(57)【要約】【課題】三次元形状モデル情報群に含まれないモデル化対象物であっても、モデル化対象物に固有の形状的特徴を反映させた精緻な三次元形状モデルを確実に生成することができる三次元形状モデル生成装置、三次元形状モデル生成方法、コンピュータプログラム、及び三次元形状モデル生成システムを提供する。【解決手段】複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成する。生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する。抽出された複数の特徴量を記憶し、特徴量の値に基づいて所定の一群に属する三次元形状モデル情報を生成する。多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データの入力を受け付けた場合、該三次元形状データに基づいて三次元形状モデル情報を生成し、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する。【選択図】図４
2008171074.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段と、
特徴量の値に基づいて所定の一群に属する三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段と、
生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段と
を備える三次元形状モデル生成装置において、
多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データの入力を受け付ける三次元形状データ受付手段と、
該三次元形状データ受付手段で受け付けた三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、
前記解析結果記憶手段を参照して、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する手段と
を備えることを特徴とする三次元形状モデル生成装置。
【請求項２】
同一種類のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として生成するようにしてあり、
前記所定の条件に関する情報を受け付ける条件受付手段を備え、
前記特徴量抽出手段は、前記条件受付手段で受け付けた所定の条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出するようにしてあることを特徴とする請求項１記載の三次元形状モデル生成装置。
【請求項３】
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段と、
特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段と、
生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段と
を備える三次元形状モデル生成装置において、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付ける物理量受付手段と、
該物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報と、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出する対応関係算出手段と
を有し、
前記三次元形状モデル生成手段は、
前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報、及び前記対応関係算出手段で算出された対応関係に基づいて、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を推定する手段と、
該手段で推定された複数の特徴量の値に基づいて前記解析結果記憶手段を照会して、新たな三次元形状モデル情報を生成する手段と
を備えることを特徴とする三次元形状モデル生成装置。
【請求項４】
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段と、
特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段と、
生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段と
を備える三次元形状モデル生成装置において、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付ける物理量受付手段と、
それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶する仮想三次元形状モデル情報記憶手段と
を有し、
前記三次元形状モデル生成手段は、
前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報に基づいて、前記仮想三次元形状モデル情報記憶手段を照会して、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を特定する手段と、
該手段で特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定する手段と、
該手段で推定された特徴量の値に基づいて前記解析結果記憶手段を照会して、新たな三次元形状モデル情報を生成する手段と
を備えることを特徴とする三次元形状モデル生成装置。
【請求項５】
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成し、
生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出し、
抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶し、
特徴量の値に基づいて所定の一群に属する三次元形状モデル情報を生成し、
生成された三次元形状モデル情報を出力する三次元形状モデル生成方法において、
多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データの入力を受け付け、
受け付けた三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、
三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定することを特徴とする三次元形状モデル生成方法。
【請求項６】
同一種類のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として生成し、
前記所定の条件に関する情報を受け付け、
受け付けた所定の条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出することを特徴とする請求項５記載の三次元形状モデル生成方法。
【請求項７】
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、
生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出し、
抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶し、
特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成し、
生成された三次元形状モデル情報を出力する三次元形状モデル生成方法において、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付け、
受け付けた所定の物理量に関する情報と、抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出し、
受け付けた所定の物理量に関する情報、及び算出された対応関係に基づいて、抽出された複数の特徴量の値を推定し、
推定された複数の特徴量の値に基づいて、新たな三次元形状モデル情報を生成することを特徴とする三次元形状モデル生成方法。
【請求項８】
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、
生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出し、
抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶し、
特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成し、
生成された三次元形状モデル情報を出力する三次元形状モデル生成方法において、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付け、
それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶し、
受け付けた所定の物理量に関する情報に基づいて、抽出された複数の特徴量の値を特定し、
特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定し、
推定された特徴量の値に基づいて、新たな三次元形状モデル情報を生成することを特徴とする三次元形状モデル生成方法。
【請求項９】
コンピュータを、
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段、
特徴量の値に基づいて所定の一群に属する三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段、及び
生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段
として機能させるコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データの入力を受け付ける三次元形状データ受付手段、
該三次元形状データ受付手段で受け付けた三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段、及び
前記解析結果記憶手段を参照して、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータを、
同一種類のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として生成する手段、及び
前記所定の条件に関する情報を受け付ける条件受付手段
として機能させ、
前記特徴量抽出手段を、
前記条件受付手段で受け付けた所定の条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する手段として機能させることを特徴とする請求項９記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段、
特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段、及び
生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段
として機能させるコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付ける物理量受付手段、
該物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報と、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出する対応関係算出手段、
前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報、及び前記対応関係算出手段で算出された対応関係に基づいて、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を推定する手段、並びに
該手段で推定された複数の特徴量の値に基づいて前記解析結果記憶手段を照会して、新たな三次元形状モデル情報を生成する手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段、
特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段、及び
生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段
として機能させるコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付ける物理量受付手段、
それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶する仮想三次元形状モデル情報記憶手段、
前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報に基づいて、前記仮想三次元形状モデル情報記憶手段を照会して、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を特定する手段、
該手段で特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定する手段、及び
該手段で推定された特徴量の値に基づいて前記解析結果記憶手段を照会して、新たな三次元形状モデル情報を生成する手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１３】
ネットワークを介してデータ通信することが可能に接続されている中央装置と、端末装置とを有する三次元形状モデル生成システムにおいて、
前記中央装置は、
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶する解析結果記憶手段と、
多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データを受信する三次元形状データ受信手段と、
該三次元形状データ受信手段で受信した三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、
前記解析結果記憶手段を参照して、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する手段と、
該手段で推定された複数の特徴量の値及び前記解析結果記憶手段に記憶してある対応関係に関する情報を前記端末装置へ送信する特徴量送信手段と
を備え、
前記端末装置は、
多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データを取得する三次元形状データ取得手段と、
取得した三次元形状データを前記中央装置へ送信する三次元形状データ送信手段と、
推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を前記中央装置から受信する受信手段と、
受信した複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報に基づいて三次元形状モデル情報を生成する手段と、
複数の特徴量の値及び再構成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする三次元形状モデル生成システム。
【請求項１４】
前記中央装置は、
同一種類のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として生成するようにしてあり、
前記端末装置は、
前記所定の条件に関する情報を受け付ける条件受付手段と、
該条件受付手段で受け付けた所定の条件に関する情報を前記中央装置へ送信する手段と
を備え、
前記中央装置は、
前記所定の条件に関する情報を前記端末装置から受信する手段を備え、
前記特徴量抽出手段は、該手段で受信した所定の条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出するようにしてあることを特徴とする請求項１３記載の三次元形状モデル生成システム。
【請求項１５】
ネットワークを介してデータ通信することが可能に接続されている中央装置と、端末装置とを有する三次元形状モデル生成システムにおいて、
前記中央装置は、
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶する解析結果記憶手段と、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を受信する物理量受信手段と、
該物理量受信手段で受信した所定の物理量に関する情報と、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出する対応関係算出手段と、
前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報、及び前記対応関係算出手段で算出された対応関係に基づいて、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を推定する手段と、
該手段で推定された複数の特徴量の値及び前記解析結果記憶手段に記憶してある対応関係に関する情報を前記端末装置へ送信する特徴量送信手段と
を備え、
前記端末装置は、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を取得する物理量取得手段と、
取得した物理量に関する情報を前記中央装置へ送信する物理量送信手段と、
推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を前記中央装置から受信する受信手段と、
受信した複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報に基づいて三次元形状モデル情報を生成する手段と、
複数の特徴量の値及び再構成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする三次元形状モデル生成システム。
【請求項１６】
ネットワークを介してデータ通信することが可能に接続されている中央装置と、端末装置とを有する三次元形状モデル生成システムにおいて、
前記中央装置は、
複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、
該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶する解析結果記憶手段と、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を受信する物理量受信手段と、
それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶する仮想三次元形状モデル情報記憶手段と、
前記物理量受信手段で受信した所定の物理量に関する情報に基づいて、前記仮想三次元形状モデル情報記憶手段を照会して、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を特定する手段と、
該手段で特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定する手段と、
該手段で推定された複数の特徴量の値及び前記解析結果記憶手段に記憶してある対応関係に関する情報を前記端末装置へ送信する特徴量送信手段と
を備え、
前記端末装置は、
モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を取得する物理量取得手段と、
取得した物理量に関する情報を前記中央装置へ送信する物理量送信手段と、
推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を前記中央装置から受信する受信手段と、
受信した複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報に基づいて三次元形状モデル情報を生成する手段と、
複数の特徴量の値及び再構成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする三次元形状モデル生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、三次元デジタイズ等の手法を用いることなく簡易な計測方法によって取得した少数の計測値に基づいて三次元形状モデルを精度良く生成する三次元形状モデル生成装置、三次元形状モデル生成方法、コンピュータプログラム、及び三次元形状モデル生成システムに関する。特に、人体のように複雑な形状を有し、個人間の形状的特徴が千差万別であるようなモデル化対象物であっても、例えば寸法計測のような簡易な計測方法を用いて精度の高い三次元形状モデルを生成することが可能な三次元形状モデル生成装置、三次元形状モデル生成方法、コンピュータプログラム、及び三次元形状モデル生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のコンピュータ技術の急速な進展に伴い、デジタル化された三次元形状モデルを用いた様々なアプリケーションが開発されている。そして、モデル化対象物には、個々に固有の特徴を有する対象物が存在しており、個々の特徴を表現した三次元形状モデルをいかに精緻に生成するのか、が重要な課題となっている。
【０００３】
精緻な三次元形状モデルを生成する手段としては、計測装置、例えばレーザー等を用いた光学式の計測装置による計測データに基づく方法が一般的である。これらの計測データは、精度良く三次元形状モデルを再現することができる。
【０００４】
しかし、通常の計測装置により計測されたデータ数は数十万点乃至数百万点であり、計測データ間でもデータ数、トポロジー等が相違する。また、計測装置の種類によって計測データのフォーマットも相違しており、統計解析等の後処理が煩雑になるという問題点があった。また、レーザー等を用いた光学式の計測装置は高額であり、しかも取扱いが複雑であることから、店舗、家庭等で容易に用いることができず、三次元形状モデルを活用したアプリケーション普及の阻害要因となっているという問題点もあった。
【０００５】
斯かる問題点を解決するために、例えば特許文献１に示すような相同モデル化することによる任意の三次元形状モデル生成方法が知られている。特許文献１では、人体のような形状に多くの個人的特徴を含む対象物をモデル化対象物とした例について開示されている。つまり、標準的な体形を有する人体の三次元形状モデルを標準モデルとして生成しておき、計測装置により計測された計測データと標準モデルとを位置合わせし、スケールを合致させ、姿勢を揃える等の処理を実行することにより、個人の形状的特徴が表現された相同な三次元形状モデルデータ（以下、三次元形状モデル情報という）を生成している。
【０００６】
三次元形状モデル情報を生成することにより、計測データに基づく三次元形状の形状的特徴を損なうことなく、計測データよりはるかに少ないデータ点数（例えば数１０００点）で、データ数、トポロジー等が同一で統一されたデータフォーマットからなる精緻な三次元形状モデル情報を生成することができる。したがって、三次元形状モデル情報は容易に統計解析等することができ、例えば主成分分析（ＰＣＡ解析）のような多変量解析を行うことにより、三次元形状モデル情報群全体の有する情報（モデル化対象物が人体である場合、大柄であるか否か、がっしり型の体型であるか否か等に関する情報）を抽出することができる（特許文献１、非特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第３３６４６５４号公報
【非特許文献１】アレン（B. Allen）他２名、「人体形状空間を探る：人体計測パラメータ制御によるデータ駆動型合成（Exploring the Space of Human Body Shapes: Data-driven Synthesisunder Anthropometeric Control）」、エスエーイー  デザイン及び設計のためのデジタルヒューマンモデリングシンポジウム  ２００４（ＳＡＥDigital Human Modeling for Design and Engineering Symposium 2004）、p.2004-01-2188、２００４年
【非特許文献２】永田明徳、岡崎透、崔昌石、原島博、「主成分分析による顔画像の規定生成と空間記述」、電子情報通信学会論文誌、Vol.J79-D-II No.7、p.1230-1235、１９９６年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
例えば、モデル化対象物が人体である場合、複数の三次元形状モデル情報で構成される母集団を日本人の体型を代表する三次元形状モデル情報群としたときには、該母集団を多変量解析、例えば主成分分析等を行うことにより、日本人の有する体型の特徴成分を抽出することができる。抽出された特徴成分を特徴量あるいは主成分という。
【０００８】
そして、母集団の中から所定の人体を選択した場合、選択された人体の特徴量の値（主成分値）を算出することができ、複数の特徴量（主成分）を主軸とした多次元の特徴量空間（主成分空間）内における位置を推定することができる。したがって、逆に特徴量の値（主成分値）が特定された場合、三次元形状モデル情報を復元することができる（非特許文献２）。
【０００９】
また、母集団に含まれている人体については、多変量解析、例えば主成分分析等を行うことにより、体型の特徴量を固有ベクトル行列としてパッケージ化することができ、各人の体型は特徴量の値（主成分値）として表現される。一般に寄与度の低い特徴量は省略することができ、各人の体型は、元のデータ量よりもはるかに小さいデータ量で表現することができ、高い精度で元の体型を再現することができる。
【００１０】
しかし、母集団に含まれていない人体の形状データ又は特徴量の値を取得する場合、以下の問題点が生じる。まず形状データは、例えばレーザ式の三次元形状計測スキャナ等を用いて計測する必要がある。しかし、これらの計測装置は一般に高価であり、しかもモデル化対象物が人体である場合には、被験者が裸になる必要がある等、被験者の計測負荷が大きいという問題点があった。また、モデル化対象物である人体は動体であることから、計測中に静止しておくことが困難であり、三次元形状モデルを構成するために必要な点数の計測データを正確に取得することが困難であるという問題点があった。
【００１１】
一方、特徴量の値は、母集団に含まれていない限り直接的に求めることができず、手で採寸した値、簡易な計測方法で取得した計測データ等に基づいて間接的に推定しなければならない。しかし、推定するモデル化対象物が母集団から大きく乖離している場合、例えば母集団が日本人である場合にモデル化対象物が外国人であった場合には、該人体の特徴量の値（主成分値）を正確に推定することができない。また、同じ日本人である場合であっても、年代、性別、職業、出身地等の相違により、特徴量の分布は相違する。したがって、特徴量の値を正確に推定するためには、様々なカテゴリの多変量解析結果を準備しておくことで、推定精度を高めることができる。
【００１２】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、準備されている三次元形状モデル情報群に含まれないモデル化対象物であっても、モデル化対象物に固有の形状的特徴を反映させた精緻な三次元形状モデルを確実に生成することができる三次元形状モデル生成装置、三次元形状モデル生成方法、コンピュータプログラム、及び三次元形状モデル生成システムを提供することを目的とする。
【００１３】
また、被験者に計測負荷を生じさせない簡易な計測手段を用いる場合であっても、人体等のモデル化対象物に固有の形状的特徴を反映させた精緻な三次元形状モデルを生成することができる三次元形状モデル生成装置、三次元形状モデル生成方法、コンピュータプログラム、及び三次元形状モデル生成システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために第１発明に係る三次元形状モデル生成装置は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段と、特徴量の値に基づいて所定の一群に属する三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段と、生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段とを備える三次元形状モデル生成装置において、多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データの入力を受け付ける三次元形状データ受付手段と、該三次元形状データ受付手段で受け付けた三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、前記解析結果記憶手段を参照して、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、第２発明に係る三次元形状モデル生成装置は、第１発明において、同一種類のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として生成するようにしてあり、前記所定の条件に関する情報を受け付ける条件受付手段を備え、前記特徴量抽出手段は、前記条件受付手段で受け付けた所定の条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出するようにしてあることを特徴とする。
【００１６】
また、第３発明に係る三次元形状モデル生成装置は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段と、特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段と、生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段とを備える三次元形状モデル生成装置において、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付ける物理量受付手段と、該物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報と、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出する対応関係算出手段とを有し、前記三次元形状モデル生成手段は、前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報、及び前記対応関係算出手段で算出された対応関係に基づいて、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を推定する手段と、該手段で推定された複数の特徴量の値に基づいて前記解析結果記憶手段を照会して、新たな三次元形状モデル情報を生成する手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
また、第４発明に係る三次元形状モデル生成装置は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段と、特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段と、生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段とを備える三次元形状モデル生成装置において、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付ける物理量受付手段と、それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶する仮想三次元形状モデル情報記憶手段とを有し、前記三次元形状モデル生成手段は、前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報に基づいて、前記仮想三次元形状モデル情報記憶手段を照会して、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を特定する手段と、該手段で特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定する手段と、該手段で推定された特徴量の値に基づいて前記解析結果記憶手段を照会して、新たな三次元形状モデル情報を生成する手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
また、第５発明に係る三次元形状モデル生成方法は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出し、抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶し、特徴量の値に基づいて所定の一群に属する三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を出力する三次元形状モデル生成方法において、多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データの入力を受け付け、受け付けた三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定することを特徴とする。
【００１９】
また、第６発明に係る三次元形状モデル生成方法は、第５発明において、同一種類のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として生成し、前記所定の条件に関する情報を受け付け、受け付けた所定の条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出することを特徴とする。
【００２０】
また、第７発明に係る三次元形状モデル生成方法は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出し、抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶し、特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を出力する三次元形状モデル生成方法において、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付け、受け付けた所定の物理量に関する情報と、抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出し、受け付けた所定の物理量に関する情報、及び算出された対応関係に基づいて、抽出された複数の特徴量の値を推定し、推定された複数の特徴量の値に基づいて、新たな三次元形状モデル情報を生成することを特徴とする。
【００２１】
また、第８発明に係る三次元形状モデル生成方法は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出し、抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶し、特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を出力する三次元形状モデル生成方法において、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付け、それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶し、受け付けた所定の物理量に関する情報に基づいて、抽出された複数の特徴量の値を特定し、特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定し、推定された特徴量の値に基づいて、新たな三次元形状モデル情報を生成することを特徴とする。
【００２２】
また、第９発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段、特徴量の値に基づいて所定の一群に属する三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段、及び生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段として機能させるコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータを、多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データの入力を受け付ける三次元形状データ受付手段、該三次元形状データ受付手段で受け付けた三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段、及び前記解析結果記憶手段を参照して、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する手段として機能させることを特徴とする。
【００２３】
また、第１０発明に係るコンピュータプログラムは、第９発明において、前記コンピュータを、同一種類のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として生成する手段、及び前記所定の条件に関する情報を受け付ける条件受付手段として機能させ、前記特徴量抽出手段を、前記条件受付手段で受け付けた所定の条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する手段として機能させることを特徴とする。
【００２４】
また、第１１発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段、特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段、及び生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段として機能させるコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータを、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付ける物理量受付手段、該物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報と、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出する対応関係算出手段、前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報、及び前記対応関係算出手段で算出された対応関係に基づいて、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を推定する手段、並びに該手段で推定された複数の特徴量の値に基づいて前記解析結果記憶手段を照会して、新たな三次元形状モデル情報を生成する手段として機能させることを特徴とする。
【００２５】
また、第１２発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶する解析結果記憶手段、特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル生成手段、及び生成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段として機能させるコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータを、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報の入力を受け付ける物理量受付手段、それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶する仮想三次元形状モデル情報記憶手段、前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報に基づいて、前記仮想三次元形状モデル情報記憶手段を照会して、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を特定する手段、該手段で特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定する手段、及び
該手段で推定された特徴量の値に基づいて前記解析結果記憶手段を照会して、新たな三次元形状モデル情報を生成する手段として機能させることを特徴とする。
【００２６】
また、第１３発明に係る三次元形状モデル生成システムは、ネットワークを介してデータ通信することが可能に接続されている中央装置と、端末装置とを有する三次元形状モデル生成システムにおいて、前記中央装置は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶する解析結果記憶手段と、多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データを受信する三次元形状データ受信手段と、該三次元形状データ受信手段で受信した三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、前記解析結果記憶手段を参照して、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する手段と、該手段で推定された複数の特徴量の値及び前記解析結果記憶手段に記憶してある対応関係に関する情報を前記端末装置へ送信する特徴量送信手段とを備え、前記端末装置は、多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データを取得する三次元形状データ取得手段と、取得した三次元形状データを前記中央装置へ送信する三次元形状データ送信手段と、推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を前記中央装置から受信する受信手段と、受信した複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報に基づいて三次元形状モデル情報を生成する手段と、複数の特徴量の値及び再構成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００２７】
また、第１４発明に係る三次元形状モデル生成システムは、第１３発明において、前記中央装置は、同一種類のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として生成するようにしてあり、前記端末装置は、前記所定の条件に関する情報を受け付ける条件受付手段と、該条件受付手段で受け付けた所定の条件に関する情報を前記中央装置へ送信する手段とを備え、前記中央装置は、前記所定の条件に関する情報を前記端末装置から受信する手段を備え、前記特徴量抽出手段は、該手段で受信した所定の条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出するようにしてあることを特徴とする。
【００２８】
また、第１５発明に係る三次元形状モデル生成システムは、ネットワークを介してデータ通信することが可能に接続されている中央装置と、端末装置とを有する三次元形状モデル生成システムにおいて、前記中央装置は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶する解析結果記憶手段と、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を受信する物理量受信手段と、該物理量受信手段で受信した所定の物理量に関する情報と、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出する対応関係算出手段と、前記物理量受付手段で受け付けた所定の物理量に関する情報、及び前記対応関係算出手段で算出された対応関係に基づいて、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を推定する手段と、該手段で推定された複数の特徴量の値及び前記解析結果記憶手段に記憶してある対応関係に関する情報を前記端末装置へ送信する特徴量送信手段とを備え、前記端末装置は、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を取得する物理量取得手段と、取得した物理量に関する情報を前記中央装置へ送信する物理量送信手段と、推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を前記中央装置から受信する受信手段と、受信した複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報に基づいて三次元形状モデル情報を生成する手段と、複数の特徴量の値及び再構成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００２９】
また、第１６発明に係る三次元形状モデル生成システムは、ネットワークを介してデータ通信することが可能に接続されている中央装置と、端末装置とを有する三次元形状モデル生成システムにおいて、前記中央装置は、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成する三次元形状モデル情報生成手段と、該三次元形状モデル情報生成手段で生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶する解析結果記憶手段と、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を受信する物理量受信手段と、それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶する仮想三次元形状モデル情報記憶手段と、前記物理量受信手段で受信した所定の物理量に関する情報に基づいて、前記仮想三次元形状モデル情報記憶手段を照会して、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量の値を特定する手段と、該手段で特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定する手段と、該手段で推定された複数の特徴量の値及び前記解析結果記憶手段に記憶してある対応関係に関する情報を前記端末装置へ送信する特徴量送信手段とを備え、前記端末装置は、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を取得する物理量取得手段と、取得した物理量に関する情報を前記中央装置へ送信する物理量送信手段と、推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を前記中央装置から受信する受信手段と、受信した複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報に基づいて三次元形状モデル情報を生成する手段と、複数の特徴量の値及び再構成された三次元形状モデル情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００３０】
第１発明、第５発明、及び第９発明では、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する。抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶し、特徴量の値に基づいて所定の一群に属する三次元形状モデル情報を生成する。三次元形状モデル情報を生成する場合、多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データの入力を受け付け、受け付けた三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する。これにより、例えば事前に相同モデル化されている三次元形状モデル情報の母集団に含まれていない三次元形状データを受け付けた場合であっても、特徴量の値を容易に推定することができ、推定された特徴量の値に基づいて、母集団に含まれていなかったモデル化対象物が、多変量解析時の多次元空間のどこに位置付けされるか、明確に特定することができる。
【００３１】
第１３発明では、中央装置にて、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の一群の三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出して、抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶しておく。端末装置は、多変量解析の対象外であるモデル化対象物の三次元形状データを取得し、中央装置へ送信する。中央装置は三次元形状データを受信し、モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、三次元形状モデル情報に対応する複数の特徴量の値を推定する。推定された複数の特徴量の値及び記憶してある対応関係に関する情報を端末装置へ送信する。端末装置は、推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を受信し、三次元形状モデル情報を生成して出力する。これにより、例えば事前に相同モデル化されている三次元形状モデル情報の母集団に含まれていない三次元形状データを受け付けた場合であっても、特徴量の値を容易に推定することができ、推定された特徴量の値に基づいて、母集団に含まれていなかったモデル化対象物が、多変量解析後の多次元空間のどこに位置付けされるか、明確に特定することができる。また、端末装置として演算処理能力の高いコンピュータを採用しない場合であっても、三次元形状モデル情報を容易に生成することができ、システム全体を低コスト化することが可能となる。
【００３２】
なお、中央装置における処理と端末装置における処理との配分は、システム全体のバランスを維持するよう変化しうる。例えば端末装置に多変量解析の解析結果として、特徴量の値と三次元形状モデル情報の対応関係を記憶しておき、中央装置から特定された特徴量の値のみを受信して三次元形状モデル情報を生成することにより、通信トラフィックの軽減を図ることも可能となる。
【００３３】
第２発明、第６発明、第１０発明及び第１４発明では、同一のモデル化対象物について、所定の条件に合致する複数の三次元形状モデル情報を、条件別に一群の三次元形状モデル情報として記憶しておく。条件に関する情報に基づいて対応する一群の三次元形状モデル情報を選択し、選択された一群の三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する。これにより、例えば日本人、外国人、男性、女性、大人、子供等の条件に応じた一群の三次元形状モデル情報に基づいて特徴量を抽出することができ、条件に応じたより精緻な三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。
【００３４】
第３発明、第７発明、及び第１１発明では、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出する。抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶し、特徴量の値に基づいて三次元形状モデル情報を生成する。三次元形状モデル情報を生成する場合、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を受け付け、受け付けた所定の物理量に関する情報と、抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出する。受け付けた所定の物理量に関する情報、及び算出された対応関係に基づいて、抽出された複数の特徴量の値を推定し、推定された複数の特徴量の値に基づいて、新たな三次元形状モデル情報を生成する。これにより、詳細な三次元形状データを取得することができず、三次元形状モデル情報として例えば相同モデルを構成することができない場合であっても、何らかの手段で計測することが可能な物理量に基づいて特徴量の値との対応関係を求めておくことにより、特徴量の値を容易に推定することができ、精緻な三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。何らかの手段で計測することが可能な物理量と特徴量の値との対応関係は、変換関数として算出しておいても良いし、変換テーブルとして算出しておいても良い。
【００３５】
第１５発明では、中央装置にて、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、多変量解析して複数の特徴量を抽出し、抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶しておく。端末装置は、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を取得し、中央装置へ送信する。中央装置は、所定の物理量に関する情報を受信し、受信した所定の物理量に関する情報と、抽出された複数の特徴量の値との対応関係を算出する。中央装置は、算出された対応関係に基づいて、抽出された複数の特徴量の値を推定し、推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を端末装置へ送信する。端末装置は、推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を中央装置から受信し、三次元形状モデル情報を生成して出力する。これにより、詳細な三次元形状データを取得することができず、三次元形状モデル情報として例えば相同モデルを構成することができない場合であっても、何らかの手段で計測することが可能な物理量に基づいて特徴量の値との対応関係を求めておくことにより、特徴量の値を容易に推定することができ、精緻な三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。何らかの手段で計測することが可能な物理量と特徴量の値との対応関係は、変換関数として算出しておいても良いし、変換テーブルとして算出しておいても良い。
【００３６】
なお、中央装置における処理と端末装置における処理との配分は、システム全体のバランスを維持するよう変化しうる。例えば端末装置に多変量解析の解析結果として、特徴量の値と三次元形状モデル情報の対応関係を記憶しておき、中央装置から特定された特徴量の値のみを受信して三次元形状モデル情報を再構成することにより、通信トラフィックの軽減を図ることも可能となる。
【００３７】
第４発明、第８発明、及び第１２発明では、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、生成された三次元形状モデル情報を多変量解析して複数の特徴量を抽出し、抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報とを対応付けて記憶しておく。三次元形状モデル情報を生成する場合、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を受け付け、それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶しておく。受け付けた所定の物理量に関する情報に基づいて、抽出された複数の特徴量の値を特定して、特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定する。推定された特徴量の値に基づいて、新たな三次元形状モデル情報を生成する。これにより、詳細な三次元形状データを取得することができず、三次元形状モデル情報として例えば相同モデルを構成することができない場合であっても、何らかの手段で計測することが可能な物理量と特徴量の値との対応テーブルを事前に求めておくことにより、特徴量の値を容易に推定することができ、精緻な三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。特徴量の値の推定は、例えばルックアップテーブルを用い、照会された複数の三次元形状モデル情報の特徴量の値から補間することにより推定しても良い。
【００３８】
第１６発明では、中央装置にて、複数のモデル化対象物の三次元形状データに基づいて、該モデル化対象物の三次元形状モデル情報を生成し、多変量解析して複数の特徴量を抽出して、抽出された複数の特徴量の値と三次元形状モデル情報との対応関係に関する情報を記憶しておく。端末装置は、モデル化対象物の計測することが可能な所定の物理量に関する情報を取得し、中央装置へ送信する。中央装置は、所定の物理量に関する情報を受信し、それぞれの特徴量を段階的に変化させて生成した仮想的な三次元形状モデル情報を、計測することが可能な所定の物理量、及び複数の特徴量の値と対応付けて記憶しておく。中央装置は、受信した所定の物理量に関する情報に基づいて、抽出された複数の特徴量の値を特定し、特定された複数の特徴量の値を補間して、モデル化対象物に対応する特徴量の値を推定する。推定された複数の特徴量の値及び記憶してある対応関係に関する情報を端末装置へ送信する。端末装置は、推定された複数の特徴量の値及び対応関係に関する情報を受信し、三次元形状モデル情報を生成して、出力する。これにより、詳細な三次元形状データを取得することができず、三次元形状モデル情報として例えば相同モデルを構成することができない場合であっても、何らかの手段で計測することが可能な物理量と特徴量の値との対応テーブルを事前に求めておくことにより、特徴量の値を容易に推定することができ、精緻な三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。特徴量の値の推定は、例えばルックアップテーブルを用い、照会された複数の三次元形状モデル情報の特徴量の値から補間することにより推定しても良い。
【００３９】
なお、中央装置における処理と端末装置における処理との配分は、システム全体のバランスを維持するよう変化しうる。例えば端末装置に主成分分析結果として、特徴量の値と三次元形状モデル情報の対応関係を記憶しておき、中央装置から特定された特徴量の値のみを受信して三次元形状モデル情報を生成することにより、通信トラフィックの軽減を図ることも可能となる。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、例えば事前に相同モデル化されている三次元形状モデル情報の母集団に含まれていない三次元形状データを受け付けた場合であっても、特徴量の値を容易に推定することができ、推定された特徴量の値に基づいて、母集団に含まれていなかったモデル化対象物が、多変量解析時の多次元空間のどこに位置付けされるか、明確に特定することができる。また、詳細な三次元形状データを取得することができず、三次元形状モデル情報として例えば相同モデルを構成することができない場合であっても、何らかの手段で計測することが可能な物理量と特徴量の値との対応テーブルを事前に求めておくことにより、特徴量の値を容易に推定することができ、精緻な三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。したがって、より簡便に三次元形状データを推定することができ、店舗、家庭等にて三次元形状モデルを活用した様々なアプリケーション、例えば衣料品の電子商取引等の普及に貢献することができるという優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１に係る三次元形状モデル生成装置について図面に基づいて具体的に説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る三次元形状モデル生成装置１の構成を示すブロック図である。図１において、三次元形状モデル生成装置１は、少なくとも、ＣＰＵ（中央演算装置）１１、補助記憶手段１２、ＲＡＭ１３、記憶手段１４、通信手段１５、入力手段１６、表示手段１７、出力手段１８、及び上述したハードウェアを接続する内部バス１９で構成されている。
【００４２】
ＣＰＵ１１は、内部バス１９を介して、三次元形状モデル生成装置１の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部を制御するとともに、ＲＡＭ１３に記憶されているコンピュータプログラム３に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。ＲＡＭ１３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ等で構成され、コンピュータプログラム（ロードモジュール）、該コンピュータプログラムの実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００４３】
記憶手段１４は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等の他、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体２で構成されている。記憶手段１４に記憶されているコンピュータプログラム３は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体２から、補助記憶手段１２によりダウンロードされ、実行時には記憶手段１４からＲＡＭ１３へ展開して実行される。また、記憶手段１４には、モデル化の対象となるモデル化対象物の三次元形状モデル情報について多変量解析した解析結果を記憶してある解析結果記憶部１４１を備えている。
【００４４】
なお、モデル化対象物が人体である場合、例えば日本人の体型を代表する複数の三次元形状データを相同化した三次元形状モデル情報を生成して、多変量解析する。なお、相同化した三次元形状モデル情報とは、同一のランドマーク点数、同一の幾何学構造であって、互いに解剖学的な対応付けがなされた特徴点を有する三次元形状データを意味している。したがって、三次元形状データ間でデータ点数、トポロジー等が同一であり、データフォーマットが統一されている。
【００４５】
図２は、モデル化対象物が人体である場合、人体の形状特徴点を示す例示図である。図２に示すように、人体の形状特徴点とは、転子点Ｐ１、Ｐ２、肩峰点Ｐ３、Ｐ４、乳頭点Ｐ５、Ｐ６等であり、人体の三次元形状データ点群の中で特に特徴を有する点を意味している。
【００４６】
解析結果記憶部１４１には、モデル化対象物が人体である場合、例えば日本人の体型を代表する複数の三次元形状モデル情報を多変量解析し、複数の特徴量を抽出する。主成分分析を行う場合には、抽出された複数の特徴量を構成する固有ベクトル行列、平均値、標準偏差等として記憶しておく。記憶してある固有ベクトル行列、平均値、標準偏差等に応じて、多次元の特徴量空間の任意の位置に対応する三次元形状モデル情報を生成することができる。
【００４７】
通信手段１５は、内部バス１９に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク網に接続されることにより、外部のコンピュータとデータ送受信を行うことが可能となっている。したがって、一又は複数の外部コンピュータにて記憶されている三次元形状モデル情報を利用することも可能となる。
【００４８】
入力手段１６は、モデル化対象物の三次元形状データを取得する装置であり、レーザ式、光学式の非接触の三次元スキャナ等である。これにより、精緻な三次元形状モデルを生成するために必要となる数十万乃至数百万点の三次元形状データを取得することができる。
【００４９】
表示手段１７は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置であり、入力手段１６で取得した三次元形状データ、又は生成された三次元形状モデルを表示する。出力手段１８は、レーザプリンタ、ドットプリンタ等の印刷装置等である。
【００５０】
以下、上述した構成の三次元形状モデル生成装置１の動作について説明する。三次元形状モデル生成装置１は、まず複数の標準的な三次元形状データに基づいて三次元形状モデル情報を生成する。例えばモデル化対象物が人体である場合、人体の標準的な体型の複数の三次元形状データを相同化し、例えばポリゴンモデルとして複数の三次元形状モデル情報を生成する。なお、標準的な三次元形状データは、例えば周知のレーザ式三次元形状計測装置、スキャン装置等で高精度に計測された三次元形状データで構成されている。また、標準的な体型としては、例えば日本人の平均、２０歳台の男性（又は女性）の平均、高齢者の平均、子供の平均、オフィスワーカーの平均、特定のスポーツ競技選手の平均等を採用し、それぞれ相同モデル群を形成して記憶しておくことが好ましい。目的別に相同モデル群を構成することができ、目的に応じた相同モデル群を多変量解析することにより、より適切な特徴量を抽出することができるからである。
【００５１】
三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１は、生成された複数の三次元形状モデル情報に基づいて多変量解析を実行して、複数の特徴量を抽出する。例えば多変量解析法の一種である主成分分析を用いて、三次元形状モデル情報群全体の有する情報・意味合いを抽出し、大柄−小柄等の分布軸を算出する。図３は、モデル化対象物が人体である場合の形態分布状況を示す例示図である。図３では、２つの分布軸における複数の人体の形態分布状況を示している。分布軸は、それぞれ抽出された特徴量に相当する。すなわち図３の例では、２つの特徴量に対応した形態分布状況を示している。形態分布の算出は、２軸の関係を求めることに限定されるものではなく、より多くの軸上での座標値、すなわち多次元空間上の分布を算出しても良い。
【００５２】
ＣＰＵ１１は、人体の形態の分布軸（主成分軸）の中心点を算出し、主成分軸ごとに値を変化させることにより周辺形態を算出する。算出された周辺形態は、多次元空間上の座標値、すなわち中心点に相当する三次元形状モデル情報からの特徴量の変位として特定することができ、その対応関係を固有ベクトル行列として解析結果記憶部１４１に記憶する。（数１）に記憶する固有ベクトル行列の一例を示している。
【００５３】
【数１】
2008171074.tif 000003
【００５４】
（数１）では、ｍ（ｍは自然数）個の三次元形状モデル情報Ｓに基づいて、ｎ（ｎは自然数）個の特徴量Ｔの値（主成分値）を算出するための固有ベクトル行列Ｐを記憶している（ただし、ｍ≧ｎ）。したがって、例えば多変量解析として主成分分析を行って特徴量Ｔの値が与えられた場合、固有ベクトル行列Ｐの逆行列Ｐ-1を乗算することにより、三次元形状モデル情報（相同モデル）を再構成することが可能となる。
【００５５】
図４は、本発明の実施の形態１に係る三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１の三次元形状モデル情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１は、入力手段１６を介してモデル化対象物の三次元形状データを取得する（ステップＳ４０１）。具体的には、例えばモデル化対象物が人体である場合、上述した入力手段１６を介して表面形状を示す三次元座標値を数十万乃至数百万点取得する。
【００５６】
ＣＰＵ１１は、取得された三次元形状データに基づいて、モデル化対象物を相同モデル化して、三次元形状モデル情報（Ｓ1 、Ｓ2 、・・・、Ｓm ）を推算し(ステップＳ４０２)、多変量解析の結果として解析結果記憶部１４１に記憶してある固有ベクトル行列Ｐと乗算して、特徴量Ｔの値を算出する（ステップＳ４０３）。
【００５７】
ＣＰＵ１１は、特徴量Ｔの値に基づいて、複数の特徴量からなる多次元空間である多次元特徴量空間内での位置を推定する（ステップＳ４０４）。すなわち、多変量解析を行った時点で母集団に含まれていない新たなモデル化対象物の三次元形状データを取得した場合であっても、複数の特徴量の値を推定することにより特徴量空間内で三次元形状モデル情報を変形させることができ、新たな三次元形状モデル情報を生成することができる。また、多変量解析を行った母集団も特性、例えば日本人、２０歳台の男性（又は女性）、高齢者、子供、オフィスワーカー、特定のスポーツ競技選手等ごとに多変量解析した結果として固有ベクトル行列を解析結果記憶部１４１に記憶しておくことにより、目的に応じた三次元形状モデル情報を確実に生成することができる。ＣＰＵ１１は、生成された三次元形状モデル情報を、表示手段１７へ表示出力することができ、出力手段１８へ印刷出力することができ、通信手段１５を介して外部のコンピュータへ出力することができる。
【００５８】
なお、（数１）の特徴量の数は、多ければ多いほど精緻な三次元形状モデル情報を再構成することができるが、逆に演算処理負荷が過大となるおそれがある。そこで、抽出された複数の特徴量のうち、寄与率の大きい特徴量に限定することで、演算処理負荷を軽減しつつ、高い精度の三次元形状モデル情報を再構成することができる。なお、寄与率とは、全固有値の総和に対する固有値の割合を意味しており、例えば寄与率が１％より小さい特徴量については、演算結果に与える影響度が演算誤差の範囲内であり、無視することが可能となる。
【００５９】
以上のように本実施の形態１によれば、実測された大量のデータからなる三次元形状データを受け付けることにより、相同モデル群に含まれていないモデル化対象物の三次元形状データを受け付けた場合であっても特徴量の値を特定することができ、特定された特徴量の値に基づいて、目的に応じた三次元形状モデル情報を生成することができる。
【００６０】
（実施の形態２）
以下、本発明の実施の形態２に係る三次元形状モデル生成装置１について図面に基づいて具体的に説明する。本発明の実施の形態２に係る三次元形状モデル生成装置１の構成は実施の形態１と同様であることから、同一の符号を付することにより詳細な説明を省略する。本実施の形態２は、実測データ数が少ない場合であっても三次元形状モデル情報を生成することができる点で実施の形態１と相違する。
【００６１】
入力手段１６は、モデル化対象物について直接計測することが可能なデータ（例えば寸法、曲率、二次元投影図、三次元形状データ等）を取得する装置である。図５は、本実施の形態２に係る入力手段１６の一例を示す構成図であり、モデル化対象物は人体である。図５の例では、位置が固定された撮像装置６１を設けてあり、撮像した画像データ、採寸情報等を三次元形状モデル生成装置１へ送信する。
【００６２】
モデル化対象物である被験者６２は、所定の位置に撮像用の反射部材を貼付してある複数の採寸ベルト６３、６３、・・・を巻きつけ、又は直接反射部材を身体表面の特徴点に貼付し、撮影位置６４にて撮像装置６１に正対する。撮像装置６１は、被験者６２の正面の画像を撮像した後、被験者６２は９０度回転する。撮像装置６１は、被験者６２の側面の画像を再度撮像する。
【００６３】
図６は、採寸ベルト６３の構成を示す例示図である。図６に示すように、人体に巻きつける採寸ベルト６３の所定の位置に、光を反射する複数の反射部材６３１、６３１、・・・を貼付してある。所定の位置間の距離を算出することにより、周囲長を推定することができる。したがって、少ないデータ量であっても、モデル化対象物である人体の特徴点のデータを確実に取得することができる。
【００６４】
図７は、撮像装置６１で撮像された画像データの表示例を示す模式図である。図７に示すように、表示画面には、正面から撮像した画像データを表示する第１の表示領域８１及び側面から撮像した画像データを表示する第２の表示領域８２が並べて配置してある。三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１は、入力された画像データに基づいて、モデル化対象物の実測データ（寸法、曲率、二次元投影図等）を取得する。実測データは、例えば実測値表示領域８３に表示される。
【００６５】
なお、入力手段１６は、上述のような構成に限定されるものではなく、モデル化対象物の実測データ、及びモデル化対象物に固有の特徴点の座標値を取得することが可能な構成であれば、特に限定されるものではない。
【００６６】
表示手段１７は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置であり、入力手段１６で取得した実測データ、又は生成された三次元形状モデルを表示する。出力手段１８は、レーザプリンタ、ドットプリンタ等の印刷装置等である。
【００６７】
以下、上述した構成の三次元形状モデル生成装置１の動作について説明する。三次元形状モデル生成装置１は、まず複数の標準的な三次元形状データに基づいて三次元形状モデル情報を生成する。例えばモデル化対象物が人体である場合、人体の標準的な体型の複数の三次元形状データを相同化し、例えばポリゴンモデルとして複数の三次元形状モデル情報を生成する。なお、標準的な三次元形状データは、例えば周知のレーザ式三次元形状計測装置、スキャン装置等で高精度に計測された三次元形状データで構成されている。また、標準的な体型としては、例えば日本人の平均、２０歳台の男性（又は女性）の平均、高齢者の平均、子供の平均、オフィスワーカーの平均、特定のスポーツ競技選手の平均等を採用し、それぞれ相同モデル群を形成して記憶しておくことが好ましい。目的別に相同モデル群を構成することができ、目的に応じた相同モデル群を主成分分析することにより、より適切な特徴量を抽出することができるからである。
【００６８】
三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１は、生成された複数の三次元形状モデル情報に基づいて多変量解析を行うことにより特徴量を抽出する。例えば多変量解析法の一種である主成分分析を用いて、三次元形状モデル情報群全体の有する情報・意味合いを抽出して、大柄−小柄等の分布軸を算出する。
【００６９】
ＣＰＵ１１は、人体の形態の分布軸（主成分軸）の中心点を算出し、主成分軸ごとに値を変化させることにより周辺形態を算出する。算出された周辺形態は、多次元空間上の座標値、すなわち中心点に相当する三次元形状モデル情報からの特徴量の変位として特定することができ、その対応関係を固有ベクトル行列として解析結果記憶部１４１に記憶する。（数２）に記憶する固有ベクトル行列の一例を示している。
【００７０】
【数２】
2008171074.tif 000004
【００７１】
（数２）では、ｍ（ｍは自然数）個の三次元形状モデル情報Ｓに基づいて、ｎ（ｎは自然数）個の特徴量Ｔの値（主成分値）を算出するための固有ベクトル行列Ｐを記憶している（ただし、ｍ≧ｎ）。したがって、例えば多変量解析として主成分分析を行って特徴量Ｔの値が与えられた場合、固有ベクトル行列Ｐの逆行列Ｐ-1を乗算することにより、三次元形状モデル情報（相同モデル）を再構成することが可能となる。
【００７２】
一般に簡易な計測装置で計測することが可能な特徴点は数十点から多くても数百点程度である。これは、人体の形態分布特性を調べるのには十分なデータ点数であっても、精緻な三次元形状モデル情報を再構成するには不十分である場合が多い。そこで、上述した相同モデル群の母集団について実測値に基づく多変量解析により求めた特徴量と、母集団に基づく特徴量とを対応付けた変換関数を準備する。このようにすることで、実測値から実測値に基づく特徴量の値（主成分値）を算出し、変換関数により、母集団に基づく三次元形状モデル情報の特徴量に変換する。変換された特徴量に基づいて、精緻な三次元形状モデル情報を再構成する。
【００７３】
図８は、本発明の実施の形態２に係る三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１の三次元形状モデル情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１は、入力手段１６を介してモデル化対象物の実測データを取得する（ステップＳ８０１）。具体的には、例えばモデル化対象物が人体である場合、上述した入力手段１６の撮像装置６１で撮像された撮像データを取得し、ＣＰＵ１１は、撮像データに基づいてモデル化対象物の寸法データを取得する。なお、実測データは寸法データに限定されるものではなく、計測することが可能な物理量であれば特に限定されるものではない。例えば赤外線撮像装置の撮像データにおける光量、複数の特徴点の位置関係に関する情報、複数の特徴点を包絡した近似曲線の曲率及び変曲点に関する情報等であっても良い。これにより、モデル化対象物に固有のランドマークに関する情報だけではなく、ランドマーク間の相対位置関係等も含めた、モデル化対象物に固有の形状的特徴も反映させた三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。
【００７４】
ＣＰＵ１１は、取得された実測データに基づいて、モデル化対象物の複数の実測値Ｕ（Ｕ1 、Ｕ2 、・・・、Ｕt ）（ｔは自然数）を特定する(ステップＳ８０２)。具体的には、寸法値としてそのまま用いるだけでなく、二次元投影図の曲率の推定値、採寸ベルトの伸び量の計測等も含まれる。
【００７５】
なおＣＰＵ１１は、多変量解析することにより固有ベクトル行列Ｐ’を事前に算出して解析結果記憶部１４１に記憶しておく。（数３）は、事前に算出して解析結果記憶部１４１に記憶してある固有ベクトル行列Ｐ’の一例を示している。（数３）において、一般にはｔ、ｓは（数２）のｍ、ｎよりも小さい自然数である。
【００７６】
【数３】
2008171074.tif 000005
【００７７】
ＣＰＵ１１は、固有ベクトル行列Ｐ’を用いて、実測値に関する実測値特徴量Ｔ’を（数３）に従って算出する（ステップＳ８０３）。ＣＰＵ１１は、実測値特徴量Ｔ’と、三次元形状モデル情報の特徴量Ｔとの間の対応関係を示す変換関数ｆを（数４）に示すように事前に求めておき、三次元形状モデル情報の特徴量Ｔを推算する（ステップＳ８０４）。
【００７８】
【数４】
2008171074.tif 000006
【００７９】
例えばモデル化対象物が人体である場合、解剖学的な特徴点の座標値に基づく実測値特徴量Ｔ’と、三次元形状モデル情報の特徴量Ｔの値との変換関数ｆを、代表的な三次元形状モデル情報に基づいて求めておき、変換関数ｆへ実測データに基づいて算出した実測値特徴量Ｔ’を代入することにより、三次元形状モデル情報の特徴量Ｔを推定する。
【００８０】
ＣＰＵ１１は、推定された複数の特徴量Ｔに、固有ベクトル行列Ｐの逆行列Ｐ-1を乗算することにより、求める三次元形状モデル情報Ｓを逆算し（ステップＳ８０５）、新たな三次元形状モデル情報を生成する（ステップＳ８０６）。ＣＰＵ１１は、生成された三次元形状モデル情報を、表示手段１７へ表示出力する（ステップＳ８０７）。もちろん、出力手段１８へ印刷出力しても良いし、通信手段１５を介して外部のコンピュータへ出力しても良い。
【００８１】
なお、（数２）の特徴量の数は、多ければ多いほど精緻な三次元形状モデル情報を再構成することができるが、逆に演算処理負荷が過大となるおそれがある。そこで、抽出された複数の特徴量のうち、寄与率の大きい特徴量に限定することで、演算処理負荷を軽減しつつ、高い精度の三次元形状モデル情報を再構成することができる。
【００８２】
以上のように本実施の形態２によれば、入力手段１６から取得することが可能な実測データの数が少ない場合であっても、モデル化対象物に対応する精緻な三次元形状モデルを生成することができる。また、モデル化対象物の実測データが少なくて済むことから、例えば個人的特徴が顕著な人体の三次元形状モデルを生成する場合、モデル化対象となる被験者の計測負荷を軽減することも可能となる。
【００８３】
（実施の形態３）
以下、本発明の実施の形態３に係る三次元形状モデル生成装置１について図面を参照しながら具体的に説明する。図９は、本発明の実施の形態３に係る三次元形状モデル生成装置１の構成を示すブロック図である。実施の形態３に係る三次元形状モデル生成装置１の構成は実施の形態２と略一致していることから、同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付することにより詳細な説明を省略する。本実施の形態３は、仮想的に事前に生成しておいた仮想的な三次元形状モデル情報の特徴量を記憶する仮想三次元形状モデル生成情報記憶部１４２を備えており、少ない実測データに基づいて精緻な三次元形状モデル情報を推定して生成することができる点で実施の形態１及び２と相違する。
【００８４】
以下、本実施の形態３に係る三次元形状モデル生成装置１の動作について説明する。三次元形状モデル生成装置１は、まず標準的な三次元形状データに基づいて三次元形状モデル情報を生成する。例えばモデル化対象物が人体である場合、人体の標準的な体型の複数の三次元形状データを相同化し、例えばポリゴンモデルとして複数の三次元形状モデル情報を生成する。なお、標準的な三次元形状データは、例えば周知のレーザ式三次元形状計測装置、スキャン装置等で高精度に計測された三次元形状データで構成されている。
【００８５】
三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１は、生成された三次元形状モデル情報に基づいて多変量解析を行うことにより特徴量を抽出する。例えば多変量解析法の一種である主成分分析を用いて三次元形状モデル情報群全体の有する情報・意味合いを抽出し、大柄−小柄等の分布軸を算出する。
【００８６】
ＣＰＵ１１は、人体の形態の分布軸（主成分軸）の中心点を算出し、主成分軸ごとに値を変化させることにより周辺形態を算出する。算出された周辺形態は、多次元空間上の座標値、すなわち中心点に相当する三次元形状モデル情報からの特徴量の変位として特定することができ、その対応関係を固有ベクトル行列として解析結果記憶部１４１に記憶する。固有ベクトル行列Ｐの一例は、実施の形態１及び２の（数１）、（数２）と同様である。
【００８７】
一般に簡易な計測装置で計測することが可能な特徴点は数十点から多くても数百点程度である。これは、人体の形態分布特性を調べるのには十分なデータ点数であっても、精緻な三次元形状モデル情報を再構成するには不十分である場合が多い。
【００８８】
そこで本実施の形態３では、特徴量を段階的に一定間隔で変化させ、それぞれの特徴量の値に応じた仮想的な三次元形状モデル情報を事前に生成し、例えば寸法を採寸して特徴量Ｔと対応付けて仮想三次元形状モデル生成情報記憶部１４２に記憶しておく。そして、入力された実測値（採寸値）に基づいて、近接する仮想的な三次元形状モデル情報を生成するための必要な情報を仮想三次元形状モデル生成情報記憶部１４２から抽出して、特徴量Ｔを補間することにより類似度が最も高い三次元形状モデル情報を生成する。
【００８９】
図１０は、本発明の実施の形態３に係る三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１の三次元形状モデル情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。三次元形状モデル生成装置１のＣＰＵ１１は、入力手段１６を介してモデル化対象物の実測データを取得する（ステップＳ１００１）。具体的には、例えばモデル化対象物が人体である場合、上述した入力手段１６の撮像装置６１で撮像された撮像データを取得し、ＣＰＵ１１は、撮像データに基づいてモデル化対象物の実測データを取得する。
【００９０】
ＣＰＵ１１は、取得された実測データに基づいて、モデル化対象物の複数の実測値Ｕ（Ｕ1 、Ｕ2 、・・・、Ｕt ）（ｔは自然数）を特定する(ステップＳ１００２)。具体的には、寸法値としてそのまま用いるだけでなく、二次元投影図の曲率の推定値、採寸ベルトの伸び量の計測等も含まれる。
【００９１】
ＣＰＵ１１は、実測値Ｕに基づいて、近接する複数の仮想的な三次元形状モデル情報の特徴量Ｔを、三次元形状モデル生成情報記憶部１４２から抽出し（ステップＳ１００３）、特徴量Ｔを補間して（ステップＳ１００４）、新たな三次元形状モデル情報を生成する（ステップＳ１００５）。すなわち、仮想三次元形状モデル生成情報記憶部１４２には、特徴量Ｔを段階的に変化させた複数の仮想的な三次元形状モデル情報に対応する実測値等が記憶されている。したがって、入力された実測値に近接する特徴量を有する仮想的な三次元形状モデル情報を少なくとも二つ抽出し、抽出された仮想的な三次元形状モデル情報に対応する特徴量Ｔの平均値を算出することにより、入力された実測データに対応した三次元形状モデル情報に近似した三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。
【００９２】
ＣＰＵ１１は、生成された三次元形状モデル情報を、表示手段１７へ表示出力する（ステップＳ１００６）。もちろん、出力手段１８へ印刷出力しても良いし、通信手段１５を介して外部のコンピュータへ出力しても良い。
【００９３】
なお、実施の形態２と同様に、抽出された複数の特徴量のうち、変化量の大きい特徴量に限定することで、演算処理負荷を軽減しつつ、高い精度の三次元形状モデル情報を再構成することができることは言うまでもない。
【００９４】
以上のように本実施の形態３によれば、三次元形状モデル情報の特徴量を特定することが困難である実測データしか取得することができない場合であっても、例えば上述の仮想三次元形状モデル記憶部１４２のようなルックアップテーブルを事前に生成しておくことにより、近似的に対応する三次元形状モデル情報を、精度良く生成することが可能となる。
【００９５】
（実施の形態４）
以下、本発明の実施の形態４に係る三次元形状モデル生成システムについて図面を参照しながら具体的に説明する。図１１は、本発明の実施の形態４に係る三次元形状モデル生成システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態４は、モデル化対象物の実測データを収集し、生成された三次元形状モデル情報を表示出力等する端末装置４と、三次元形状モデル情報を生成する中央装置５とで構成されており、端末装置４の演算処理負荷を大きく軽減している点で実施の形態１乃至３と相違する。
【００９６】
図１１において、本発明の実施の形態４に係る三次元形状モデル生成システムは、端末装置４と、中央装置５とが、インターネット、ＷＡＮ等のネットワーク網６を介してデータ通信することが可能に接続されている。端末装置４は、少なくとも、ＣＰＵ（中央演算装置）４１、補助記憶手段４２、ＲＡＭ４３、記憶手段４４、通信手段４５、入力手段４６、表示手段４７、出力手段４８、及び上述したハードウェアを接続する内部バス４９で構成されている。
【００９７】
ＣＰＵ４１は、内部バス４９を介して、端末装置４の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部を制御するとともに、ＲＡＭ４３に記憶されているコンピュータプログラム８に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。ＲＡＭ４３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ等で構成され、コンピュータプログラム（ロードモジュール）、該コンピュータプログラムの実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００９８】
記憶手段４４は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等の他、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体７で構成されている。記憶手段４４に記憶されているコンピュータプログラム８は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体７から、補助記憶手段４２によりダウンロードされ、実行時には記憶手段４４からＲＡＭ４３へ展開して実行される。
【００９９】
通信手段４５は、内部バス４９に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク網６に接続されることにより、中央装置５等の外部のコンピュータとデータ送受信を行うことが可能となっている。したがって、一又は複数の外部コンピュータにて記憶されている三次元形状モデル情報を利用することも可能となる。
【０１００】
入力手段４６は、モデル化対象物の三次元形状データを取得する装置である。入力手段４６は、実施の形態１の入力手段１６と同様の構成であっても良く、モデル化対象物の実測データ、及びモデル化対象物に固有の特徴量データを取得することが可能な構成であれば、特に限定されるものではない。
【０１０１】
表示手段４７は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置であり、入力手段４６で取得した実測データ、又は生成された三次元形状モデルを表示する。出力手段４８は、レーザプリンタ、ドットプリンタ等の印刷装置等である。
【０１０２】
また、中央装置５は、少なくとも、ＣＰＵ（中央演算装置）５１、補助記憶手段５２、ＲＡＭ５３、記憶手段５４、通信手段５５、及び上述したハードウェアを接続する内部バス５６で構成されている。
【０１０３】
ＣＰＵ５１は、内部バス５６を介して、中央装置５の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部を制御するとともに、ＲＡＭ５３に記憶されているコンピュータプログラム１０に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。ＲＡＭ５３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ等で構成され、コンピュータプログラム（ロードモジュール）、該コンピュータプログラムの実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【０１０４】
記憶手段５４は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等の他、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９で構成されている。記憶手段５４に記憶されているコンピュータプログラム１０は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９から、補助記憶手段５２によりダウンロードされ、実行時には記憶手段５４からＲＡＭ５３へ展開して実行される。また、記憶手段５４には、複数の三次元形状モデル情報を多変量解析した結果を記憶してある解析結果記憶部５４１を備えている。
【０１０５】
モデル化対象物が人体である場合、例えば日本人の体型を代表する複数の三次元形状データを相同化した三次元形状モデル情報を生成して、多変量解析する。なお、相同化した三次元形状モデル情報とは、同一のランドマーク点数、同一の幾何学構造であって、互いに解剖学的な対応付けがなされた特徴点を有する三次元形状データを意味している。したがって、三次元形状データ間でデータ点数、トポロジー等が同一であり、データフォーマットが統一されている。
【０１０６】
解析結果記憶部５４１には、モデル化対象物が人体である場合、例えば日本人の体型を代表する複数の三次元形状モデル情報を多変量解析、例えば主成分分析し、複数の特徴量（主成分）を抽出し、複数の特徴量を構成する固有ベクトル行列、平均値、標準偏差等として記憶しておく。記憶してある固有ベクトル行列、平均値、標準偏差等に応じて、多次元の特徴量空間の任意の位置に対応する三次元形状モデル情報を生成することができる。
【０１０７】
通信手段５５は、内部バス５６に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク網６に接続されることにより、端末装置４等の外部のコンピュータとデータ送受信を行うことが可能となっている。したがって、一又は複数の外部コンピュータにて記憶されている三次元形状モデル情報を利用することも可能となる。
【０１０８】
以下、上述した構成の三次元形状モデル生成システムの動作について説明する。三次元形状モデル生成システムは、まず中央装置５にて複数の標準的な三次元形状データに基づいて三次元形状モデル情報を生成する。例えばモデル化対象物が人体である場合、人体の標準的な体型の複数の三次元形状データを相同化し、例えばポリゴンモデルとして複数の三次元形状モデル情報を生成する。なお、標準的な三次元形状データは、例えば周知のレーザ式三次元形状計測装置、スキャン装置等で高精度に計測された三次元形状データで構成されている。また、標準的な体型としては、例えば日本人の平均、２０歳台の男性（又は女性）の平均、高齢者の平均、子供の平均、オフィスワーカーの平均、特定のスポーツ競技選手の平均等を採用し、それぞれ相同モデル群を形成して記憶しておくことが好ましい。目的別に相同モデル群を構成することができ、目的に応じた相同モデル群を主成分分析することにより、より適切な特徴量を抽出することができるからである。
【０１０９】
中央装置５のＣＰＵ５１は、生成された複数の三次元形状モデル情報に基づいて多変量解析を実行して、複数の特徴量を抽出する。例えば多変量解析法の一種である主成分分析を用いて三次元形状モデル情報群全体の有する情報・意味合いを抽出して、大柄−小柄等の分布軸を算出する。
【０１１０】
ＣＰＵ５１は、人体の形態の分布軸（主成分軸）の中心点を算出し、主成分軸ごとに値を変化させることにより周辺形態を算出する。算出された周辺形態は、多次元空間上の座標値、すなわち中心点に相当する三次元形状モデル情報からの特徴量の変位として特定することができ、その対応関係を固有ベクトル行列として解析結果記憶部５４１に記憶する。（数５）に記憶する固有ベクトル行列の一例を示している。
【０１１１】
【数５】
2008171074.tif 000007
【０１１２】
（数５）では、ｍ（ｍは自然数）個の三次元形状モデル情報Ｓに基づいて、ｎ（ｎは自然数）個の特徴量Ｔの値（主成分値）を算出するための固有ベクトル行列Ｐを記憶している（ただし、ｍ≧ｎ）。したがって、例えば多変量解析として主成分分析を行って特徴量Ｔの値が与えられた場合、固有ベクトル行列Ｐの逆行列Ｐ-1を乗算することにより、三次元形状モデル情報（相同モデル）を再構成することが可能となる。
【０１１３】
一般に簡易な計測装置で計測することが可能な特徴点は数十点から多くても数百点程度である。これは、人体の形態分布特性を調べるのには十分なデータ点数であっても、精緻な三次元形状モデル情報を再構成するには不十分である場合が多い。そこで、上述した相同モデル群の母集団について実測値に基づく多変量解析により求めた特徴量と、母集団に基づく特徴量とを対応付けた変換関数を準備する。このようにすることで、実測値から実測値に基づく特徴量の値（主成分値）を算出し、変換関数により、母集団に基づく三次元形状モデル情報の特徴量に変換する。変換された特徴量に基づいて、精緻な三次元形状モデル情報を再構成する。
【０１１４】
図１２は、本発明の実施の形態４に係る三次元形状モデル生成システムの中央装置５のＣＰＵ５１の三次元形状モデル情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。中央装置５のＣＰＵ５１は、端末装置４からモデル化対象物の実測データを受信する（ステップＳ１２０１）。具体的には、例えばモデル化対象物が人体である場合、上述した入力手段４６の撮像装置６１で撮像された撮像データを端末装置４が取得し、端末装置４のＣＰＵ４１が、撮像データに基づいてモデル化対象物の実測データを取得して、中央装置５へ送信する。
【０１１５】
中央装置５のＣＰＵ５１は、受信した実測データに基づいて、モデル化対象物の複数の実測値Ｕ（Ｕ1 、Ｕ2 、・・・、Ｕt ）（ｔは自然数）を特定する(ステップＳ１２０２)。具体的には、寸法値としてそのまま用いるだけでなく、二次元投影図の曲率の推定値、採寸ベルトの伸び量の計測等も含まれる。
【０１１６】
なおＣＰＵ１１は、多変量解析することにより固有ベクトル行列Ｐ’を事前に算出して解析結果記憶部１４１に記憶しておく。（数６）は、事前に算出して解析結果記憶部１４１に記憶してある固有ベクトル行列Ｐ’の一例を示している。（数６）において、一般にはｔ、ｓは（数２）のｍ、ｎよりも小さい自然数である。
【０１１７】
【数６】
2008171074.tif 000008
【０１１８】
ＣＰＵ５１は、固有ベクトル行列Ｐ’を用いて、実測値に関する実測値特徴量Ｔ’を（数６）に従って算出する（ステップＳ１２０３）。ＣＰＵ５１は、実測値特徴量Ｔ’と、三次元形状モデル情報の特徴量Ｔとの間の対応関係を示す変換関数ｆを（数７）に示すように事前に求めておき、三次元形状モデル情報の特徴量Ｔを推算する（ステップＳ１２０４）。
【０１１９】
【数７】
2008171074.tif 000009
【０１２０】
例えばモデル化対象物が人体である場合、解剖学的な特徴点の座標値に基づく実測値特徴量Ｔ’と、三次元形状モデル情報の特徴量Ｔの値との変換関数ｆを、代表的な三次元形状モデル情報に基づいて求めておき、変換関数ｆへ実測データに基づいて算出した実測値特徴量Ｔ’を代入することにより、三次元形状モデル情報の特徴量Ｔを推定する。
【０１２１】
ＣＰＵ５１は、推定された複数の特徴量Ｔ及び固有ベクトル行列Ｐを端末装置４へ送信する（ステップＳ１２０５）。端末装置４のＣＰＵ４１は、中央装置５から推定された複数の特徴量Ｔ及び固有ベクトル行列Ｐを受信し、受信した固有ベクトル行列Ｐの逆行列Ｐ-1を受信した特徴量Ｔに乗算することにより、求める三次元形状モデル情報の座標値Ｓを逆算し、新たな三次元形状モデル情報を生成する。ＣＰＵ４１は、生成された三次元形状モデル情報を、表示手段４７へ表示出力する。もちろん、出力手段４８へ印刷出力しても良いし、通信手段４５を介して外部のコンピュータへ出力しても良い。
【０１２２】
なお、実施の形態１乃至３と同様に、抽出された複数の特徴量のうち、寄与率の大きい特徴量に限定することで、演算処理負荷を軽減しつつ、高い精度の三次元形状モデル情報を再構成することができることは言うまでもない。
【０１２３】
また、中央装置５は、実施の形態１と同様に、三次元形状データそのものを端末装置４から受信し、三次元形状モデル情報の特徴量の値を特定しても良いし、実施の形態３と同様に、仮想三次元形状モデル記憶部１４２のようなルックアップテーブルを事前に生成しておくことにより、実測データに基づいて、三次元形状モデル情報の特徴量を特定することが困難である場合であっても、近似的に対応する三次元形状モデル情報を、精度良く生成しても良い。
【０１２４】
以上のように本実施の形態４によれば、実測データを取得し、生成された三次元形状モデル情報を表示出力する端末装置４の演算処理負荷を軽減することができ、しかも複数の端末装置４、４、・・・から多くのデータを収集することができることから、三次元形状モデル情報をより精緻に再構成することが可能となる。
【０１２５】
なお、大容量データである三次元形状モデル情報が、三次元形状モデル情報を生成する都度ネットワーク網６を流れることは、ネットワーク負荷の観点からは好ましくない。また、三次元形状モデル情報そのものがネットワーク網６を流れるとは、セキュリティ、個人情報保護等の観点からも好ましくない。そこで、例えば端末装置４の記憶手段４４に解析結果記憶部４４１を備え、中央装置５から多変量解析の解析結果である固有ベクトル行列のみを事前に端末装置４へ送信しておいても良い。
【０１２６】
このようにすることで、ネットワーク網６の通信負荷を大幅に軽減することができ、端末装置４上で三次元形状モデル情報を生成するための特徴量の値のみがネットワーク上を行き来することから、悪意ある第三者がネットワーク網６への侵入を試みた場合であっても、三次元形状モデル情報を生成することは困難であり、セキュリティ向上に寄与するという優れた効果も奏する。
【０１２７】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲内の記載であれば多種の変形、置換等が可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１２８】
【図１】本発明の実施の形態１に係る三次元形状モデル生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】人体の特徴点を示す例示図である。
【図３】モデル化対象物が人体である場合の形態分布状況を示す例示図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係る三次元形状モデル生成装置のＣＰＵの三次元形状モデル生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】本実施の形態２に係る入力手段の一例を示す構成図である。
【図６】採寸ベルトの構成を示す例示図である。
【図７】撮像装置で撮像された画像データの表示例を示す模式図である。
【図８】本発明の実施の形態２に係る三次元形状モデル生成装置のＣＰＵの三次元形状モデル生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態３に係る三次元形状モデル生成装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態３に係る三次元形状モデル生成装置のＣＰＵの三次元形状モデルの生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態４に係る三次元形状モデル生成システムの構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の実施の形態４に係る三次元形状モデル生成システムの中央装置のＣＰＵの三次元形状モデルの生成処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２９】
１  三次元形状モデル生成装置
２、７、９  可搬型記録媒体
３、８、１０  コンピュータプログラム
４  端末装置
５  中央装置
６  ネットワーク網
１１、４１、５１  ＣＰＵ
１２、４２、５２  補助記憶手段
１３、４３、５３  ＲＡＭ
１４、４４、５４  記憶手段
１５、４５、５５  通信手段
１６、４６  入力手段
１７、４７  表示手段
１８、４８  出力手段
１９  内部バス
１４１、４４１、５４１  解析結果記憶部
１４２  仮想三次元形状モデル生成情報記憶部
【図１】
2008171074.tif 000010
【図２】
2008171074.tif 000011
【図３】
2008171074.tif 000012
【図４】
2008171074.tif 000013
【図５】
2008171074.tif 000014
【図６】
2008171074.tif 000015
【図７】
2008171074.tif 000016
【図８】
2008171074.tif 000017
【図９】
2008171074.tif 000018
【図１０】
2008171074.tif 000019
【図１１】
2008171074.tif 000020
【図１２】
2008171074.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成20年1月9日(2008.1.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９１】
ＣＰＵ１１は、実測値Ｕに基づいて、近接する複数の仮想的な三次元形状モデル情報の特徴量Ｔを、仮想三次元形状モデル生成情報記憶部１４２から抽出し（ステップＳ１００３）、特徴量Ｔを補間して（ステップＳ１００４）、新たな三次元形状モデル情報を生成する（ステップＳ１００５）。すなわち、仮想三次元形状モデル生成情報記憶部１４２には、特徴量Ｔを段階的に変化させた複数の仮想的な三次元形状モデル情報に対応する実測値等が記憶されている。したがって、入力された実測値に近接する特徴量を有する仮想的な三次元形状モデル情報を少なくとも二つ抽出し、抽出された仮想的な三次元形状モデル情報に対応する特徴量Ｔの平均値を算出することにより、入力された実測データに対応した三次元形状モデル情報に近似した三次元形状モデル情報を生成することが可能となる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９４】
以上のように本実施の形態３によれば、三次元形状モデル情報の特徴量を特定することが困難である実測データしか取得することができない場合であっても、例えば上述の仮想三次元形状モデル生成情報記憶部１４２のようなルックアップテーブルを事前に生成しておくことにより、近似的に対応する三次元形状モデル情報を、精度良く生成することが可能となる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２１】
ＣＰＵ５１は、推定された複数の特徴量Ｔ及び固有ベクトル行列Ｐを端末装置４へ送信する（ステップＳ１２０５）。端末装置４のＣＰＵ４１は、中央装置５から推定された複数の特徴量Ｔ及び固有ベクトル行列Ｐを受信し、受信した固有ベクトル行列Ｐの逆行列Ｐ-1を受信した特徴量Ｔに乗算することにより、求める三次元形状モデル情報Ｓの座標値を逆算し、新たな三次元形状モデル情報を生成する。ＣＰＵ４１は、生成された三次元形状モデル情報を、表示手段４７へ表示出力する。もちろん、出力手段４８へ印刷出力しても良いし、通信手段４５を介して外部のコンピュータへ出力しても良い。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２３】
また、中央装置５は、実施の形態１と同様に、三次元形状データそのものを端末装置４から受信し、三次元形状モデル情報の特徴量の値を特定しても良いし、実施の形態３と同様に、仮想三次元形状モデル生成情報記憶部１４２のようなルックアップテーブルを事前に生成しておくことにより、実測データに基づいて、三次元形状モデル情報の特徴量を特定することが困難である場合であっても、近似的に対応する三次元形状モデル情報を、精度良く生成しても良い。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２７】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変形、置換等が可能であることは言うまでもない。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２９】
１  三次元形状モデル生成装置
２、７、９  可搬型記録媒体
３、８、１０  コンピュータプログラム
４  端末装置
５  中央装置
６  ネットワーク網
１１、４１、５１  ＣＰＵ
１２、４２、５２  補助記憶手段
１３、４３、５３  ＲＡＭ
１４、４４、５４  記憶手段
１５、４５、５５  通信手段
１６、４６  入力手段
１７、４７  表示手段
１８、４８  出力手段
１９、４９、５６  内部バス
１４１、４４１、５４１  解析結果記憶部
１４２  仮想三次元形状モデル生成情報記憶部