【手続補正書】
【提出日】令和1年8月19日(2019.8.19)
【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】
画像リターゲティングのコンピュータ実施方法であって、
第１の対象に関する画像データを獲得することであって、前記獲得された画像データは、前記第１の対象の表面に分布された複数のマーカのモーションに基づいたモーションキャプチャデータを含む、前記画像データを獲得することと、
前記マーカのそれぞれを前記第１の対象の前記表面上の各場所に関連付けることと、
前記モーションキャプチャデータの複数のブレンドシェイプを計算することであって、前記複数のブレンドシェイプのそれぞれは前記マーカの構成に基づく、前記複数のブレンドシェイプを計算することと、
前記複数のブレンドシェイプの誤差関数であって、生理学的制約にもとづく前記誤差関数を評価して、前記誤差関数に関連付けられた誤差項が所定の閾値より大きいと決定することと、
前記誤差関数に基づいて、前記複数のブレンドシェイプを使用して第２の対象をリターゲティングできると決定することと、
前記複数のブレンドシェイプを前記第２の対象に適用して新しいアニメーションを生成することと、
を含む、コンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記複数のブレンドシェイプを使用して前記第２の対象をリターゲティングできると決定することは、前記誤差項が前記所定の閾値より大きいと決定すると、前記誤差関数を調整して前記誤差項を小さくすることをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記誤差関数を調整することは、前記誤差項がターゲット値に近付くように前記誤差関数を調整することを含み、前記ターゲット値は、無限大、ゼロ、負の無限大、または、固定値である、請求項２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記誤差関数を調整することは、前記ブレンドシェイプの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数の重みを調整することをさらに含み、各ブレンドシェイプに関連付けられた前記１つまたは複数の重みは、前記各ブレンドシェイプのアクティブ化の確率を含む、請求項２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記モーションキャプチャデータの前記複数のブレンドシェイプを計算することは、
前記複数のブレンドシェイプを時間の順方向に計算して、順時間結果を生成することと、
前記複数のブレンドシェイプを時間の逆方向に計算して、逆時間結果を生成することと、
前記複数のブレンドシェイプの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数の重みを、前記順時間結果と前記逆時間結果との相関に基づいて、調整することと、
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記複数のブレンドシェイプを使用して前記第２の対象にリターゲティングできると決定される時、前記複数のブレンドシェイプを前記第２の対象に適用して、新しいアニメーションを生成することは、前記ブレンドシェイプの１つまたは複数を前記第２の対象に関連付けることを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記第１の対象は、現実の俳優であり、前記第２の対象は、仮想の俳優である請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
第１の対象を含む画像データのソースであって、前記画像データは、前記第１の対象の表面に分布された複数のマーカのモーションに基づいたモーションキャプチャデータを含む、前記画像データのソースと、
メモリに記憶された命令を実行する少なくとも１つのプロセッサと、
を含む、画像リターゲティングシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサによる前記命令の実行は、
前記マーカのそれぞれを前記第１の対象の前記表面の各場所に関連付け、
前記モーションキャプチャデータの複数のブレンドシェイプであって、それぞれ、前記マーカの構成に基づく前記複数のブレンドシェイプを計算し、
前記複数のブレンドシェイプの誤差関数であって、生理学的制約にもとづく前記誤差関数を評価して、前記誤差関数に関連付けられた誤差項が所定の閾値より大きいと決定し、
前記誤差関数に基づいて、前記複数のブレンドシェイプを使用して第２の対象をリターゲティングできると決定し、
前記複数のブレンドシェイプを前記第２の対象に適用して、新しいアニメーションを生成する、
画像リターゲティングシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサは、さらなる命令を実行して、前記誤差項が前記所定の閾値より大きいと決定すると、前記誤差関数を調整して前記誤差項を小さくすることによって、前記複数のブレンドシェイプを使用して前記第２の対象をリターゲティングできると決定する、請求項８に記載の画像リターゲティングシステム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのプロセッサは、さらなる命令を実行して、前記誤差項がターゲット値に近付くように前記誤差関数を調整し、前記ターゲット値は、無限大、ゼロ、負の無限大、または、固定値である、請求項９に記載の画像リターゲティングシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサは、さらなる命令を実行して、前記ブレンドシェイプの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数の重みを調整することによって、前記誤差関数を調整し、各ブレンドシェイプに関連付けられた前記１つまたは複数の重みは、前記各ブレンドシェイプのアクティブ化の確率を含む、請求項９に記載の画像リターゲティングシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサは、さらなる命令を実行して、
前記複数のブレンドシェイプを時間の順方向に計算して、順時間結果を生成することと、
前記複数のブレンドシェイプを時間の逆方向に計算して、逆時間結果を生成することと、
前記複数のブレンドシェイプの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数の重みを、前記順時間結果と前記逆時間結果との相関に基づいて、調整することと
によって、前記モーションキャプチャデータの前記複数のブレンドシェイプを計算する、請求項９に記載の画像リターゲティングシステム。
【請求項１３】
前記複数のブレンドシェイプを使用して前記第２の対象をリターゲティングできると決定される時、前記少なくとも１つのプロセッサは、さらなる命令を実行して、前記ブレンドシェイプの１つまたは複数を前記第２の対象に関連付けることによって、前記第２の対象をアニメーションにする、請求項８に記載の画像リターゲティングシステム。
【請求項１４】
前記第１の対象は、現実の俳優であり、前記第２の対象は、仮想の俳優である、請求項８に記載の画像リターゲティングシステム。
【請求項１５】
命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、
第１の対象に関する画像データを獲得することであって、前記画像データは、前記第１の対象の表面に分布された複数のマーカのモーションに基づいたモーションキャプチャデータを含む、前記画像データを獲得することと、
前記マーカのそれぞれを、前記第１の対象の前記表面の各場所に関連付けることと、
前記モーションキャプチャデータの複数のブレンドシェイプを計算することであって、前記複数のブレンドシェイプは、それぞれ、前記マーカの構成に基づく、前記複数のブレンドシェイプを計算することと、
前記複数のブレンドシェイプの誤差関数であって、生理学的制約にもとづく前記誤差関数を評価して、前記誤差関数に関連付けられた誤差項が所定の閾値より大きいと決定することと、
前記誤差関数に基づいて、前記複数のブレンドシェイプを用いて第２の対象をリターゲティングできると決定することと、
前記複数のブレンドシェイプを前記第２の対象に適用して、新しいアニメーションを生成することと、
を含む操作を前記プロセッサに行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記誤差関数を評価することは、１以上のエネルギー関数を最小化することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１７】
前記生理学的制約は少なくとも１つの筋肉にもとづく請求項１に記載のコンピュータ実施方法。