子ノードであり、頭部ノード４が頸部ノード３の子ノードである。左上膊ノード６が左鎖骨ノード５の子ノードであり、左下膊ノード７が左上膊ノード６の子ノードであり、左手ノード８が左下膊ノード７の子ノードである。右上膊ノード１３が右鎖骨ノード１２の子ノードであり、右下膊ノード１４が右上膊ノード１３の子ノードであり、右手ノード１５が右下膊ノード１４の子ノードである。
【００６５】
階層関係が取得された後、各ノードのカメラ座標系でのそれぞれの第１四元数に基づいて変換することで子ノードの親ノードに対する第２回転情報を取得できる。例えば、子ノードの第１四元数と親ノードの第１四元数の差を前記第２回転情報としてよい。
【００６６】
いくつかの実施例では、前記方法は、各第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップを更に含み、前記ステップＳ１４０は、前記第２回転情報が前記制約条件を満たした場合に、前記第２回転情報によって前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するステップを含んでよい。
【００６７】
一例では、ノードは目標において最大の回転角度を有し、このような回転角度を上記制約条件の１種としてよい。
【００６８】
例えば、人体の頸部を例とすると、左及び／又は右へ人体の胴体に対して９０度しか回転できなく、１８０度又は２７０度の回転が不可能であり、左又は右への回転の最大角度は前記制約条件の境界角度となる。
【００６９】
各第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップは、前記第２回転情報に示されたその対応子ノードの回転方向が前記子ノードの回転可能方向であるか否かを決定するステップと、前記第２回転情報に示された回転角度が前記子ノードの対応回転方向での最大角度を超えていないか否かを決定するステップと、第２回転情報に示された前記子ノードの回転方向が前記子ノードの回転可能方向である場合に、及び第２回転情報に示された前記子ノードの回転角度が前記子ノードの対応回転方向での最大角度を超えていない場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たしたと決定するステップと、を含む。
【００７０】
ステップＳ１４０において直接前記制約条件を満たした第２回転情報を用いて被制御モデルにおける対応ノードの回転を制御することができる。
【００７１】
更に別の実施例では、前記方法は、第２回転情報に示されたその対応子ノードの回転方向が前記子ノードの回転不可能方向である場合に、第２回転情報から前記回転方向の回転情報を除去するステップ、及び／又は、第２回転情報に示された前記子ノードの回転角度が前記子ノードの対応回転方向での最大角度を超えている場合に、第２回転情報における前記回転方向の回転角度を前記最大角度に替えるステップを更に含む。それによって補正された第２回転情報が得られる。補正された前記第２回転情報が前記制約条件を満たす。
【００７２】
ステップＳ１４０において、補正された前記制約条件を満たす第２回転情報に基づいて前記被制御モデルの対応ノードの回転を制御できる。
【００７３】
一例では、前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップは、前記第２回転情報を特定種類の座標系の第１角度に変換するステップと、前記第１角度が特定角度範囲内にあるか否かを決定するステップと、前記第１角度が前記特定角度範囲内にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たしたと決定するステップと、を含む。
【００７４】
ここで角度が特定角度範囲内にあるか否かについての判断は、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定する一方法となり、具体的に実施するに際して、特定座標系内の座標値が特定範囲内にあるか否かを判断するようになってよい。
【００７５】
要するに、前記第２回転情報が前記制約条件を満たすか否かを決定する方法は多くあり、上記のいずれか１種に限定されない。
【００７６】
更に、前記方法は、前記第１角度が前記特定角度範囲以外にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさないと決定するステップを更に含む。
【００７７】
更に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して第３回転情報を取得する。ここの第３回転情報は即ち前記の補正された前記制約条件を満たした第２回転情報である。
【００７８】
そのようにして、前記ステップＳ１４０は、複数の前記第３回転情報に基づいて、前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップを含んでよい。
【００７９】
前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して第３回転情報を取得するステップは、前記第２回転情報に対応する第１角度が特定角度範囲以外にある場合に、前記特定角度によって前記第１角度を補正して第２角度を得るステップと、前記第２角度によって前記第３回転情報を取得するステップと、を含む。
【００８０】
本実施例では、前記第２角度は、前記ノードが対応回転方向に回転可能な最大角度を含んでもよいが、それに限定されない。
【００８１】
例えば、顔の向きと胴体の向きによって２つの夾角が形成され、これら２つの夾角の和が１８０度である。これら２つの夾角をそれぞれ角度１と角度２とする。顔と胴体をつなぐ頸部は−９０〜９０度の範囲を制約条件とし、９０度を超えた角度が制約条件に含まれるものではなく、そのようにして、被制御モデルが目標をまねて運動する過程で、時計回り又は反時計回りに９０度以上、例えば、１２０度、１８０度の回転角度で回転する異常な状況を低減することができる。前記制約条件は−９０度と９０度の２つの極限角度に対応する。回転角度が−９０〜９０度の範囲を超えると、検出された回転角度が制約条件で限定された最大角度に修正される。例えば、９０度以上（例えば、前記１２０度又は１８０度）の回転角度が検出されると、検出された回転角度がそれに近い極限角度、例えば９０度に修正される。
【００８２】
いくつかの実施例では、前記ステップＳ１４０は、複数の前記第２回転情報又は複数の前記第２回転情報から生成した複数の第３回転情報に対して姿勢欠陥補正を行って、それぞれ複数の補正後の第４回転情報を取得するステップと、複数の前記第４回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含んでよい。
【００８３】
いくつかの実施例では、目標自身の運動には一定の欠陥があり、このような欠陥は姿勢欠陥と称され、被制御モデルの運動を一層違和感ないようにするために、第２回転情報及び／又は第３回転情報に対して姿勢欠陥補正を行って補正された第４回転情報を取得してよく、被制御モデルを制御する時に用いられるのは補正された姿勢欠陥修正済み第４回転情報である。
【００８４】
いくつかの実施例では、前記姿勢欠陥補正は、上肢と下肢の方向が一致した欠陥、がに股運動欠陥、足部を外股にした運動欠陥、足部を内股にした運動欠陥の中の少なくとも一項を含む。
【００８５】
いくつかの実施例では、前記方法は、前記目標の形体と基準形体との間の相違情報によって、前記第２回転情報又は第３回転情報を補正するための姿勢欠陥補正パラメータを取得するスステップを更に含む。
【００８６】
例えば、目標を含む画像を用いて前記被制御モデルを制御する前に、先に前記目標の形体を検出し、続いて検出された形体を基準形体と比較して相違情報を得、相違情報に基づいて姿勢欠陥補正を行う。
【００８７】
特定姿勢を保持する通知を表示画面に出力してよく、ユーザが前記通知を見た後、前記特定姿勢を保持し、そのようにして画像デバイスが特定姿勢を維持したユーザの画像を取得でき、続いて画像検出によってユーザの維持した特定姿勢が十分に標準的なものであるか否かを決定して、前記相違情報を得る。
【００８８】
例えば、足部を外股にする人がいるが、正常な標準的立ち姿勢は両足のつま先と踵の連結線が互に平行するようになるはずであり、目標の特徴に対応する第２回転情報又は第３回転情報を取得した後、被制御モデルを制御する時に、このような形体への非標準補正（即ち、前記姿勢欠陥補正）を考えられる。
【００８９】
別の実施例では、前記方法は、前記目標の別々の局所の割合関係によって基準モデルの別々の局所の割合を補正して、補正後の前記被制御モデルを取得するステップを更に含む。
【００９０】
別々の目標の各部分の割合関係は相違することがある。例えば、人間を例とすると、プロのファッションモデルの脚長と頭長の割合は普通の人より長い。更に例を挙げると、臀部がふくよかで、股間の幅が普通の人より大きい人がいる。
【００９１】
基準モデルは大規模の人体データに基づいて得られた平均値モデルであってよく、被制御モデルが目標の運動をより精確にまねることができるように、本実施例では、目標の別々の局所の割合関係によって基準モデルの別々の局所の割合を補正して、補正後の前記被制御モデルを取得する。例えば、目標が人間であることを例とすると、補正される局所は、股間部及び／又は脚部を含むが、それらに限定されない。
【００９２】
図３Ａ、図３Ｂ及び図３Ｃに示すように、画像左上角の小さい画像は取得された画像であり、右下角は人体の被制御モデルである。図３Ａから図３Ｂへ、次に図３Ｂから図３Ｃへ、前記ユーザの手部は動かしており、被制御モデルの手もそれに伴って動かしている。ユーザの手部運動は、図３Ａ〜図３Ｃにおいて、順に拳を握り、手のひらを広げ、人差し指を伸ばすように変化し、被制御モデルは、ユーザのジェスチャーをまねて、拳を握り、手のひらを広げ、人差し指を伸ばすように変化する。
【００９３】
図４Ａ、図４Ｂ及び図４Ｃに示すように、画像左上角の小さい画像は取得された画像であり、右下角は人体の被制御モデルである。図４Ａから図４Ｂへ、次に図４Ｂから図４Ｃへ、前記ユーザの胴体は動かしており、被制御モデルの胴体もそれに伴って動かしている。図４Ａから図４Ｃへ、ユーザは、股間を画像の右へ突き出し、股間を画像の左へ突き出し、最後にまっすぐに立つように変化する。被制御モデルもユーザをまねて胴体運動をする。
【００９４】
図５Ａ、図５Ｂ及び図５Ｃに示すように、画像左上角の小さい画像は取得された画像であり、右下角は人体の被制御モデルである。図５Ａから図５Ｃへ、ユーザは画像右側へ足を踏み出し、画像の左側へ足を踏み出し、最後にまっすぐに立ち、被制御モデルもユーザをまねて足部運動をする。
【００９５】
なお、図４Ａ〜図４Ｃにおいて、被制御モデルは更にユーザの表情の変化をもまねる。
【００９６】
図６に示すように、本実施例は、画像処理装置を提供する。前記画像処理装置は、
画像を取得するための第１取得モジュール１１０と、
前記画像に基づいて目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するための第２取得モジュール１２０と、
ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードのその親ノードに対する第２回転情報を決定するための第１決定モジュール１３０と、
複数の前記第２回転情報に基づいて被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するための制御モジュール１４０と、を含む。
【００９７】
いくつかの実施例では、前記第１取得モジュール１１０、第２取得モジュール１２０、第１決定モジュール１３０及び制御モジュール１４０は、プロセッサにより実行されると対応機能を実現可能であるプログラムモジュールであってよい。
【００９８】
別の実施例では、前記第１取得モジュール１１０、第２取得モジュール１２０、第１決定モジュール１３０及び制御モジュール１４０はソフトウェアドハードウェア組合せモジュールであってよく、前記ソフトウェアドハードウェア組合せモジュールは、プログラマブルアレイを含むが、それに限定されなく、前記プログラマブルアレイは、複雑なプログラマブルアレイ又はフィールドプログラマブルアレイを含むが、それらに限定されない。
【００９９】
更に別の実施例では、前記第１取得モジュール１１０、第２取得モジュール１２０、第１決定モジュール１３０及び制御モジュール１４０は全ハードウェアモジュールであってよく、前記全ハードウェアモジュールは、専用集積回路を含むが、それに限定されない。
【０１００】
いくつかの実施例では、前記第１取得モジュール１１０は、具体的には、前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードのカメラ座標系でのそれぞれの第１回転情報を取得するために用いられる。
【０１０１】
いくつかの実施例では、前記第１決定モジュール１３０は、具体的には、前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記ノードを子ノードとし、前記階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記子ノードの所在する局所座標系の、前記子ノードの親ノードの所在する局所座標系に対する第２回転情報を決定するために用いられる。
【０１０２】
いくつかの実施例では、前記装置は、前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記階層関係によって前記ノードの所在する局所座標系を決定するための第２決定モジュールを更に含む。
【０１０３】
いくつかの実施例では、前記第２決定モジュールは、具体的には、前記ノードを子ノードとし、前記階層関係によって、前記子ノードから前記子ノードの親ノードに向かう方向を前記局所座標系の第１方向とし、前記子ノード及び連結される２つのノードの所在する平面の垂直方向を前記局所座標系の第２方向とし、目標特定部位の向きを前記局所座標系の第３方向とするために用いられる。
【０１０４】
いくつかの実施例では、前記第２取得モジュール１２０は、具体的には、前記画像に基づいて、前記目標の前記複数のノードの前記カメラ座標系でのそれぞれの第１四元数を取得するために用いられる。
【０１０５】
いくつかの実施例では、前記第１決定モジュール１３０は、具体的には、前記階層関係によって前記複数のノードのうちの各ノードを子ノードとして、前記子ノードの親ノードを決定し、それぞれの子ノードについては、前記子ノードの親ノードのカメラ座標系での第１四元数と前記子ノードの前記カメラ座標系での第１四元数に基づいて、前記子ノードの前記親ノードに対する第２四元数を決定するために用いられる。
【０１０６】
いくつかの実施例では、前記装置は、各前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するための第３決定モジュールを更に含み、前記制御モジュール１４０は、具体的には、前記第２回転情報が前記制約条件を満たした場合に、前記第２回転情報によって前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するために用いられる。
【０１０７】
いくつかの実施例では、前記第３決定モジュールは、具体的には、前記第２回転情報を特定種類の座標系の第１角度に変換し、前記第１角度が特定角度範囲内にあるか否かを決定し、前記第１角度が前記特定角度範囲内にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たしたと決定するために用いられる。
【０１０８】
いくつかの実施例では、前記装置は、前記第１角度が前記特定角度範囲以外にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさないと決定するための第４決定モジュールを更に含む。
【０１０９】
いくつかの実施例では、前記装置は、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して第３回転情報を取得するための第１補正モジュールを更に含み、前記制御モジュール１４０は、更に、前記第３回転情報によって、前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するために用いられる。
【０１１０】
いくつかの実施例では、前記補正モジュールは、具体的には、前記第２回転情報に対応する第１角度が特定角度範囲以外にある場合に、前記特定角度によって前記第１角度を補正して第２角度を得、前記第２角度によって前記第３回転情報を取得するために用いられる。
【０１１１】
いくつかの実施例では、前記特定種類の座標系はオイラー座標系である。
【０１１２】
いくつかの実施例では、前記制御モジュール１４０は、具体的には、複数の前記第２回転情報又は複数の前記第２回転情報から生成した複数の第３回転情報に対して姿勢欠陥補正を行って、それぞれ複数の補正後の第４回転情報を取得し、複数の前記第４回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するために用いられる。
【０１１３】
いくつかの実施例では、前記姿勢欠陥補正は、上肢と下肢の方向が一致した欠陥、がに股運動欠陥、足部を外股にした運動欠陥、足部を内股にした運動欠陥の中の少なくとも一項を含む。
【０１１４】
いくつかの実施例では、前記装置は、前記目標の形体と基準形体との間の相違情報によって、複数の前記第２回転情報又は前記第３回転情報を補正するための姿勢欠陥補正パラメータを取得するための第３取得モジュールを更に含む。
【０１１５】
いくつかの実施例では、前記装置は、前記目標の別々の局所の割合関係によって基準モデルの別々の局所の割合を補正して、補正後の前記被制御モデルを取得するための第２補正モジュールを更に含む。
【０１１６】
以下、上記の任意の実施例に基づいていくつかの具体的な例を列挙する。
（例１）
【０１１７】
本実例は画像処理方法を提供し、前記方法のステップは以下のとおりである。人体を含むが、それに限定されない目標を含む画像を取得し、顔面の輪郭ノードであってよい人体の顔部ノードを検出し、人体の胴体ノード及び／又は肢体ノードを検出し、ここの胴体ノード及び／又は肢体ノードは共に３Ｄ座標で表される３Ｄノードであってよく、ここで、前記３Ｄ座標は、２Ｄ画像から２Ｄ座標を検出してから２Ｄ座標を３Ｄ座標に変換する変換アルゴリズムに基づいて取得した３Ｄ座標を含んでよく、更に３Ｄカメラで取得した３Ｄ画像から抽出された３Ｄ座標であってよい。
【０１１８】
ここの肢体ノードは、上肢ノード及び／又は下肢ノードを含んでよく、例えば、手部を例とすると、前記上肢ノードの手部ノードは、手首関節のノード、掌関節のノード、指関節のノード、指先ノードを含むが、それらに限定されなく、これらのノードの位置は手部と手の指の運動を反映できる。
【０１１９】
顔ノードによって顔のメッシュ（ｍｅｓｈ）情報を生成する。ｍｅｓｈ情報に基づいて前記目標の現在の表情に対応するベース表情を選択し、前記ベース表情によって前記被制御モデルの表情を制御し、ｍｅｓｈ情報の反映する強度係数によって被制御モデルの各ベース表情に対応する表情強度を制御する。
【０１２０】
前記胴体ノード及び／又は肢体ノードによって四元数に変換する。胴体ノードに対応する四元数によって被制御モデルの胴体運動を制御し、及び／又は、肢体ノードに対応する四元数によって被制御モデルの肢体運動を制御する。
【０１２１】
例えば、前記顔部ノードは１０６個のノードを含んでよい。前記胴体ノード及び／又は肢体ノードは、具体的には図７Ａと図７Ｂに示すように、１４個のノード又は１７個のノードを含んでよい。図７Ａに１４個の骨格ノードを含む模式図を示し、図７Ｂに１７個の骨格ノードを含む模式図を示す。
【０１２２】
図７Ｂは図７Ａに示す１４個のノードに基づいて生成した１７個のノードの模式図であってよい。図７Ｂにおける１７個のノードは、図７Ａに示すノードに相当し、ノード０、ノード７及びノード９が追加されたものである。ここで、ノード９の２Ｄ座標はノード８及びノード１０の２Ｄ座標に基づいて一応決定されてよく、ノード７の２Ｄ座標はノード８の２Ｄ座標及びノード０の２Ｄ座標によって決定されてよい。ノード０は本開示の実施例で提供される基準点となってよく、前記基準点を前記の第１基準点及び／又は第２基準点としてよい。
【０１２３】
この例において、前記被制御モデルは、ゲームシーンでのゲームキャラクター、オンライン授業シーンでのオンライン教育動画における教師モデル、仮想キャス主シーンでの仮想キャス主であってよい。要するに、前記被制御モデルは適用シーンに応じて決定され、適用シーンによっては、被制御モデルのモデルが異なり及び／又は外観が異なる。
【０１２４】
例えば、伝統的な数学、物理等の授業で、教師モデルの服装として、例えばスーツ等の穏やかで落ち着くように見える服装を採用する傾向がある。更に例を挙げると、ゆが又は体操等の運動の授業で、被制御モデルがスポーツウェアを着用する傾向がある。
（例２）
【０１２５】
本実例は画像処理方法を提供し、前記方法のステップは以下のとおりである。人体を含むが、それに限定されない目標を含む画像を取得する。人体の胴体キーポイントと肢体キーポイントを検出し、ここの胴体キーポイント及び／又は肢体キーポイントは共に３Ｄ座標で表される３Ｄキーポイントであってよい。前記３Ｄ座標は、２Ｄ画像から２Ｄ座標を検出してから、２Ｄ座標を３Ｄ座標に変換する変換アルゴリズムに基づいて取得した３Ｄ座標を含んでよい。前記３Ｄ座標は、更に、３Ｄカメラで取得した３Ｄ画像から抽出された３Ｄ座標であってよい。ここの肢体キーポイントは、上肢キーポイント及び／又は下肢キーポイントを含んでよい。手部を例とすると、前記上肢キーポイントの手部キーポイントは、手首関節のキーポイント、掌関節のキーポイント、指関節のキーポイント、指先キーポイントを含むが、それらに限定されない。これらのキーポイントの位置は手部と手の指の運動を反映できる。胴体ノードを胴体運動を表す四元数に変換し、前記四元数を胴体四元数と称してよく、肢体ノードを肢体運動を表す四元数に変換し、前記四元数を肢体四元数と称してよい。胴体四元数を用いて被制御モデルの胴体運動を制御し、肢体四元数を用いて被制御モデルの肢体運動を制御する。
【０１２６】
前記胴体ノードと肢体ノードは、具体的には図７Ａと図７Ｂに示すように、１４個のノード又は１７個のノードを含んでよい。
【０１２７】
この例において、前記被制御モデルは、ゲームシーンでのゲームキャラクター、オンライン授業シーンでのオンライン教育動画における教師モデル、仮想キャス主シーンでの仮想キャス主であってよい。要するに、前記被制御モデルは適用シーンに応じて決定され、適用シーンによっては、被制御モデルのモデルが異なり及び／又は外観が異なる。
【０１２８】
例えば、伝統的な数学、物理等の授業で、教師モデルの服装として、例えばスーツ等の穏やかで落ち着くように見える服装を採用する傾向がある。更に例を挙げると、ゆが又は体操等の運動の授業で、被制御モデルがスポーツウェアを着用する傾向がある。
（例３）
【０１２９】
この例は画像処理方法を提供し、前記方法のステップは以下のとおりである。人体であってよい目標を含む画像を取得する。前記画像から目標の３次元空間での３Ｄ姿勢を取得し、前記３Ｄ姿勢は人体の骨格ノードの３Ｄ座標で表してよい。人体関節のカメラ座標系での絶対回転情報を取得し、前記絶対回転位置はカメラ座標系での座標に基づいて決定されてよい。前記座標によって関節の座標方向を取得する。階層関係に基づいて関節の相対的回転パラメータを決定する。前記相対的パラメータを決定するステップには、具体的には、関節キーポイントの人体の根ノードに対する位置を決定するステップを含んでよい。ここで、前記相対的回転パラメータは四元数で表してよい。ここの階層関係は、関節同士の牽引関係であってよく、例えば、肘関節の運動はある程度で手首関節の運動を牽引し、肩関節の運動も肘関節の運動を牽引する等のことがある。前記階層関係は、人体の関節に応じて事前に決定されてもよい。前記四元数を用いて被制御モデルの回転を制御する。
【０１３０】
更なる画像処理方法では、前記方法は、前記四元数を第１オイラー角に変換するステップと、第１オイラー角を変換して、第１オイラー角を角度制約するようになってよい制約条件内にある第２オイラー角を得るステップと、第２オイラー角に対応する四元数を取得して、前記四元数を用いて前記被制御モデルの回転を制御するステップと、を更に含む。第２オイラー角に対応する四元数を取得する場合に、前記第２オイラー角を直接四元数に変換してよい。
【０１３１】
別の更なる画像処理方法では、前記方法は、第２オイラー角に対して姿勢最適化調整を行うステップを更に含む。例えば、第２オイラー角中のある角度を調整する場合に、事前に設定された規則に基づいて、姿勢が最適化されたオイラー角に調整して第３オイラー角を得るようにしてよい。そのように、第２オイラー角に対応する四元数を取得するステップは、第３オイラー角を被制御モデルを制御する四元数に変換するステップを含んでよい。
【０１３２】
また１つの更な画像処理方法では、前記方法は、第２オイラー角を四元数に変換した後、変換後の四元データに対して姿勢最適化処理を行うステップを更に含む。例えば、特定規則に基づいて調整して、調整後の四元数を得、最終的な調整後の四元数によって前記被制御モデルを制御する。
【０１３３】
いくつかの実施例では、第２オイラー角又は第２オイラー角を変換して得られた四元数を調整する時に、特定規則に基づいて調整してもよく、深層学習モデルが自ら最適化調整してもよく、具体的な実施形態は様々あり、本願で限定されない。
【０１３４】
なお、また１つの画像処理方法では、前処理を更に含んでもよい。例えば、取得された人体のサイズによって、被制御モデルの股間部及び／又は肩部の幅を修正して、人体の姿勢全体を補正する。人体の立ち姿勢については、まっすぐに立った場合の補正、小腹を張った場合の補正を行って良い。立っている時に小腹を張る人がいて、小腹を張った場合の補正によって、被制御モデルはユーザが小腹を張っている動作をまねることがない。立っている時に背中を曲げる人がいて、背中を曲げた場合の補正によって、被制御モデルはユーザが背中を曲げている動作等をまねることがない。
（例４）
【０１３５】
この例は画像処理方法を提供し、前記方法のステップは以下のとおりである。人体、人体の上肢、人体の下肢の少なくとも１つを含んでよい目標を含む画像を取得する。目標関節の画像座標系での位置情報によって目標関節の座標系を取得する。肢体局所の画像座標系での位置情報に基づいて、目標関節の運動を牽引する肢体局所の座標系を取得する。前記目標関節の座標系と肢体局所の座標系に基づいて、目標関節の肢体局所に対する回転を決定して、目標関節の自身回転パラメータと肢体局所に牽引される回転情報を含む回転情報を得る。第１角度制約によって肢体局所に牽引される回転情報を制約して、最終牽引回転パラメータを得る。最終牽引回転情報によって、肢体局所の回転情報を補正する。肢体局所の座標系と補正後の肢体局所の回転情報によって相対的回転情報を取得し、相対的回転情報に対して第２角度制約を行って、制約された相対的回転情報を得る。制約された回転情報に基づいて四元数を取得する。前記四元数によって被制御モデルの目標関節の運動を制御する。
【０１３６】
例えば、人体の上肢を処理する時に、画像座標系での手部の座標系を取得し、且つ前膊の座標系及び上膊の座標系を取得する。この時の目標関節は手首関節である。手部の前膊に対する回転を自身回転と牽引される回転に分解する。牽引される回転を前膊に伝達し、具体的には、例えば、牽引される回転の値を前膊対応方向の回転に付与し、前膊の第１角度制約によって前膊の最大回転を制約する。続いて、手部の補正後の前膊に対する回転を決定して相対的回転パラメータを得る。前記相対的回転パラメータに対して第２角度制約を行って、手部の前膊に対する回転を得る。
【０１３７】
人体の下肢を処理する時に、画像座標系での足部の座標系を取得し、且つすねの座標系及び太ももの座標系を取得し、この時の目標関節は足首関節である。足部のすねに対する回転を自身回転と牽引される回転に分解する。牽引される回転をすねに伝達し、具体的には、例えば、牽引される回転の値をすね対応方向の回転に付与し、すねの第１角度制約によってすねの最大回転を限制する。続いて、足部の補正後のすねに対する回転を決定して相対的回転パラメータを得る。前記相対的回転パラメータに対して第２角度制約を行って、足部のすねに対する回転を得る。
（例５）
【０１３８】
この例は人体骨格の四元数を具体的に計算する方法を提供する。
【０１３９】
それぞれの骨が自ら回転可能であるので、人体骨格情報が四元数より少ないことを注意すべきであり、図８Ａに示すように、ＡとＢは空間での２つのノードであり、１本の骨の起点と終点を表す。しかし、前記骨の空間での姿勢は決定不可能であるため、各骨の局所座標系が定義され、図８Ｂに示すように、前記局所座標系が決定された後、前記骨の空間での姿勢が決定される。
【０１４０】
まず、画像における人体関節のキーポイントの検出によって画像座標系の１７個のキーポイントの座標を取得して、人体の骨格を取得することができ、
Ｓ＝｛（ｘ１，ｙ１，ｚ１），・・・，（ｘ１７，ｙ１７，ｚ１７）｝
と定義する。合計１７個の３次元座標があり、それぞれのノードの定義が図２に示される。図２で左の手と右の手に対応する位置に２つのノード、即ちノード８とノード１５が追加設置されたことを注意すべきである。
【０１４１】
３次元アニメーションキャラクター（即ち、前記被制御モデル）を駆動するには、これらのものを知るだけで不十分であり、前記１セットの人体骨格を３ＤＭＡＸ基準による人体骨格に移す必要がある。被制御モデルの人体骨格は局所回転情報の四元数と局所の骨格長さを含み、骨格長さが局所座標系での終点座標で表される。被制御モデルの骨格の長さが一般的に設定されたものであるので、局所回転情報を表す四元数の計算のみを考慮する。
【０１４２】
図２に示すように、被制御モデルの骨格は１９個のノードを有し、
Ａ＝｛（ｐ０，ｑ０），・・・，（ｐ１８，ｑ１８）｝
と定義する。ただし、ｐi  はノードｉの局所座標系での３次元座標を表し、一般的には元のモデルに固有の固定値であり、修正や移行を要さない。ｑｉは、四元数であり、ノードｉが制御する骨のその親ノード座標系での回転を表し、現在ノードの局所座標系と親ノードの局所座標系の回転と見なしてもよい。
【０１４３】
手と足を制御する四つのノード（８、１５、１１、１８）以外のノードは全て従来の人体骨格と人間の予備的知識に基づいて計算可能である。
【０１４４】
計算の便宜上、まず、各ノードのカメラ座標系に対する回転四元数｛Ｑ０，Ｑ１，・・・,Ｑ１８｝を計算し、続いて、各ノードの親ノードに対する回転四元数を計算する。
ｑｉ＝Ｑ−１ｐａｒｅｎｔ（ｉ）・Ｑｉ
ただし、親キーポイントｐａｒｅｎｔ（ｉ）は現在キーポイントｉの前の階層のキーポイントである。Ｑｉは現在キーポイントｉのカメラ座標系に対する回転四元数であり、Ｑ−１ｐａｒｅｎｔ（ｉ）は前の階層のキーポイントの逆回転パラメータである。例えば、Ｑｐａｒｅｎｔ（ｉ）が前の階層のキーポイントの回転パラメータであり、且つ回転角度が９０度であり、そのようにＱ−１ｐａｒｅｎｔ（ｉ）の回転角度が−９０度である。
【０１４５】
各関節点の四元数を計算するために、各ノードの局所座標系の座標軸方向を決定する必要がある。一般性を失うことなく、各骨については、子ノードから親ノードに向かう方向をｘ軸とし、前記骨の回転可能角度を最も大きくする回転軸をｚ軸とし、回転軸を判断できなければ、人体の顔が向く方向をｙ軸とする。図９に示すように、１７個の骨格によって被制御モデルの１９個のノードが決定され、各ノードの局所座標系は以下の表に示される。
【表１】
2021518960.tif 000003
ただし、（ｉ−ｊ）はｉからｊに向かうベクトルを表し、ｘはクロス積の計算を表す。例えば、（１−７）は第１ノードから第７ノードに向かうベクトルを表す。
【０１４６】
以上の表において、ノード８、１５、１１及び１８は手と足の４つのノードであり、こられ４つのノードの四元数は具体的な姿勢の場合にしか計算できないので、この表にこれら４つのキーポイントを含まない。なお、以上の表では、１９個の骨格ノード番号は図２を参照してよく、１７個の骨格ノード番号は図７Ｂを参照してよい。
【０１４７】
図１０に示すように、本願の実施例は、画像デバイスを提供する。前記画像デバイスは、情報を記憶するためのメモリ１００２と、前記メモリ１００２に接続され、前記メモリ１００２に記憶されるコンピュータ実行可能コマンドを実行することで前記１つ又は複数の技術的解決手段で提供された画像処理方法、例えば、図１に示す画像処理方法を実現可能であるプロセッサ１００１と、を含む。
【０１４８】
前記メモリ１００２は、ランダムアクセスメモリ、読み出し専用メモリ、フラッシュメモリ等のような様々なメモリであってよい。前記メモリ１００２は、例えば、コンピュータ実行可能コマンド等の情報を記憶するために用いてよい。前記コンピュータ実行可能コマンドは、例えば、目標プログラムコマンド及び／又はソースプログラムコマンド等のような様々なプログラムコマンドであってよい。
【０１４９】
前記プロセッサ１００１は、例えば、中央処理装置、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、プログラマブルアレイ、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路又は画像プロセッサ等の様々なプロセッサであってよい。
【０１５０】
前記プロセッサ１００１はバスを介して前記メモリ１００２に接続されてよい。前記バスは、集積回路バス等であってよい。
【０１５１】
ある実施例では、前記端末装置は、更に、ネットワークインターフェイス１００３、例えば、ローカルネットワークインターフェース、送受信アンテナ等を含む通信インターフェイスを含んでよい。前記通信インターフェイスは同様に前記プロセッサ１００１に接続され、情報送受信を実行可能である。
【０１５２】
ある実施例では、前記端末装置は、例えば、キーボード、タッチパネル等の各種の入出力装置を含むマンマシンインターフェイス１００５を更に含む。
【０１５３】
ある実施例では、前記画像デバイスは、各種通知、取得された顔画像及び／又は各種画面を表示可能な表示器１００４を更に含む。
【０１５４】
本願の実施例は、コンピュータ実行可能コードが記憶されるコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能コードが実行されると、前記１つ又は複数の技術的解決手段で提供された画像処理方法、例えば図１に示す画像処理方法を実現可能である非揮発性コンピュータ記憶媒体を提供する。
【０１５５】
なお、本願が提供するいくつかの実施例では、開示した機器および方法は、他の形態で実現することができることを理解すべきである。以上に記載の機器の実施例は例示的なものに過ぎず、例えば、前記ユニットの分割は、論理機能の分割に過ぎず、実際に実現する場合に別の形態で分割してもよく、例えば、複数のユニットまたはコンポーネントは組み合わせてもよいし、または別のシステムに統合してもよいし、または一部の特徴を省略もしくは実行しなくてもよい。また、図示または説明した各構成要素の結合、または直接結合、または通信接続は、いくつかのインターフェイス、機器またはユニットを介した間接結合または通信接続であり得、電気的、機械的または他の形態であり得る。
【０１５６】
別々の部材として前述したユニットは物理的に分離されてもされなくてもよく、ユニットとして示された部材は物理的ユニットであってもなくてもよく、一箇所にあっても複数のネットワークユニットに分散してもよく、本実施例の解決手段の目的を達成するには、実際の必要に応じて一部または全てのユニットを選択することができる。
【０１５７】
また、本開示の各実施例における各機能ユニットは全て一つの処理モジュールに統合されてもよいし、一つのユニットとして別々に使用されてもよいし、二つ以上で一つのユニットに統合されてもよく、上記統合されたユニットはハードウェアの形で、またはハードウェアとソフトウェアを組み合わせた機能ユニットの形で実現され得る。
【０１５８】
当業者であれば、上記各方法の実施例を実現する全てまたは一部のステップはプログラムによって関連ハードウェアに命令を出すことにより完了できることを理解でき、前記プログラムは、携帯型記憶装置、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含むコンピュータ読み取り可能非揮発性記憶媒体に記憶可能であり、該プログラムは実行される時に、上記各方法の実施例を含むステップを実行する。
【０１５９】
以上で説明したのは本開示の具体的な実施形態に過ぎず、本開示の保護範囲がそれに限定されるものでなく、本開示に記載された技術範囲内に当業者に容易に想到される変化又は取り替えは、全て本開示の保護範囲に含まれる。従って、本開示の保護範囲は請求項の保護範囲に準ずるべきである。
【図１】
2021518960.tif 000004
【図２】
2021518960.tif 000005
【図３Ａ】
2021518960.tif 000006
【図３Ｂ】
2021518960.tif 000007
【図３Ｃ】
2021518960.tif 000008
【図４Ａ】
2021518960.tif 000009
【図４Ｂ】
2021518960.tif 000010
【図４Ｃ】
2021518960.tif 000011
【図５Ａ】
2021518960.tif 000012
【図５Ｂ】
2021518960.tif 000013
【図５Ｃ】
2021518960.tif 000014
【図６】
2021518960.tif 000015
【図７Ａ】
2021518960.tif 000016
【図７Ｂ】
2021518960.tif 000017
【図８Ａ】
2021518960.tif 000018
【図８Ｂ】
2021518960.tif 000019
【図８Ｃ】
2021518960.tif 000020
【図９】
2021518960.tif 000021
【図１０】
2021518960.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】令和2年10月23日(2020.10.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理方法であって、
当該方法は、
画像を取得するステップと、
前記画像に基づいて目標の複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するステップと、
ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップと、
複数の前記第２回転情報に基づいて被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードのそれぞれの第１回転情報を取得するステップは、
前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードのカメラ座標系でのそれぞれの第１回転情報を取得するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップは、
前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記ノードを子ノードとするステップと、
前記階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記子ノードの所在する局所座標系の、前記子ノードの親ノードの所在する局所座標系に対する第２回転情報を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、
前記複数のノードのうちの各ノードについては、前記階層関係によって前記ノードの所在する局所座標系を決定するステップを更に含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記階層関係によって前記ノードの所在する局所座標系を決定するステップは、
前記ノードを子ノードとするステップと、
前記階層関係によって、前記子ノードから前記子ノードの親ノードに向かう方向を前記局所座標系の第１方向とするステップと、
前記子ノード及び連結される２つのノードの所在する平面の垂直方向を前記局所座標系の第２方向とするステップと、
目標特定部位の向きを前記局所座標系の第３方向とするステップと、を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記画像に基づいて前記目標の前記複数のノードの前記カメラ座標系でのそれぞれの第１回転情報を取得するステップは、
前記画像に基づいて、前記目標の前記複数のノードの前記カメラ座標系でのそれぞれの第１四元数を取得するステップを含むことを特徴とする請求項２−５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
ノード同士の階層関係及び複数の前記第１回転情報によって、前記目標の前記複数のノードのうちの各子ノードの親ノードに対する第２回転情報を決定するステップは、
前記階層関係によって前記複数のノードのうちの各ノードを子ノードとして、前記子ノードの親ノードを決定するステップと、
それぞれの子ノードについては、前記子ノードの親ノードのカメラ座標系での第１四元数と前記子ノードの前記カメラ座標系での第１四元数に基づいて、前記子ノードの前記親ノードに対する第２四元数を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２−６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
複数の前記第２回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップは、
各前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップと、
前記第２回転情報が前記制約条件を満たした場合に、前記第２回転情報によって前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含むことを特徴とする請求項１−７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
各前記第２回転情報については、前記第２回転情報が制約条件を満たすか否かを決定するステップは、
前記第２回転情報を特定種類の座標系の第１角度に変換するステップと、
前記第１角度が特定角度範囲内にあるか否かを決定するステップと、
前記第１角度が前記特定角度範囲内にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たしたと決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法は、前記第１角度が前記特定角度範囲以外にある場合に、前記第２回転情報が前記制約条件を満たさないと決定するステップを更に含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記方法は、
前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して第３回転情報を取得するステップと、
前記第３回転情報によって、前記被制御モデルにおける前記第２回転情報に関連する子ノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項８−１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２回転情報が前記制約条件を満たさない場合に、前記第２回転情報を補正して前記第３回転情報を取得するステップは、
前記第２回転情報に対応する第１角度が特定角度範囲以外にある場合に、前記特定角度によって前記第１角度を補正して第２角度を得るステップと、
前記第２角度によって前記第３回転情報を取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記特定種類の座標系はオイラー座標系であることを特徴とする請求項９−１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
複数の前記第２回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップは、
複数の前記第２回転情報又は複数の前記第２回転情報から生成した複数の第３回転情報に対して姿勢欠陥補正を行って、それぞれ複数の補正後の第４回転情報を取得するステップと、
複数の前記第４回転情報に基づいて前記被制御モデルにおける前記複数のノードに対応するノードの運動を制御するステップと、を含むことを特徴とする請求項１−３中のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記姿勢欠陥補正は、
上肢と下肢の方向が一致した欠陥、
がに股運動欠陥、
足部を外股にした運動欠陥、
足部を内股にした運動欠陥の中の少なくとも一項を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記方法は、
前記目標の形体と基準形体との間の相違情報によって、複数の前記第２回転情報又は前記第３回転情報を補正するための姿勢欠陥補正パラメータを取得するステップを更に含むことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法は、
前記目標の別々の局所の割合関係によって基準モデルの別々の局所の割合を補正して、補正後の前記被制御モデルを取得するステップを更に含むことを特徴とする請求項１−１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
画像デバイスであって、
当該デバイスは、
メモリと、
前記メモリに接続され、前記メモリに記憶されるコンピュータ実行可能コマンドを実行することで上記請求項１−１７のいずれか一項で提供された方法を実現するために用いられるプロセッサと、を含むことを特徴とするデバイス。
【請求項１９】
コンピュータ実行可能コマンドが記憶される非揮発性コンピュータ記憶媒体であって、
当該記憶媒体は、前記コンピュータ実行可能コマンドがプロセッサによって実行されると、上記請求項１−１７のいずれか一項で提供された方法を実現可能であることを特徴とする記憶媒体。
【国際調査報告】
2021518960.tif 000023
2021518960.tif 000024
2021518960.tif 000025
2021518960.tif 000026
2021518960.tif 000027