(57)【要約】【課題】コンテント合成のための集合的動作モデル作成。【解決手段】面白い群れダイナミックスを見せるビジュアルパターンを生成するための実施例を開示している。実施例は、集合的動作など、集合的属性モデル作成を物理学から着想を得たルールを用いて合成するための方法およびシステムを含む。実施例において、マルチステートのエネルギー関数が少数の制御パラメータで豊富な動作集合を符号化することを可能にする。撹乱ベースの制御スキームが様々な安定した配列間でのスムーズな遷移を可能にし、面白く且つ込み入ったダイナミックな動作を見せる。さらに、実施例において、撹乱伝播計算は大域的だから、非常に高速なインプリメンテーションを可能にする。【選択図】図６
2008123477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の構成要素を含む群れの集合的動作をモデル化するための方法であって、この方法
は、
少なくとも一つの安定した最小値をもつポテンシャル関数を用いて群れの複数の構成要
素のうちの各構成要素の属性を関係付けるステップと、
大域的伝播関数を用いてその群れに撹乱を伝播するステップを含む。
【請求項２】
大域的伝播関数は移流拡散関数である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
撹乱は初期に群れの複数の構成要素のうちに一つ以上に加えられ、移流拡散関数に従っ
て伝播する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
撹乱は衝撃である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
撹乱は入力ビデオストリームから信号を抽出することによって得られる、請求項２に記
載の方法。
【請求項６】
ポテンシャル関数は複数の安定した最小値を含み、複数の構成要素は複数の安定した最
小値のうちの少なくともいくつかの間で遷移する、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
属性は、位置、動き、見た目、行動、反応、動作を含む特性グループから選択された複
数の構成要素の一つ以上の特性を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ポテンシャル関数は一つ以上の変数を用いて属性を関係付ける、請求項１に記載の方法
。
【請求項９】
一つ以上のプロセッサによって実行されると、その一つ以上のプロセッサに少なくとも
請求項１に記載のステップを行わせる一つ以上の命令シーケンスを含むコンピュータ可読
媒体。
【請求項１０】
複数の要素を含む群れを含んだシミュレーションを生成するための方法であって、この
方法は、
複数の要素の各々の属性を関係付ける少なくとも一つの安定した最小値をもつポテンシ
ャル関数を用いて群れの集合的動作をモデル化するステップと、
大域的移流拡散伝播関数および入力信号に基づいて複数の要素に効果を加えるステップ
を含む。
【請求項１１】
入力信号は入力ビデオストリームから抽出される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
入力ビデオストリームの中に表示するエリアを取り囲むあるいは部分的に取り囲むエリ
アにシミュレーションを表示するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
属性は、位置、動き、見た目、行動、反応、動作からなるグループから選択された複数
の要素の一つ以上の特性を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ポテンシャル関数は複数の安定した最小値を含み、複数の要素は複数の安定した最小値
のうちの少なくともいくつかの間で遷移する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
ポテンシャル関数は一つ以上の変数を用いて複数の要素の各々の属性を関係付ける、請
求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
一つ以上のプロセッサで実行されると、その一つ以上のプロセッサに少なくとも請求項
１に記載のステップを行わせる一つ以上の命令シーケンスを含む、コンピュータ可読媒体
。
【請求項１７】
複数の構成要素を含む群れの集合的動作をモデル化するシステムであって、このシステ
ムは、
少なくとも一つの安定した最小値をもつポテンシャル関数を用いて群れの複数の構成要
素の各々の属性を関係付けるポテンシャル計算機と、
大域的伝播関数を用いて群れに撹乱を伝播する大域的伝播モデラーを含む。
【請求項１８】
大域的伝播関数は移流拡散関数である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
撹乱は入力ビデオストリームから信号を抽出することによって得られる、請求項１８に
記載のシステム。
【請求項２０】
撹乱は初期に群れの複数の構成要素のうちの一つ以上に加えられて移流拡散関数に従っ
て伝播し、ポテンシャル関数は複数の安定した最小値を含み、複数の構成要素は複数の安
定した最小値のうちの少なくともいくつかの間で遷移する、請求項１８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、一般的にはコンピュータ・アニメーションに関し、より具体的には面白いパ
ターンを生成するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ・アニメーションで一つの重要なエリアはオブジェクトのモデル化である
。特に重要な一つのエリアは項目群の集合的動作パターンをモデル化するという課題に取
り組んだものである。この課題は数年にわたってコンピュータ・サイエンスの分野の重要
な課題となっている。
【０００３】
集合的動作モデル作成の有意義な進歩はCraig Reynoldsによってなされた。Reynoldsは
３つの「ステアリング動作」からなるフロッキングモデルを開発し、この３つのステアリ
ング動作は個々の構成要素がどのように動くかを近くにいる構成要素の位置と速度とに基
づいて説明する。Reynoldsが提案した動作のルールには次の３つが含まれる：（１）分離
：群れの局所的な構成要素が群がらないようにステアリングする、（２）アライメント：
群れの局所的な構成要素の平均的向きの方向にステアリングする、（３）結合：群れの局
所的な構成要素の平均位置の方向に移動するようにステアリングする。１９８７年に、Re
ynoldsは同年７月発行のComputer Graphics, 21(4)の２５〜３４頁に掲載された「Flocks
, herds and school: A distributed behavioral model」と題する記事（１９８７年７月
、カリフォルニア州アナハイムで開かれたACM SIGGRAPH ‘87会議の会報）を発表し、そ
の中で彼の手法を説明している。その内容については参照することにより本明細書に組み
込まれているものとする。
【０００４】
集合的動作のモデル作成は進歩したけれど、そうした進歩は普通は群れ（herd）の個々
の要素のダイナミックスと動作の組み合わせに基づくものである。従来の手法は、各構成
要素の属性を徹底的に定義することによって、鳥の群れ、動物の群れ、魚の群れなどとい
った集合的動作をアニメートする課題に取り組んでいる。すなわち、集合的動作に関する
各構成要素の行動を規定したものである。そうした手法では普通は群れの要素毎に特定の
近傍集合を識別し、こうした近傍の単数または複数の属性を分析し、その特定された近傍
の分析結果に基づいて要素を調整しなければならない。要素数が増えれば、それに伴って
そうした手法の計算費用および計算量（computational complexity）が実質的に増える。
【０００５】
【特許文献１】ＰＣＴ国際特許出願公開第２００４／１９６１９号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、必要なのは、群れの集合的動作のシミュレーションなど、パターンのロバスト
な生成を可能にする単純なシステムおよび方法である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
物理学から着想を得たルールを用いて集合的属性のモデル化を合成するためのシステム
および方法の実施例を開示している。実施例において、マルチステートのエネルギー関数
は少数の制御パラメータで豊富な動作集合を符号化することを可能にし、撹乱（disturba
nce）ベースの制御スキームは様々な安定した配列（configurations）間のスムーズな遷
移を可能にするとともに面白くて複雑な動的動作を表示する。さらに、実施例において、
伝播計算は大域的で、非常に高速なインプリメンテーションを可能にする。
【０００８】
本発明の一つの態様によれば、ある群れの複数の構成要素それぞれの属性を関係付ける
ことによって集合的動作を合成するためのシステムおよび方法は、少なくとも一つの安定
した最小値をもつポテンシャル関数を用い、そして大域的伝播関数を用いて撹乱をその群
れに伝播する。
【０００９】
実施例において、ポテンシャル関数の属性はどんな共有特性でも構わない。実施例にお
いて、ポテンシャル関数は一つ以上の変数を用いて属性を関係付けることができる。
【００１０】
実施例において、大域的伝播関数は移流拡散（diffusion-advection）関数で構わない
し、また撹乱は群れをなす複数の構成要素うちの一つ以上に初期に加えられ、移流拡散関
数に従って伝播することがある。なお、ポテンシャル関数は複数の安定した最小値を含ん
でいることがあり、複数の構成要素は複数の安定した最小値のうちの少なくともいくつか
の間で遷移することがある。
【００１１】
実施例においては、入力ビデオストリームから信号を抽出することによって撹乱を得る
ことができる。一つの実施例において、撹乱は衝撃で構わない。
【００１２】
当業者ならば、本発明の態様はリアルタイムで反応型のしかもチューニング可能なモデ
ルを提供することを認識するであろう。さらに、本書で開示している実施例は群れのダイ
ナミックスをシミュレートするための新規な方法を提供しているが、本発明は繰り返しで
ないパターンを含み、面白いパターンを広範囲に生成するのに用いることができることに
気付くだろう。
【００１３】
なお、本発明は、これらに限定されものではないが、汎用または専用のコンピュータ、
ワークステーション、マルチメディアデバイスなど、画像を生成または合成するのに使用
可能などんなデバイスまたはシステムでもインプリメントすることができる。本発明の態
様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、あるいはそれらの組み合わせなど
多種多様なやり方でインプリメントできる。例えば、本発明の様々な態様を実施するため
の機能をディスクリート論理コンポーネント、一つ以上の用途特定向け集積回路（ASIC）
、および／または一つ以上のプログラム制御型のプロセッサなど多種多様なやり方でイン
プリメントされているコンポーネントによって実行することができる。本発明のインプリ
メントの仕方はクリティカルではないことに気付くだろう。
【００１４】
発明のいくつかの特徴および効果をこの概要の項で大まかに説明してきたが、更なる特
徴、効果、および実施例については本書に提供されており、あるいは当業者ならば図面、
明細書、および特許請求の範囲に鑑みて明白になるであろう。よって、発明の範囲はこの
概要の項で開示した特定の実施例によって限定されるものではないことを理解するはずで
ある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００１６】
説明のために、下記の明細書においては、発明の理解を提供するべく具体的な詳細を述
べている。しかし、当業者ならば、こうした詳細を知らなくても発明を実施できることは
明白であろう。当業者ならば、その一部分を以下に説明している本発明の実施例は多数の
異なったシステムおよびデバイスに組み込めることを認識するだろう。本発明の実施例は
ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせでインプリメ
ントできる。以下にブロック図で表示しているコンポーネントは発明の模式的な実施例を
例証するもので、発明を曖昧にしないことを目的としている。またこの説明ではコンポー
ネントはサブユニットを含むことのある個別の機能ユニットとして説明可能であるが、当
業者ならば様々なコンポーネントまたはその一部分は個別のコンポーネントに分割可能、
または単一のシステムまたはコンポーネントの中に統合することを含み統合可能なことを
認識するだろう。さらに、コンポーネントは開示している機能性をサポートするための追
加の機能性など、追加の機能性を含むことがある。
【００１７】
図の中のコンポーネント間の接続は直接接続に限定されるものではない。むしろ、こう
したコンポーネント間のデータは修正、リフォーマット、あるいはその他の方法で中間コ
ンポーネントによって変更可能である。また、追加のあるいは少数の接続を使用できる。
「接続された（coupled）」、「通信用に接続された（communicatively  coupled）」、
あるいは「入力として受信する（receives as an input）」といった表現は、直接接続、
一つ以上の中間デバイスを介しての間接接続、およびワイヤレス接続を含むと理解するべ
きである。
【００１８】
明細書で「一つの実施例」または「ある実施例」と称しているのは、発明の少なくとも
一つの実施例に実施例に関して説明したある特定の特徴、構造、特性、または機能が含ま
れており、少なくとも一つ以上の実施例にそうした特徴、構造、特性、または機能が入っ
ている可能性があることを意味している。また、「一つの実施例において」あるいは「あ
る実施例において」という表現が明細書の様々な個所に現れるが、必ずしてもいつも同じ
実施例を指しているとは限らない。
Ａ．序
【００１９】
本発明の態様は面白い群れのダイナミックスを示すビジュアルパターンを生成するため
のシステムおよび方法を含む。実施例は群れの集合的動作をモデル化する大域的なシステ
ムのためのシステムおよび方法を含んでいる。実施例は群れの構成要素の繰り返しでない
面白い集合的動作のパターンを生成するのに使用できる質点ベースの群れモデル、および
群れを含んだ合成により生成された環境内で撹乱などの情報を伝播するための大域的な伝
播方法を含んでいることがある。モデルの実施例はいくつかの制御パラメータで制御可能
で、それゆえに入力ストリームから得たマルチメディア信号に接続するのによく適してい
る。従って、実施例は入力ビデオストリームから抽出された疎集合の制御パルスまたはマ
ルチメディア・ヒント（cues）を活用することができ、合成で生成された環境を介して作
用を伝播させる。実施例において、モデルは合成で生成されたコンテントとしてサラウン
ド・ストリームに使用できる。
【００２０】
当業者ならば、本発明の態様はリアルタイムで反応型しかもチューニング可能なモデル
を提供していることを認識するだろう。さらに、本書で開示している実施例は群れのダイ
ナミックスをシミュレートするための新規な方法を提供しているが、本発明を用いて繰り
返しでないパターンなど、面白いパターンを広範囲に生成することができることに気付く
だろう。
Ｂ．集合的動作モデル
【００２１】
本発明のある実施例は単数または複数の群れの項目に関してある範囲の集合的動作を合
成するためのエネルギー・ベースのモデルを含む。「集合的動作」という表現は単なる「
動作」属性よりも広義であると解釈される。よって、群れの集合的動作は群れの構成要素
の一つ以上の属性であると解釈するべきである。その属性とは、動き（motion）、位置（
position）、反応（response）、行動（action）、動作（behavior）、見た目（appearan
ce）などを含むが、ただしこれらに限定されるものではない。さらに、群れの構成要素は
アニメートおよび／またはイナニメート（inanimate）項目のモデルであることがある。
【００２２】
具体的に或る特定のアニメート項目において、集合的動作の例はフロッキングである。
鳥は一斉に移動する群れになる傾向がある。障害物、大きな雑音、または何らかの他の撹
乱といったような撹乱によって群れは個々の構成要素または多数の構成要素を含むクラス
タまたはサブグループに分割させられることがある。ある時間間隔の後、サブグループは
異なったフロッキング配列に遷移したり、あるいは再び単一のフロックにまとまることが
ある。本書で使用しているように、フロッキングとは一般的にはグループ化または群れ行
動の一般的なクラスを示す物体の集合を指す。群れの構成要素とは本書では構成要素（me
mbers）、要素（elements）、物体（objects）、項目（items）、または質点（particles
）を指していることがある。さらに、「質点」という表現は群れの項目を単純なポイント
・エレメントに限定するものではない。
【００２３】
ある実施例においては、集合的動作を２つの因子で制御することができる。一つの因子
は単数または複数の集合的動作を見せている構成要素を群れとして保持し、別の因子は時
間の経過とともに群れの配列を変える。ある実施例においては、これらの因子を一つ以上
の安定した最小値をもつポテンシャル関数によって、そしてその安定した最小値間の遷移
に影響を及ぼす撹乱伝播関数によってそれぞれモデル化できる。撹乱とは何らかの変化の
入力を意味しており、特定のタイプまたは性質の変化に限定されるものではない。
１．ポテンシャル関数
【００２４】
ある群れの構成要素の集合的動作はポテンシャル関数の影響を受けることがある。ある
実施例において、ポテンシャル関数はある構成要素とその近傍の構成要素との間の距離に
対する関数の和を表すことができる。２つの構成要素はその間の距離が平衡距離を超えて
いれば引力を経験するが、その間の距離が平衡距離に満たなければ斥力を経験するように
、ポテンシャル関数を設計することができる。そうしたポテンシャル関数は構成要素の集
合を安定した配列に近づくようにする傾向があり、そのことはポテンシャル関数の局所最
小値に対応する。
ポテンシャル関数を用いて集合的動作を例証するために、最小値を一つだけもつ下記の
一次元の例を考察してみよう。例証している実施例において、質点ｉはその近傍Ｎ（ｉ）
においてｋ個の質点からなる集合の影響を受けることがある。ポテンシャル関数の実施例
は次のような形式を有することがある：
【００２５】
【数１】
2008123477.tif 000003
ここで、σaは質点の引力に影響するパラメータで、σrは質点の斥力に影響するパラメ
ータである。当業者ならば、特定のポテンシャル関数がクリティカルなわけではなく、他
の関数を使えることを認識するだろう。
【００２６】
図１は、質点間（inter-particle）距離の関数として一次元のポテンシャル関数１００
を描いたものである。すなわち、図１は２つの質点ｘiおよびｘj間の距離に関するポテン
シャル関数のグラフ１００を示している。模式的なプロット１００に描かれているのは、
グラフ１００の２つの線分１０３、１０４を分ける局所最小値１０２である。線分１０３
は２質点間の距離が局所最小値１０２を生成する距離１０５に満たないときの斥力効果を
表している。すなわち、２質点ｘiおよびｘj間の距離が線分１０５で示した距離に満たな
い範囲に入るときにはポテンシャル関数は質点を互いに反発させる。線分１０４は２質点
間の距離が局所最小値１０２を生成する距離１０５を超えるときの引力効果を表している
。すなわち、２質点ｘiおよびｘj間の距離が線分１０６で示した範囲に入るときにはポテ
ンシャル関数は質点を互いに引きつけさせる。よって、各質点は、ポテンシャル関数によ
り、安定した最小値１０２の方向に移動しようとする力を経験する。質点間の距離が質点
の集合または群れの関数１００の最小値１０２に対応すると、安定した平衡配列になる。
ある実施例において、群れの平衡配列は勾配降下（gradient descent）を用いて質点の
速度を変えることによって得ることができる：
【００２７】
【数２】
2008123477.tif 000004
当業者ならば、勾配降下は素早く最小値に収束し、質点が安定した配列になることを認
識するだろう。
【００２８】
2008123477.tif 000005
【００２９】
【数３】
2008123477.tif 000006
ここで、パラメータＡ，Ｂ，α，β，σaおよびσbを用いて更なる局所最小値の場所（
location}、形状（shape）、曲率（curvature）を制御することができる。これらの新し
い項を用いると、群れはいくつかの安定した配列になることができる。なお、配列は勾配
降下によって達成された最も近い局所最小値に対応することがある。
【００３０】
例証として、一次元のポテンシャル関数２００を質点間の距離の関数として描いている
図２を考察しててみよう。ここでポテンシャル関数２００は一つ以上の安定した最小値２
０３、２０５、２０９をもっている。複数の安定最小値がある場合、質点の最小値の到達
場所はその初期の条件いかんで変わることがある。例えば、２つの局所最大値を有界とす
る範囲２０８内にある質点２０１のような質点はその範囲内で局所最小値２０５に収束さ
れる。同様に、範囲２０７内にある質点２０２のような質点はその範囲内で局所最小値２
０３に収束されるといった具合である。
【００３１】
当業者ならば、一つ以上の変数を含むようにポテンシャル関数を拡大できることを認識
するだろう。例えば、当業者ならば、ｘを（ｘ，ｙ）または（ｘ，ｙ，ｚ）でそれぞれ置
き換えることによって２次元および３次元を含み、ポテンシャル関数を追加の次元に拡大
できることを認識するだろう。例証として、図３に２つの座標（ｘ，ｙ）に沿って変わる
模式的なポテンシャル関数を示す。図３は、３つの安定した最小値をもつ２次元のポテン
シャル関数３００を描いており、ｘおよびｙ軸に沿った質点分離の関数としてプロットし
ている。
【００３２】
当業者ならば、ポテンシャル関数は単なるフロッキングだけではなく、それ以外の属性
に拡大できることも認識するだろう。ポテンシャルモデルを用いてどんな群れの属性にで
も影響を及ぼすことができる。属性の例としては、これらに限定されるわけではないが、
動き、位置、行動、動作、反応、見た目などが挙げられる。例えば、ポテンシャル関数を
用いて、フグの群れでの互いのふくれ具合、集まったいろんな顔の感情の表れ方、物体の
集合の色などといった集合的動作に影響を及ぼすことができる。なお、一つ以上のポテン
シャル関数を用いてある群れに影響を及ぼすことができるし、一つ以上の集合的動作に影
響を及ぼすことができる。
２．撹乱の伝播
【００３３】
本発明の実施例は入力を群れに伝播するための大域的伝播モデルを含めることができる
。ある実施例において、群れの一つ以上の大域的プロパティに影響を及ぼす撹乱の伝播に
移流拡散モデルを使用することができる。
【００３４】
例証のために、モデル化された集合的動作がフロッキングである質点群を考察してみよ
う。ある実施例において、移流拡散モデルを用いて群れの一つ以上の構成要素の方向転換
に影響を及ぼすことができる。モデルは群れに作用している撹乱が群れ全体に素早く分散
されるようにすることができる。例えば、撹乱は群れの一つ以上の質点の移動方向の一瞬
の変化かもしれない。フロッキングパターンを維持するには、この撹乱を他の質点に素早
く伝播しなければならない。ある実施例において、モデルはフロックに伝わる撹乱を拡散
できるが、それと同時に質点がフロックとともに移動するにつれて撹乱源を移流させる。
ある実施例において、撹乱φを拡散方程式を用いてフロックに伝播させることができる
。例証のために、拡散方程式の実施例を次のように記述できる：
【００３５】
【数４】
2008123477.tif 000007
ここで撹乱源は次の式で与えられる：
【００３６】
【数５】
2008123477.tif 000008
上記の質点の微分方程式に対する一般解は次式によって与えられる：
【００３７】
【数６】
2008123477.tif 000009
実施例において、撹乱は撹乱源で加えられた大きさ（magnitude）‖Ｈ‖の衝撃関数で
あると仮定することができる：
【００３８】
【数７】
2008123477.tif 000010
これにおいてδ（ｘ）はクロネッカー（Kronecker）のデルタ関数で、拡散方程式の解
は次のように単純になる：
【００３９】
【数８】
2008123477.tif 000011
ある実施例において、初期衝撃の伝播の仕方をもっと制御するには、余分の制御パラメ
ータσsおよびτ（ｔ）を追加することができ、これらのパラメータは撹乱信号の影響空
間領域および時間的衰退をそれぞれ制御する。撹乱伝播の修正後の近似式は次のようにな
る：
【００４０】
【数９】
2008123477.tif 000012
これにおいてτ（ｔ）は下記の方程式に従って指数的に増加する：
【００４１】
【数１０】
2008123477.tif 000013
ここで値τ0およびλは撹乱が時間的に衰退する速度を制御する。
【００４２】
2008123477.tif 000014
【００４３】
【数１１】
2008123477.tif 000015
この例証的モデルで、撹乱は乱れた質点（disturbed particle）がフロックとともに移
動すると移流する。このことは、撹乱の中心が乱れた質点とともに移動し、その過程にお
いて新たな質点集合に影響を及ぼし始めるから、達成される。この過程は撹乱信号が完全
に衰退するまで続き、質点系は新たな平衡配列に近づく。
【００４４】
なお、ある群れに導入された撹乱はその群れの構成要素全てに影響を及ぼすわけではな
いことがある。構成要素がどのように影響され、構成要素のうちのどれだけが撹乱に影響
されるかといったことは、撹乱の量および性質といった因子および大域的撹乱モデルによ
って左右されることがある。よって、この開示のために、群れに加えられた撹乱は群れの
一つ以上の構成要素に何の影響もなかったケースを含んでいると解釈されるものとする。
３．結果サンプル
【００４５】
図４Ａ〜Ｄに示すのは４８個の質点からなる集合を用いた２次元モデルの結果である。
図４Ａに例証されているように、質点４０５は初期には全て一直線になっている。速度の
衝撃がランダムに加えられて、フロックの移動方向およびその隊形（formation）が変化
する。システムが展開していくにつれて、質点が面白いフロッキングパターンになる。そ
のいくつかを図４Ｂ〜Ｄに示した。
【００４６】
図４Ｂは質点の全てが一つのクラスタ４１０で移動した段階を示している。図４Ｃはシ
ミュレーションの異なった段階を示しており、それにおいては入力が配列に変化を起こし
、ポテンシャル関数が結果として２つの全く別個のフロック４２０，４２５の形成するこ
とになった。最後に、図４Ｄは大域的伝播モデルを介して加えられた追加入力および複数
の安定した最小値をもつポテンシャル関数の結果生じる隊形である。図４Ｄは２つの大き
な質点クラスタ４３０、４３５と一つの小さな質点クラスタ４４０を表示している。これ
らの図は、本発明の実施例は、この図解した例のフロッキングにおいて、群れの集合的動
作をモデル化するのに使用できることを例証したものである。これにおいてシミュレーシ
ョンにおける質点はグループ化およびグループ化し直すことにより、入力が加えられると
クラスタ間およびクラスタ内で移動することにより集合的動作を見せ、結果として動物が
自然界で見せるのとかなり類似した集合的フロッキング動作になる。
【００４７】
なお、これまでに提供した模式的な実施例は例証のためであり、発明の範囲を限定する
ために使われるものではない。もしろ、当業者ならば、適用できる他のアプリケーション
および方程式を認識するだろう。さらに、当業者ならば、大域的伝播モデルは他の入力形
式に適用できることも認識するだろう。
Ｃ．集合的動作モデル作成のためのアプリケーションの実施例
【００４８】
最近のオーディオ／ビジュアル・エンターテインメントにおける重要な態様は臨場感（
sense of immersion）を生み出す能力である。ビューアー（viewer）に自分があるシーン
のまっただ中にいると感じさせることによって、エンターテインメント・システムは消費
者の不信の停止状態（suspension of disbelief）を維持し、消費者をもっと引き込み満
足させる体験を生み出す。現在、その臨場感の体験の大部分はサラウンド・サウンドシス
テムを使用することによって達成されている。これにおいてはビュアーの周りに置かれた
複数のラウドスピーカーが専用のサウンドトラックを流して表示しているシーンの中でサ
ウンド・フィールドをシミュレートする。しかし、臨場感は少なくとも２つの理由で全う
されないのが普通である。第１の理由は、現在入手できるほとんどのビデオコンテントは
サラウンドでないフォーマットだけである。第２に、そうしたシステムは聴覚の臨場感に
限定されて、視覚的な臨場感をキャプチャーできない。そうしたコンテントを表示するよ
うに設計されたテレビセットはビューアーの視覚的フィールドの全域のうちの限定された
量しかカバーできないのが一般的である。そのために、臨場感が簡単に破られる。
【００４９】
サラウンド・ビデオシステムは臨場感の体験を向上させる。サラウンド・ビデオはコン
テントに入っているオーディオ／ビジュアルおよび／または対話型エレメントの組み合わ
せを用いて合成して臨場感を向上させることができる。本書および下記の参考資料で説明
したサラウンド・ビデオシステムの実施例は、トランスコーディングまたはレコーディン
グを必要とすることなく、現在入手可能なコンテントの臨場感を向上させる能力を提供す
る。参考資料の中には、目下係属中で譲渡人を同じくする米国出願No. 11/294,023（Kar-
Han TanおよびAnoop K. Bhattacharjyaを発明者とする２００５年１２月５日出願の発明
の名称「IMMERSIVE SURROUND VISUAL FIELDS」）、目下係属中で譲渡人を同じくする米国
出願No. 11/390,932（Kiran BhatおよびAnoop K. Bhattacharjyaを発明者とする２００６
年３月２８日出願の発明の名称、「SYSTEMS AND METHODS FOR UTILIZING IDLE DISPLAY A
REA」）目下係属中で譲渡人を同じくする米国出願No. 11/390,907（Kiran Bhat、Kar-Han
TanおよびAnoop K. Bhattacharjyaを発明者とする２００６年３月２８日出願の発明の名
称「SYNTHESIZING THREE-DIMENSIONAL SURROUND VISUAL FIELD」）、目下係属中で譲渡人
を同じくする米国出願No. 11/461,407（Kar-Han TanおよびAnoop K. Bhattacharjyaを発
明者とする２００６年７月３１日出願の発明の名称「CONTENNT-BASED INDEXING AND RETR
IEVAL METHODS FOR SOUROUND VIDEO SYSTHESIS」）、目下係属中で譲渡人を同じくする米
国出願No. 11/458,598（Kiran Bhat、Kar-Han TanおよびAnoop K. Bhattacharjyaを発明
者とする２００６年７月１９日出願の発明の名称「SYSTEMS AND METHODS FOR INTERACTIV
E SURROUND VISUAL FIELD」）などがある。上記の参考出願は各々参照することによりそ
の全体が本書に組み込まれているものとする。
【００５０】
ある実施例において、入力コンテントストリームから色、動きフィールド、および／ま
たはオーディオ信号を解析することによってビジュアルフィールドを広げるリアルタイム
のテクニックを使用することができる。一つの実施例においては、入力ビデオフレームを
取り巻く大型の対話型３次元仮想環境をシミュレートすることができ、入力ビデオストリ
ームからサンプリングしたオーディオおよび／またはビジュアル・ヒント（cue）を用い
て動作を制御する。
【００５１】
サラウンド・ビジュアルフィールドのディスプレイシステムは、第１エリア内にビデオ
コンテントを投影し、第１エリアを取り巻く第２エリア内にサラウンド・ビジュアルフィ
ールドを投影するプロジェクタを含んでいることがある。サラウンド・ビジュアルフィー
ルドは必ずしも第１エリアの周囲に投影される必要はない。むしろ、この第２エリアは第
１エリアを部分的に取り巻く、第１エリアに隣接している、あるいは個人の視野の中に投
影することができる。
【００５２】
プロジェクタは単一の従来のプロジェクタでも、単一のパノラマプロジェクタでも、モ
ザイク型になった複数のプロジェクタでも、ミラー型プロジェクタでも、パノラマ投影フ
ィールドをもつ新規のプロジェクタでも、こうしたタイプのプロジェクタのハイブリッド
でも、あるいはサラウンド・ビジュアルフィールドを発する（emit）および制御できるタ
イプのプロジェクタでも構わない。ワイドアングルのオプティックスを採用することによ
って、一つ以上のプロジェクタが大きな視野を投影するようにすることができる。これを
達成するための方法としては、これらに限定されるわけではないが、湾曲ミラー（curved
mirror）、コーンミラー（cone mirror）、またはミラーピラミッドの使用を伴う魚眼レ
ンズおよびカタディオプトリック系の使用などが挙げられる。ある実施例において、サラ
ウンド・コンテントを表示するための表示装置は従来型のプロジェクタおよびミラードー
ムで構わない。第２エリアに投影されたサラウンド・ビジュアルフィールドは様々なイメ
ージ、パターン、形状、色、およびテクスチャを含み、様々なサイズおよび属性をもつ離
散要素を含み、また第１エリアに表示されているオーディオ／ビデオ・コンテントの一つ
以上の特性に関係していることがある。こうしたパターンおよびテクスチャは、これらに
限定されるものではないが、スターフィールド・パターン、花火、波、その他のパターン
またはテクスチャを含んでいることがある。
【００５３】
一つの実施例において、サラウンド・ビジュアルフィールドは第２エリアに投影される
が、ビデオコンテントが表示されている第１エリアには投影できない。発明のもう一つの
実施例においては、サラウンド・ビジュアルフィールドを第１エリアに、あるいは第１お
よび第２の両エリアに投影することもできる。ある実施例において、サラウンド・ビジュ
アルフィールドが第１エリアに投影されている場合には、表示されたビデオコンテントの
一定の態様をハイライトしたり、強調したり、あるいはサラウンド・ビジュアルフィール
ドによって補うことができる。例えば、第１エリア内に表示された特定の動きをその特定
の動きを実行するビデオコンテント内のオブジェクト上にビジュアルフィールドを投影す
ることでハイライトすることができる。
【００５４】
サラウンド・ビジュアルフィールドをあるエリアに直接統制してテレビスクリーンまた
はその他のディスプレイまたは面に表示されたコンテントを補うことができる。プロジェ
クタを投影されたサラウンド・ビジュアルフィールドを制御するデバイスと統合するか、
そうしたデバイスに接続することができる。一つの実施例において、このデバイスには第
１エリアに表示されたオーディオ／ビデオ・ストリームが提供される。もう一つの実施例
において、このデバイスは第１エリアに表示されているコンテントにサラウンド・ビジュ
アルフィールドを投影および同期化するように書かれたデータを含んでいることがある。
様々な実施例において、オーディオ／ビデオ・ストリームは入力ストリームの一つ以上の
特性に対して解析されるので、第１エリアに表示されたコンテントに同期するようにサラ
ウンド・ビジュアルフィールドをレンダリングおよびアニメートすることができる。
【００５５】
ある実施例において、ビデオ表示およびサラウンド・ビジュアルフィールドをテレビセ
ット、コンピュータモニタ、ラップトップコンピュータ、ポータブルデバイスといったよ
うな表示装置の境界内に表示することができる。この特定の実施例においては、表示装置
の境界を超えてサラウンド・ビジュアルフィールドを広げるプロジェクション装置があっ
てもなくても構わない。表示装置の境界内に表示されたサラウンド・ビジュアルフィール
ドは様々な形状を有し、イメージ、パターン、テクスチャ、テキスト、変化する色、また
はその他のコンテントを含む多種多様なコンテントを含んでいることがある。
【００５６】
ビデオストリームのコンテントを大きなサラウンド・フィールドに拡張する一つのモー
ドは、ビデオストリームにおける事象に反応する対話型の３次元環境を作成することであ
る。ある実施例において、このテクニックは２つの主なステップを必要とすることがある
。そうしたステップとは、小さな集合の制御パラメータを有する対話型システムを設計す
ることと、入力ビデオストリームから制御信号を推定することである。本書で説明した集
合的動作モデルの実施例は対話型サラウンド・フィールドを合成するためのフロッキング
・ベースのモデルではあるけれども、当業者ならばこのテクニックを展開して他のタイプ
の集合的動作のアニメーションのサラウンド・フィールドを作成できることを認識するだ
ろう。
【００５７】
集合的動作のサラウンド・ビデオテクニックのある実施例を例証するために、入力ビデ
オ５１０における事象によって撹乱される可能性のある魚の群れ５３０、５３２が入った
対話型の３次元の水槽５２０を作成し、このモデルの画像フレームを図５に描いた。図５
に描いたのはサラウンド環境５２０で、これは岩、珊瑚、植物、および魚の群れ５３０、
５３２が入った３次元の水槽で、入力ビデオストリーム５１０を取り巻いた状態で表示さ
れる。先に示したように、集合的動作モデルの実施例は大域的撹乱伝播スキームを含んで
おり、その結果として面白いフロッキングパターンを生み出す。フロッキングパターンは
一つ以上の速度撹乱信号により制御および影響されることがある。大域的フロッキング動
作の撹乱信号入力があると、対話型サラウンド環境が可能になる。実施例において、単数
または複数の撹乱ベクトルを入力信号５１０からの動きベクトル信号および／またはオー
ディオ信号から計算することができる。
Ｄ．インプリメンテーションの実施例
【００５８】
図６は、シミュレータまたは合成システム６００のブロック図のある実施例を描いたも
のである。システム６００は汎用のコンピュータや、グラフィックス処理専用に設計され
た、あるいは例えばＮＶＩＤＩＡ  ６８００  ＧｅＦｏｒｃｅまたはＡＴＩ  Ｒａｄｅｏ
ｎグラフィックス処理ユニットなどのグラフィックス処理ユニットを含んだコンピュータ
など専用のコンピュータを用いて、および／または用途特定向け集積回路を用いてインプ
リメントすることができる。システム６００をまたは部分的にハードウェア、ソフトウェ
ア、ファームウェア、あるいはそれらの組み合わせでインプリメントすることができる。
【００５９】
信号抽出器６２０は入力ビデオストリーム６１０を入力として受け取る。信号抽出器６
２０は一つ以上の信号、またはヒント（cue）を入力ストリーム６１０から得ることがで
きる。信号は値、関数、値の集合、関数の集合、あるいはそれらの組み合わせを表すこと
ができる。信号はオーディオ、ビデオから得ることができるし、および／またはユーザあ
るいはビューアから入力を介して提供されることもある。ある実施例において、コンテン
トプロバイダは入力ストリームに信号を埋め込むことができるし、または信号抽出器６２
０が取得する信号をデータチャネル上に含むことができる。
【００６０】
信号抽出器６２０がオーディオから得られる信号の例としては、これらに限定されるも
のではないが、オーディオチャネル間の位相差、音量レベル、オーディオ周波数特性など
がある。信号抽出器６２０がビデオから得られる信号の例としては、これらに限定される
ものではないが、モーション、カラー、照明（例えば、ビデオの中にあるいはフレームの
光源から光源を特定するなど）などがある。信号抽出器６２０はコンテント認識テクニッ
クを用いて入力ストリームコンテントについての情報を得ることもできる。
【００６１】
ある実施例において、信号抽出器６２０は連続するビデオフレームペア間の動きモデル
を生成することができる。ある代替実施例において、信号抽出器６２０は入力ストリーム
ビデオフレームの境界を越えた動きモデルを補外し、補外された動きモデルに対して撹乱
を制御するかまたはシミュレーションで生成された環境の中に撹乱を導入するのにその補
外を用いることができる。一つの実施例においては、連続したビデオフレームペア間でオ
プティックフロー・ベクトルを識別し、オプティックフロー・ベクトルを用いて大域的動
きモデルを構築することができる。ある実施例においては、アファインモデルを用いて入
力ストリームにおける動きをモデル化することができる。
【００６２】
ある実施例において、信号抽出器６２０は入力ストリームビデオフレームペア間の動き
を分析し、フレームペア間の動きを推定できるモデルを生成する。モデルの正確さは、こ
れらの限定されるものではないが、推定されたオプティカルフローの正確さ、モデルの生
成に使用したオプティックフロー・ベクトルの密度、使用したモデルのタイプとモデル内
のパラメータ数、およびビデオフレームペア間の移動の一貫性などを含む多数の因子によ
って変わることがある。下記の実施例は連続ビデオフレームとの関係において説明してい
るが、本発明はビデオ信号内の任意の２つ以上のフレーム間の動きを推定および補外する
ことができ、この補外された動きを用いてサラウンド・ビジュアルフィールドを制御する
ことができる。
【００６３】
一例において、ビデオ信号内で符号化された動きベクトルは信号抽出器６２０によって
抽出されることが可能で、ビデオフレーム間の動きの軌跡（trajectory）を識別するのに
使うことができる。当業者ならば、これらの動きベクトルは符号化が可能で、様々なビデ
オ符号化の規格（例えば、ＭＰＥＧ、Ｈ．２６４など）で定義された方法を含み、いろい
ろなタイプの方法を使ってビデオ信号から抽出できることを認識するだろう。別の一例に
おいては、ビデオフレーム間の動きを説明するオプティックフロー・ベクトルを抽出器６
２０で識別することができる。その他の様々なタイプの方法を用いてビデオ信号内の動き
を識別することもできる。こうした方法は全て本発明の範囲に入るものとする。
【００６４】
発明の一つの実施例において、信号抽出器６２０はフレームペア間の複数のオプティク
フロー・ベクトルを識別することができる。画素から画素への（pixel-to-pixel）ベクト
ル、ブロックからブロックへの（block-to-block）ベクトルを含み様々な動きの粒度（gr
anularities）でベクトルを定義することができる。これらのベクトルを用いてフレーム
間の動きを説明するオプティックフロー・ベクトルを生成することができる。
【００６５】
ベクトルは、相関方法（correlation methods）、符号化された動きベクトルの抽出、
勾配ベース（gradient-based）の時空移動検出方法、特徴ベースの動き検出方法、および
その他のビデオフレーム間の動きをトラッキングする方法を含み様々なテクニックを用い
て識別できる。
【００６６】
オプティカルフローを判定する相関方法は第１イメージの部分部分を輝度パターンに類
似性をもつ第２イメージの部分部分と比較することを含むことがある。特徴が代替方法で
判定されると、画像特徴のマッチングの手助けをしたり画像の動きを見いだすのに一般的
に使われるのが相関である。
【００６７】
ビデオフレームの符号化時に生成された動きベクトルを用いてオプティックフローを判
定することができる。一般的には、類似した画素ブロックを識別し、複数のビデオフレー
ムにまたがったこれらの画素ブロックの移動を説明するべく、符号化プロセス時に動き推
定プロシジャが実行される。これらのブロックは１６×１６のマクロブロックおよびその
中に含まれるサブブロックを含み様々なサイズが可能である。この動き情報は抽出可能で
、オプティックフロー・ベクトル場を生成するのに使用することができる。
【００６８】
勾配ベースのオプティカルフロー判定方法は時空偏導関数を用いてイメージの中の各ポ
イントにおけるイメージのフローを推定することができる。例えば、イメージの輝度関数
の時空偏導関数は輝度または画素強度の変化を識別するのに用いることができ、イメージ
のオプティックフローを部分的に決めることがある。オプティックフローを識別するのに
勾配ベースのアプローチを用いると、結果として、イメージ勾配がはっきりしている領域
（例えば、エッジ）以外のエリアで実際のイメージのフローから外れたオプティックフロ
ーを観察することがある。しかし、このずれはビデオフレーム対の大域的動きモデルを開
発する際まだ許容可能な範囲内であることがある。
【００６９】
特徴ベースのオプティカルフロー判定方法はフレーム内のエッジなど少数のはっきり定
義された画像特徴におけるオプティックフローを計算および分析することに焦点を当てる
。例えば、はっきり定義された特徴の集合をマッピングして２つの連続するビデオフレー
ム間で動き識別を行うことができる。一連のフレームにおける特徴をマッピングし、多数
の連続するビデオフレームにおける特徴の動き経路を定義できる他の方法も知られている
。
【００７０】
実施例において、信号抽出器６２０によって入力ストリーム６１０から得た信号は入力
ストリームの中のある特定の時点での、あるいはある比較的に短期間の間の特性値（例え
ば、色、動き、音声レベルなど）を表すことがある。これらの信号によってサラウンド・
ビジュアルフィールドの要素をビデオの事象と相関できる。入力ストリームにおける、例
えば、爆発といった瞬間的な事象はシミュレーションにおいて同時に起きるあるいは比較
的に同時に起きる変化に相関させることができる。ある実施例において、これらの信号が
シミュレーションに作用する変化の性質、程度、および持続期間は大域的伝播モデラー６
３４の一つ以上の伝播関数で決められる。
【００７１】
実施例において、大域的伝播モデラー６３４は入力６１０間のリンク状態を表わすとと
もに、抽出器６２０で入力から得た単数または複数の信号が合成により生成された環境に
おける要素にどのように影響を及ぼすかを表す。大域的伝播モデラー６３４は合成により
生成された環境を入力に反応させるためにこれらの要素を入力にリンクさせる。
【００７２】
例証として、次の例を考察してみよう。ある実施例において、合成により生成された環
境における要素の動きは入力６１０からの主要な動きによって左右されることがある。あ
る実施例において、信号抽出器６２０はアファイン動きモデルを入力ストリーム６１０か
らの動きベクトルにフィットさせることができる。アファイン動きフィールドはイメージ
の中心（ｃx，ｃy）を中心にしてパン、ティルト、ズームの各成分に分解されることがあ
る。これら３つの成分は集合的動作モデラー６３０によって使用されてシミュレーション
で要素の集合的動作を制御することができる。
【００７３】
例えば、図７に描いているのは入力ビデオストリーム７１０と動きモーションフィール
ド７４０である。ある実施例において、パン／ティルト／ズームの各成分は中心７５０か
ら等距離にある４つの点７６０Ａ〜７６０Ｄでの動きベクトルの投影を計算することによ
って得られる。４点７６０Ａ〜７６０Ｄおよび投影の方向が図７に描かれている。
パン成分はイメージの中心７５０を中心として４つの対称点（ｘi，ｙi）７６０Ａ〜７
６０Ｄにおける速度ベクトル（ｕi，ｖi）の水平方向の成分の和をとることによって得ら
れる：
【００７４】
【数１２】
2008123477.tif 000016
ティルト成分は同じ４点での速度ベクトルの垂直方向の成分の和をとることによって得
られる：
【００７５】
【数１３】
2008123477.tif 000017
2008123477.tif 000018
【００７６】
【数１４】
2008123477.tif 000019
2008123477.tif 000020
【００７７】
ある実施例において、パン、ティルト、ズームの成分は撹乱ベクトルの方向を形成し、
撹乱ベクトルの大きさおよびシミュレーションのタイムステップはオーディオの強度に直
接比例するように設定することができる。
【００７８】
図８Ａは一群の魚の群れ８３０を含んだ水槽環境８２０のシミュレーションのフレーム
を示すものである。ある実施例において、集合的動作モデラー６３０は信号抽出器６２０
から抽出された単数または複数の信号を入力として受け取る。ある実施例においては、撹
乱がシミュレーションにより生成された環境８２０に導入され、その撹乱は集合的動作モ
デラー６３０の一部をなす大域的伝播モデラー６３４に従って伝播されることがある。図
８Ｂは撹乱の導入後のシミュレーションのフレームを図解したもので、魚がばらばらにな
っている８３５。撹乱がおさまると、ポテンシャル計算機６３２が魚をまた元の状態に戻
す。ポテンシャル計算機６３２は魚の群れの集合的動作を管理する。撹乱の結果として生
じた魚の状態およびポテンシャル計算機６３２のポテンシャル関数いかんによっては、魚
は一つ以上のクラスタにまとまることがある。図８Ｃは２つの魚群８４０、８５０を含む
シミュレーションにより生成された環境８２０を描いたものである。
【００７９】
この例証した実施例において、モーションフィールドは潮流のような働きをして、ビデ
オにおける主要な動きに反応するように魚を導く。それに伴っているビデオから信号また
はヒントを受け取ると、魚はビデオからの撹乱に反応してコンスタントに分かれてはまた
再び群れになり、面白い対話型の体験が生まれる。当業者ならば、モデルはコリジョン検
出をはっきりとモデル化している必要のないことに気付くだろう。それはポテンシャル関
数モデルで自動的に実現できることである。実施例において、集合的動作モデルはリアル
タイムで実行可能である。
【００８０】
なお、上記の説明は入力からどのようにして信号を得るか、そして一つ以上の要素群を
含んでいる合成により生成された環境の中に撹乱を導入するのにどのように使用できるか
を例証している。一つ以上の信号は集合的動作モデラー６３０に入力され、大域的伝播モ
デラー６３４は一つ以上の伝播モデルを含み、ポテンシャル計算機６３２は一つ以上のポ
テンシャル関数を含むことがあり、そして一つ以上の集合的動作が影響を受けることがあ
る。当業者ならば、他のインプリメンテーションを認識するだろうし、そうしたインプリ
メンテーションは本発明の範囲内に入ることを認識するだろう。
【００８１】
本発明の態様は、群れの一つ以上の構成要素間のポテンシャルを計算する機能を備えた
、入力に基づいて群れの構成要素に対する影響をモデル化するためのどんなデバイスまた
はシステム、あるいはデバイスまたはシステムの組み合わせでもインプリメントできる。
そうしたデバイスおよび／またはシステムとしては、これらに限定されるものではないが
、コンピュータシステムまたは一つ以上のプロセッサを有するシステムなどがある。さら
に、システムまたはデバイス内で、本発明の態様をソフトウェア、ハードウェア、ファー
ムウェア、またはそれらの組み合わせを含む多種多様な方法でインプリメントすることが
できる。例えば、本発明の様々な態様を実施する機能は、ディスクリート論理コンポーネ
ント、一つ以上の用途特定向け集積回路（ASIC）、および／またはプログラム制御型プロ
セッサを含む多種多様な方法でインプリメントされたコンポーネントによって実行するこ
とができる。なお、これらの項目をインプリメントする方法は本発明にとってクリティカ
ルなことではない。
【００８２】
なお、本発明の実施例は、様々なコンピュータでインプリメントするオペレーションを
実行するためにコンピュータコードをのせたコンピュータ可読媒体を有するコンピュータ
製品にさらに関係することがある。メディアおよびコンピュータコードは本発明のために
特別に設計および構築されたものでもいいし、当業者に知られているまたは入手可能な類
いのものでもいい。コンピュータ可読媒体としては、これらの限定されるわけではないが
、ハードディスクや、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープといった磁気
メディア；CD-ROMおよびホログラフィックデバイスといった光学メディア；光磁気メディ
ア；および用途特定向け集積回路（ASIC）や、プログラマブル論理デバイス（PLD）、フ
ラッシュメモリデバイス、ROMデバイス、およびRAMデバイスといったプログラムコードを
格納または格納および実行するように特に構成されたハードウェアなどがある。コンピュ
ータコードの例としては、コンパイラで生成されたものなどマシンコードや、インタプリ
ータを用いてコンピュータで実行されるより高位なレベルのコードを含んだファイルなど
がある。
【００８３】
図９は、本発明の実施例に従って群れの集合的動作を合成するための方法（９００）の
実施例を描いたものである。合成あるいはシミュレーションにより生成された環境はある
群れに属する一つ以上の構成要素を含んでいることがある。群れという表現は何らかの格
好で関係し合う構成要素のことを言っているのであって、クラスタにまとまった構成要素
を意味しているわけではないことを理解するだろう。構成要素は魚のような類似した要素
かもしれないし、あるいは類似しない項目の集まりかもしれない。群れの構成要素は群れ
の構成要素毎の属性を少なくとも一つの安定した最小値をもつポテンシャル関数を用いて
関係付けることによって関係付けられる（９０５）。属性は、これらに限られるわけでは
ないが、位置、動き、見た目、行動、反応、動作などといった一つ以上の特性で構わない
。ある実施例において、群れは一つ以上のポテンシャル関数を用いて関係付けられるので
、一つ以上の集合的動作特性を見せる。例えば、魚の群れは群れをなす動作（例えば、一
つ以上のクラスタで一緒に移動する）を見せ、さらにふくらんだり、えさを食べたり、色
が変わったりといった第２の集合的な動作を見せることもある。
【００８４】
ある実施例において、一つ以上の撹乱信号を得ることができる（９１０）。撹乱信号は
、これに限られるものではないが、ビデオ入力といった入力信号から抽出する、ユーザの
入力から得る、撹乱信号をランダムに生成するなどして、複数のソースのどれからでも得
ることができる。ある実施例において、撹乱信号は衝撃信号、つまり一連の衝撃関数であ
っても、あるいは持続時間が長めの信号であっても構わない。
【００８５】
単数または複数の撹乱信号を次に大域的伝播関数を用いてシミュレーションに印加する
ことができる（９１５）。ある実施例において、大域的伝播関数は撹乱信号を群れの構成
要素を伝播する移流拡散モデルである。実施例において、撹乱信号を群れのうちの一つ以
上の構成要素に印加することができる。なお、撹乱信号および大域的伝播関数いかんによ
っては、群れのうちの一つ以上の構成要素が撹乱から何の影響も受けないことがある。撹
乱によって群れの構成要素が安定した最小値から外れることがあり、シミュレーションが
進むにつれて、構成要素が同じかあるいは新たな安定した最小値に遷移するとポテンシャ
ル関数は構成要素を何らかの表現の集合的動作に戻す。
【００８６】
発明は容易にいろいろに変更したり代替え形態にしたりできるが、そうした具体的な例
を図面に表示し、本書で詳細に説明している。しかし、発明は開示した特定の形態に限定
されるものではなく、発明は添付の特許請求の範囲に入るあらゆる変更例、均等物、およ
び代替え例を含むものである。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】発明の一つの実施例に従ってある群れの集合的動作をモデル化するための模式的ポテンシャル関数を示す図。
【図２】複数の最小値をもつ模式的ポテンシャル関数を示す図で、これにおいては発明の一つの実施例に従ってこのポテンシャル関数を用いてある群れの集合的動作をモデル化することができる。
【図３】ｘおよびｙ軸に沿って質点分離の関数としてプロットされた複数の安定した最小値をもつ模式的な２次元のポテンシャル関数を示す図で、これにおいては発明の一つの実施例に従ってこのポテンシャル関数を用いてある群れの集合的動作をモデル化することができる。
【図４】ポテンシャル関数およびグルーバル伝播モデルを含む集合的動作モデルの一つの実施例から結果として生じる質点のいくつかのフロッキング動作を示す２次元のシミュレーション結果を描いた図で、これにおいては発明の一つの実施例に従ってクラスタ数および質点の速度がポテンシャル関数のパラメータで制御される。
【図５】発明の一つの実施例に従って、ポテンシャル関数および大域的伝播モデルを含む集合的動作モデルの実施例から結果として生じる２つの魚群を示す３次元の魚の水槽のシミュレーションを描いた図。
【図６】発明の一つの実施例に従って、コンテント合成のための集合的動作モデル作成のシステムの実施例を描いた図。
【図７】発明の一つの実施例に従って、動きベクトルフィールドからパン／ティルト／ズームの各成分を計算するための方法を示す図。
【図８】発明の一つの実施例に従って、ポテンシャル関数および大域的伝播モデルを含む集合的動作モデルの一つの実施例から結果として生じる魚群のいくつかのフロッキング動作を示す３次元のシミュレーション結果を描いた図。
【図９】発明の一つの実施例に従って、ある群れの集合的動作を合成するための模式的な方法の実施例を描いた図。
【符号の説明】
【００８８】
６００…システム、６１０…入力ストリーム、６２０…信号抽出器、６３０…集合的属
性モデラー、６３２…ポテンシャル計算機、６３４…大域的伝播モデラー、６４０…出力
信号。
【図１】
2008123477.tif 000021
【図２】
2008123477.tif 000022
【図４】
2008123477.tif 000023
【図５】
2008123477.tif 000024
【図６】
2008123477.tif 000025
【図７】
2008123477.tif 000026
【図８】
2008123477.tif 000027
【図９】
2008123477.tif 000028
【図３】
2008123477.tif 000029