(57)【要約】【課題】本発明は、複数の特徴を含むオブジェクトの画像データベースを作成する方法およびシステムを提供する。【解決手段】複数の特徴を含むオブジェクトの画像データベースを生成する方法およびシステムを提供する。本発明は、識別すべきオブジェクトと同じ一般タイプの複数の特徴を含むオブジェクトの１つまたは複数の３次元表現を用いて、所望するのと同じ数だけ画像を生成する。これらの画像は、訓練および／または識別の目的で用いることができる画像データベースをポピュレートするために使用される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の特徴を含む一般タイプのオブジェクトの画像データベースを作成する方法であって、
ａ．  複数の特徴を含む一般タイプのオブジェクトの少なくとも１つの３Ｄ基準表現を提供するステップと、
ｂ．  前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現から複数の画像を生成するステップと、
ｃ．  データベースを、前記生成された画像でポピュレートするステップ
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
（ｉ）前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現の小さな複数の変形；
（ｉｉ）前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現の大きな複数の変形；
のうち少なくとも一方の変形を生成することを当該生成ステップは含む、方法。
【請求項３】
前記生成ステップは、複数視点から前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現の２Ｄ投影を生成することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
複数の視点それぞれについて変化する照明条件に対応する、複数の画像を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記３Ｄ基準表現の変化するテクスチャ色条件に対応する、複数の画像を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも１つの前記３Ｄ基準表現が、識別すべき少なくとも１つのオブジェクトに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
顔の画像データベースを作成する方法であって、
ａ．  少なくとも１つの３Ｄアバターを提供するステップと、
ｂ．  前記少なくとも１つの３Ｄ基準アバターから複数の画像を生成するステップと、
ｃ．  データベースを、前記生成された画像でポピュレートするステップ
を含む方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
（ｉ）前記少なくとも１つの基準アバターの小さな複数の変形；
（ｉｉ）前記少なくとも１つの基準アバターの大きな複数の変形；
のうち少なくとも一方の変形を生成することを当該生成ステップは含む、方法。
【請求項９】
当該生成ステップは、複数視点から前記少なくとも１つの３Ｄ基準アバターの２Ｄ投影を生成することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
複数の視点それぞれについて変化する照明条件に対応する、複数の画像を生成することをさらに含む、請求項7に記載の方法。
【請求項１１】
前記基準アバターの変化するテクスチャ色条件に対応する、複数の画像を生成することをさらに含む、請求項7に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの前記３Ｄ基準アバターが、識別すべき少なくとも１つの顔に対応する、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
複数の特徴を含む一般タイプのオブジェクトの画像データベースを作成するシステムであって、
ａ．  複数の特徴を含む一般タイプのオブジェクトの少なくとも１つの３Ｄ基準表現を含む生成器データベースと、
ｂ．  前記生成器データベースにおける前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現から複数の画像を生成する画像生成器と、
ｃ．  前記生成された画像を格納する画像データベース
を含むシステム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のシステムであって、
（ｉ）前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現の小さな複数の変形；
（ｉｉ）前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現の大きな複数の変形；
のうちの少なくとも一方の変形を前記画像生成器が生成するものである，システム。
【請求項１５】
前記画像生成器は、複数視点から前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現の２Ｄ投影を生成するものである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記画像生成器は、各視点について変化する照明条件に対応する複数の画像を生成するものである、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記画像生成器は、各視点について前記３Ｄ基準表現の変化するテクスチャ色条件に対応する複数の画像を生成するものである、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記生成器データベースは、識別すべき少なくとも１つのオブジェクトの３Ｄ表現を含むものである、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１９】
顔の画像データベースを作成するシステムであって、
ａ．  少なくとも１つの３Ｄ基準アバターを含む生成器データベースと、
ｂ．  前記少なくとも１つの３Ｄ基準アバターから複数の画像を生成する画像生成器と、
ｃ．  前記生成された画像を格納する画像データベース、
を含むシステム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のシステムであって、
（ｉ）前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現の小さな複数の変形；
（ｉｉ）前記少なくとも１つの３Ｄ基準表現の大きな複数の変形；
のうち少なくとも一方の変形を前記画像生成器は生成するものである、システム。
【請求項２１】
前記画像生成器は、複数視点から前記少なくとも１つの３Ｄ基準アバターの２Ｄ投影を生成するものである、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記画像生成器は、各視点について変化する照明条件に対応する複数の画像を生成するものである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
前記画像生成器は、各視点について前記３Ｄ基準アバターの変化するテクスチャ色条件に対応する複数の画像を生成するものである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
前記生成器データベースは、識別すべき少なくとも１つの顔の３Ｄアバターを含むものである、請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像データベースの生成、より詳細には複数の特徴を含むオブジェクトの３Ｄ表現を用いて、画像データベースをポピュレートするための、２Ｄ画像の生成に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像データベースの用途は多種多様である。重要な用途の１つにおいては、所定の一般タイプのオブジェクトを識別するシステムが、このようなオブジェクトの写真のデータベースに基づく「訓練」を通じて認識能力を獲得することができる。ここで「訓練」という用語は、一連のプローブなど、検索とマッチングを容易にするシステムを作成し,改良を図ることを意味する。あるいは、訓練なしで比較用の基準集合として画像データベースを直接用いることもできる。いずれの場合においても、写真が解析されて、識別すべきオブジェクトに対するプローブとして役立つ、経験的に確定された特性が与えられる。任意の所定の識別を実行する際の有効性は、画像データベースが実際にどの程度オブジェクトのタイプを網羅しているか、そして、写真がどのような状況で撮影されたかによって部分的に左右される。例えば、識別対象が人間の顔である場合、識別の信頼度は、対象顔の姿勢と照明条件に対応する姿勢と照明条件の下で撮影された、対象に類似している個人の写真がデータベースに含まれているかどうかによって決まる。
【０００３】
従来の識別訓練システムの大きな弱点は、既存の写真に依存するということである。既存の写真に、対象の姿勢と照明条件におおよそであれ対応する姿勢と照明条件の下で撮影された個人の写真が含まれるような状況では、訓練データベースにより効果的なプローブが得られる。しかし、このような画像がデータベース写真に含まれない場合、対象に類似している画像がデータベースに含まれることがないため、データベースの有用性は低くなる。一般に、従来の訓練システムでは、対象に対応する適切な写真データがなければこの問題を改善することができない。多くの場合、標準的な姿勢から撮影された写真が利用可能であるが、対象写真は非標準的な姿勢から撮影されたものである。人間の顔を再び例にとれば、データベースに含まれるのが主に正面からの視点の写真である場合、捕捉された対象の正面からの視点のものは識別可能であるが、側面からの視点のものは識別できないことがある。側面からの視点の写真のデータベースを利用できない場合、システムが対象を識別できないことがある。
【０００４】
従来の訓練システムは既存の画像ソースに依存するため、統計的に信頼のおけるプローブを作成することができるほど十分に大きなデータベースを得ることを目的として、識別されるオブジェクトのタイプに属する多数の個別例の画像を組み合わせざるを得ないことがある。この手法は、プローブをより一般性のあるものにするという効果がある。なぜなら、プローブが、個別オブジェクトではなくオブジェクト集合に共通する特徴を検出できるからである。しかし、この手法を用いると、所定の個別オブジェクトを識別する必要がある場合に問題が生じることがある。
【０００５】
したがって、利用可能な写真データが不十分である場合に識別を目的として効果的に使用できる画像データベースを作成する実際的な方法が必要とされている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、複数の特徴を含むオブジェクトの画像データベースを作成する方法およびシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この画像データベースは、識別システムの訓練を目的として利用してもよいし、識別において直接利用してもよい。この手法では、複数の特徴を含むオブジェクト（１つまたは複数）の１つまたは複数の３Ｄ表現が用いられる。単一の個別オブジェクトを識別する必要がある場合、そのオブジェクトに対応する単一の３Ｄ表現を用いてデータベースが生成される。複数の個別オブジェクトを識別する必要がある場合は、各個別オブジェクトの３Ｄ表現が利用可能であれば、それらからの画像を組み合わせることによりデータベースが生成される。識別される所定のオブジェクトを利用できない場合にも、画像データベースを作成してもよい。その代わりに、類似と総称されるオブジェクトの１つまたは複数の３Ｄ表現を用いてもよい。一般タイプのオブジェクトを多数含む３Ｄ表現集合から生成される画像を組み合わせることにより、訓練用の、または一般タイプの任意の要素を識別するための画像データベースを作成してもよい。
【０００８】
複数視点から、そして、複数の照明条件のもとで２Ｄ投影を生成することにより、画像を３Ｄ表現から生成してもよい。また、対象オブジェクトの予想される内部の動きに対応する各３Ｄ表現の小さな変形または大きな変形を用いて投影を生成することができる。既知の方法を用いて、データベースの指標付けと分類を実行してもよい。例えば、姿勢（３次元における位置、３次元における回転、変形など）に従って指標付けを実行してもよい。画像の分類は階層的であってもよく、プローブはベイズ識別器、ニューラルネットワーク、またはその他の手法を用いて生成してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本出願は、２００３年３月６日出願の米国仮出願第６０／４５２，４２９号、第６０／４５２，４３０号、および第６０／４５２，４３１号の優先権を主張し、その利益を享受するものであり、それらの開示の内容は、参照により援用したものとする。
【００１０】
各図面すべてにおいて、同種の参照文字は一般に同一部分を指している。図面は必ずしも実際の大きさを表しているわけではなく、一般に本発明の原理を説明することに重点が置かれている。以下の説明においては、本発明の様々な実施態様を以下の図面を参照しながら記述する。
【００１１】
第１の実施の形態においては、本発明は、複数の特徴を含む一般タイプのオブジェクトの画像データベースを作成する方法を提供するものである。この方法により、複数の特徴を含む一般タイプのオブジェクトの少なくとも１つの３Ｄ基準表現が提供される。この３Ｄ基準表現（１つまたは複数）は、複数の特徴を含む少なくとも１つの対象オブジェクトに対応する表現を含んでもよい。この３Ｄ基準表現（１つまたは複数）を用いて複数の画像が生成される。次に、生成された画像で画像データベースがポピュレートされる。一実施態様においては、複数の特徴を含むオブジェクトの一部の動きに対応できる各３Ｄ表現の複数の小さな変形または大きな変形から画像が生成される。別の実施態様においては、３Ｄ基準表現（１つまたは複数）の投影と、それらを変形したものを複数視点から作成することにより画像が生成される。さらに別の実施態様においては、変化する照明条件に対応する複数の画像が、各投影について生成される。さらに別の実施態様においては、３Ｄ基準表現の変化するテクスチャ色条件に対応する複数の画像が、各投影について生成される。これらの実施態様を様々に組み合わせてもよい。
【００１２】
第２の実施の形態においては、本発明は、複数の特徴を含む一般タイプのオブジェクトの画像データベースを作成するシステムを提供するものである。このシステムは、複数の特徴を含む一般タイプのオブジェクトの少なくとも１つの３Ｄ基準表現を含む生成器データベースと、生成器データベースにおける３Ｄ基準表現（１つまたは複数）から複数の画像を生成する画像生成器と、生成された画像を格納する画像データベースを含むものである。この生成器データベースは、少なくとも１つの対象オブジェクトに対応する表現を含んでもよい。
【００１３】
一実施態様においては、この画像生成器は、複数の特徴を含むオブジェクトの一部の動きに対応できる３Ｄ表現の画像の複数の小さな変形または大きな変形を生成する。別の実施態様においては、この画像生成器は、３Ｄ基準表現（１つまたは複数）の２Ｄ投影と、それらを変形したものを複数の視点から生成する。さらに別の実施態様においては、この画像生成器は、各視点について変化する照明条件に対応する複数の画像を生成する。さらに別の実施態様においては、この画像生成器は、各視点について変化するテクスチャ色条件に対応する複数の画像を生成する。これらの実施態様を様々に組み合わせてもよい。
【００１４】
第３の実施の形態においては、上述の方法およびシステムは、複数の特徴を含む３Ｄオブジェクトが顔であり３Ｄ表現が「アバター」である場合に用いられる。ここで、アバターとは、電子的３Ｄグラフィック表現または絵的表現である。
【００１５】
本発明は、顔、動物、植物、建物など、複数の特徴を含むあらゆるオブジェクトの画像データベースを生成するのに使用することができる。説明を簡単にするために、以下の説明においては、通常の（ただしこれに限定されない）応用として顔に焦点を当てる。
【００１６】
本発明の一実施態様においては、顔の３Ｄ表現はアバターモデルである。アバタージオメトリは、アバターの面に近似する三角ポリゴン集合の頂点である、３Ｄにおける点のメッシュにより表してもよい。一表現においては、各頂点に明度が与えられており、各三角面を、その頂点に割り当てられた明度の平均に従って色付けしてもよい。この明度は、写真を基に作成できる２Ｄテクスチャマップから決定される。
【００１７】
一般にアバターには、鼻や口といった特徴の幾何学的細部と頭部の完全なカラーマップを含む、人間の頭部の完全な表現が含まれる。あるいは、頭部正面の幾何学的テクスチャと表面テクスチャのみ有するアバターを用いてもよい。際立った幾何学的細部がほとんどまたは全く組み入れられていないが、個別のテクスチャ情報を持っている、包括的なジオメトリを有するアバターを用いてもよい。さらに、上記の特徴の組み合わせを有するアバターを用いてもよい。
【００１８】
このアバターは、アバターに対して固定されている座標系が関連付けられ、３つの角自由度（ピッチ、ロール、ヨー）と、３空間における剛体中心の３つの並進自由度により指標付けされる。さらに、顎、歯、目などアバターの個々の特徴が、アバター記述の一部を形成する独自の局所座標（例えば顎軸）を有してもよい。これにより、変化する表情またはその他の内部の動きを容易に顔に組み入れることができる。本発明は、異なるデータ表現が用いられるアバターに適用してもよい。例えば、テクスチャ値をＲＧＢ値として表してもよいし、あるいはＨＳＬなど他の色表現を用いて表してもよい。アバターの面上のテクスチャは、アバタージオメトリにマッピングされる色データであってもよい。テクスチャマップは、ビットマップなどコンピュータベースの画像ファイルであってもよいし、アバターの面の各頂点、ポリゴン、または領域に関連するＲＧＢ値のテーブルであってもよい。アバター頂点を表すデータとアバター頂点間の関係は、種々様々であってもよい。例えば、メッシュ点をつないで、アバターの面を表す非三角ポリゴンを形成してもよい。
【００１９】
本明細書で用いるアバター（１つまたは複数）は、本明細書と同時に出願されその内容を参照により援用した「不変視点からの画像マッチングおよび２次元画像からの３次元モデルの生成(VIEWPOINT-INVARIENT IMAGE MATCHING AND GENERATION OF THREE-DIMENSIONAL MODELS FROM TWO-DIMENSIONAL IMAGERY)」と題する米国第＿号に記載された方法またはシステムを用いて生成してもよい。
【００２０】
本発明は、３Ｄアバターから２Ｄ画像を生成する従来型のレンダリングエンジンを含んでもよい。このレンダリングエンジンをＯｐｅｎＧＬまたはその他の任意の３Ｄレンダリングシステムに実装してもよい。これにより、３Ｄアバターのカメラ視点を表す２Ｄ画像平面に３Ｄアバターを迅速に投影することができる。また、このレンダリングエンジンは、アバターの変化する照明に対応する２Ｄ投影の生成を可能にする照明機能を備えていてもよい。当技術分野で周知のように、変化する色、強度、および位置の相異なる数の光源に対応する照明をレンダリングエンジンにより生成してもよい。
【００２１】
図１は、識別される複数の特徴を含む３Ｄオブジェクトが顔であり、３Ｄ表現の集合がアバターである場合の、本発明の基本動作を示している。提供される基準アバターを図の最上部に示している。本明細書で用いる「姿勢」という用語は、アバターの視点（すなわち、回転と並進）および小さな変形の所定の組み合わせを意味している。小さな変形と大きな変形は、顔の表情の変化または会話に付随することがある顎の動き、唇の動き、眉の上がり、またはその他の顔の動きに対応してもよい。各アバターは、相異なる姿勢の複数の画像から投影を生成することにより複数の画像を生成するのに用いられる。姿勢は、系統的に段階を踏んで変化してもよい。姿勢はまず、変化するヨー、ピッチ、およびロール、スケール、並進、並びに小さな変形により徐々に変化する。次に、各姿勢について、アバターの照明条件の変化に応じて複数の画像を生成してもよい。これらの画像は、識別システムの訓練に用いられるデータベースをポピュレートするため利用してもよい。
【００２２】
このデータベースは、予想される対象の姿勢と照明の実質的部分を含むのに十分リッチで充実したものにすることが好ましい。これにより、対象をロバストに識別できるシステムを作成することができる。
【００２３】
このデータベースは、１列ごとに、１行ごとに、複数の相異なる分解能で、および／またはＲＧＢなどの複数の相異なるカラーフォーマットを用いてなど、任意の多数のフォーマット形態で画像を格納してもよい。アバター（１つまたは複数）から生成される画像は、姿勢と照明に応じて指標付けしてもよい。各姿勢は、ピッチ、ロール、およびヨー、スケール、並びに並進により指標付けしてもよい。あるいは、並進を伴っての正の球交差円を介する指標付けを用いてもよい。
【００２４】
個人の顔用の検出器は、その個人に対応する単一アバターから生成される画像から作成することが望ましい。これらの画像は、多数の相異なるスケール、位置、回転、および照明においてレンダリングしてもよい。検出プロセスの効率を高めるために、この分類方法を用いて、可能な姿勢の集合が粗い分類から精細な分類に及ぶグループに分割される。最も粗いグループには、基準範囲における全姿勢が含まれる。検出が粗いグループ内で実行される際、その検出に対応するより精細な範囲内のプローブが利用される。所定の姿勢を含むグループについてすべての検出器の応答が肯定的である場合に限り、所定の姿勢において顔が検出される。このように粗いレベルから精細なレベルにわたる戦略においては、顔を含んでいないソース画面におけるシーンのほとんどの部分を、ほんのわずかな計算を利用する粗いプローブだけを用いて拒否できるように、アバターデータベースから生成される検出器が構成される。これにより、コンピュータを駆使した処理を、検出が行われる領域に一層集中させることができる。
【００２５】
所定の姿勢における個人を識別する必要がある場合は、所望の姿勢に対応する画像だけを生成することにより、データベースの特定性を高めてもよい。所定の個人ではなく任意の人間の顔を検出する必要がある場合は、利用可能な基準アバターをすべてデータベースに集約してもよい。これらの方法は、連続して用いてもよいし交互に用いてもよい。例えば、任意の人間の顔を最初に検出し、次に、所定の個人を検出するようにシステムを調整した後で、所定の姿勢における所定の個人を識別するようにシステムをさらに調整してもよい。
【００２６】
本発明は、利用可能な画像が主に正面からの視点の写真から成っているが、対象（１つまたは複数）が、利用可能な画像だけが側面からの視点の写真であるような状況において特に有用である。このような場合は、画像データベースに含まれる画像を、所望の側面姿勢から生成された画像について重み付けしてもよい。次に、このデータベースにより訓練されるシステムまたはこのデータベースを利用するシステムが側面からの視点のものを識別するように良好に調整される。
【００２７】
当業者は理解できることであるが、生成された画像データベースから階層検出プローブが作成される、ニューラルネットワーク、ベイズ識別器、および決定木を用いて識別システムを訓練してもよい。これらのプローブは、配向が縦、横、および斜めである、０または１のエッジ値配列から構成される。プローブマスクにおける値１は、入力訓練画像の大多数にみられる固定しきい値を上回る値を有する一貫した不連続性が生じる場合に相当する。値０は、このような不連続性がない場合に相当する。入力画像が、プローブによりカバーされる、複数位置個所のうち十分な（概ね大きな）部分においてしきい値を上回る一連の不連続性を有している場合、所定のスケールと配向におけるプローブは肯定的な検出結果を出力する。入力画像とプローブ検出器マスクが一致しているかどうかを決定するため内積、論理比較、またはその他の既知の方法を用いて、当該の部分を計算してもよい。
【００２８】
ここで、本発明を組み込んだハードウェアシステム２００を示す図２を参照するとよい。図示したように、このシステムは、解析される静止入力画像を提供するビデオソース２０２（例えば、ビデオカメラまたはスキャニング装置）を含んでいる。入力画像は、本発明により生成される画像データベースを用いて直接訓練されたシステムにより識別される対象顔の画像であってもよい。ビデオソース２０２の出力は、デジタイザ２０４によりフレームとしてピクセル配列にデジタル化される。デジタル化された画像は、すべてのシステムコンポーネントの通信を媒介するシステムバス２０６を通って伝送される。デジタル化された画像は、大容量記憶装置（ハードディスクまたは光学式記憶装置）２０８に記憶保存してもよいし、メインシステムメモリ２１０（具体的には、同じサイズの一連の入力画像バッファ２１２を定義するパーティション内に）に記憶保存してもよい。
【００２９】
図示したシステムの動作は、中央演算処理装置（「ＣＰＵ」）２１４が制御する。以下に説明する画像処理操作を迅速に実行できるように、このシステムにグラフィックス／画像処理ボード２１６を備えることが好ましい。これは、当業者にとって周知の標準コンポーネントである。
【００３０】
ユーザーは、キーボード２１８と位置検出装置（例えばマウス）２２０を用いてシステムと対話する。いずれかの装置からの出力を用いて、情報を指定したり、あるいはディスプレイ２２０の所定の点または領域を選択して、システムにより実行される機能を指示することができる。
【００３１】
メインメモリ２１０は、ＣＰＵ２１２の動作と、ＣＰＵと他のハードウェアコンポーネントとの相互作用を制御する一群のモジュールを含んでいる。オペレーティングシステム２２２は、メモリアロケーション、ファイル管理、大容量記憶装置２０８の動作など、低レベルの基本的システム機能の実行を制御する。高レベルでは、一連の記憶された命令として実装されたアナライザ２２６が、後述するように本発明により実行される主要機能の実行を制御する。また、ユーザーインターフェイス２２８を定義する命令により、ディスプレイ２２２上での簡単な対話が可能になる。ユーザーインターフェイス２２８は、ユーザーに操作を指示する語またはグラフィック画像をディスプレイ２２２上に生成し、キーボード２１８および／または位置検出装置２２０からのコマンドを受け取る。最後に、メモリ２１０は、上述のように３Ｄアバターの生成器データベースを記憶保存するためのパーティション２３０を含んでいる。
【００３２】
各画像バッファ２１２の内容は、「ラスター」、すなわち、画像を集合的に表す不連続ピクセル位置の規則的２Ｄパターンを定義する。この内容を用いて、ディスプレイ２２２を制御（例えば、画像処理ボード２１６または画像サーバーを用いて）し、その画像を表示してもよい。フレームバッファにおける各記憶場所の内容は、ディスプレイ２２２上での対応するピクセルの表示を直接制御する。
【００３３】
メインメモリ２１０の各モジュールを個別に説明してきたが、これは明瞭に提示するためだけにそうしたのである。システムが必要なすべての機能を実行する限り、これらのモジュールがシステムおよびシステムのプログラミングアーキテクチャ内でどのように分散されているかは重要ではない。同様に、ピクセルマップは概念上グリッドとして構成されるが、ピクセルマップを実際にこの方法で保存する必要はない。むしろ、メモリ効率と伝送を考慮して、通常、ラスターパターンは順序付けられたピクセル配列として符号化される。
【００３４】
上述のように、本発明に関連する主要タスクの実行は、アナライザ２２６により制御される。識別システムを訓練するための画像データベースを生成し画像データベースをポピュレートするために必要なステップの実行において、アナライザ２２６は、ＣＰＵ２１２の動作を制御し、ＣＰＵとメインメモリ２１０との相互作用を制御する。図３は、アナライザ２２６の好ましい実装のコンポーネントを示している。投影モジュール３０２は３Ｄモデルを選択し、その２Ｄ投影を、選択された任意の平面上に作成する。一般に、生成するアバターそれぞれの姿勢の空間全体にわたる多数の投影を妥当な期間で作成するために、効率的な投影モジュール３０２が望ましい。レンダリングモジュール３０４により、アバター照明の指定を含むオプションを用いて、３Ｄアバターを２Ｄに迅速に投影することができる。画像生成器３０６は姿勢と照明を選択し、投影モジュールとレンダリングモジュールを用いて画像データベース用の画像を生成する。
【００３５】
図４は、画像データベース４０２が大容量記憶装置２０８内に記憶保存される、本発明の実施態様を示している。他の実施態様においては、画像データベース（または、その機能部分）をメインメモリ２１０またはオフライン記憶システムに記憶保存してもよい。図５は、メインメモリで実行される本発明の主要機能を示している。ステップ５０２において、生成するアバターが選択される。次に、ステップ５０４において、ステップ５０２で選択されたアバターの所定の小さな変形が選択される。ステップ５０６において、ステップ５０２およびステップ５０４における選択に対応するジオメトリを有するアバターを投影する視点が選択される。次に、ステップ５０８において、ステップ５０２、ステップ５０４、およびステップ５０６から得られた姿勢に対する所定の照明が選択される。ステップ５１０において、選択されたアバター、姿勢、および照明の組み合わせがレンダリングモジュールを用いてレンダリングされ、ステップ５１２において投影されて画像が生成される。ステップ５１４において、生成された画像が画像データベースに追加される。次に、所望の生成するアバターそれぞれに対応する所望の各姿勢に対応する所望の各照明について、ステップ５０２〜ステップ５１４が繰り返される。図５の一連のステップは一例に過ぎないのであって、これらのステップに限定されるものではない。
【００３６】
すなわち、本発明は、任意の可能な一連のステップを用いて画像を生成してもよい。例えば、最初に、生成するアバター（ステップ５０２）、視点（ステップ５０６）、および照明（ステップ５０８）を選択し、次に、可能な小さな変形（ステップ５０４）を繰り返してから、モデルのレンダリング（ステップ５１０）と投影（５１２）を行うことにより、画像を生成してもよい。
【００３７】
上述のように、対象オブジェクトが顔であり基準オブジェクトがアバターである場合のハードウェア実装の一部の態様を記述してきたが、本発明は顔識別システム向けの訓練データベースの生成に限定されるものではなく、複数の特徴を含む任意のオブジェクトを識別するための訓練データベースを生成するのに用いてもよい。
【００３８】
したがって、上述のことは、複数の特徴を含むオブジェクトを記述する部分的な情報しか入手できない場合にそのオブジェクトの３Ｄモデルの生成するための、非常に広範かつ有利な方法を表していることが理解されるであろう。本明細書で採用した用語と表現は、説明のために用いたものであり、これらに限定されるものではない。かかる用語と表現の使用においては、図示および説明した特徴またはその一部に相当するものを排除するものではないのであって、本発明の請求の範囲内で様々な変更が可能であることは明白である。例えば、適切なソフトウェア命令を用いて、あるいはハードウェア回路として、あるいはハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして（ここで、例えば、ピクセル操作とレンダリングは専用ハードウェアコンポーネントにより実行される）、本発明の各種モジュールを汎用コンピュータに実装することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】３Ｄ基準オブジェクトから始めて、画像データベースを提供する、本発明の各種構成要素を概略的に示している。
【図２】本発明による代表的なハードウェア環境を示すブロック図である。
【図３】図２に示したアナライザの主要構成要素を示すブロック図である。
【図４】図２に示した大容量記憶装置の主要構成要素を示すブロック図である。
【図５】アナライザの主要機能を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４０】
２３０  生成器データベース
３０６  画像生成器
【図１】
2006522411.tif 000003
【図２】
2006522411.tif 000004
【図３】
2006522411.tif 000005
【図４】
2006522411.tif 000006
【図５】
2006522411.tif 000007
【国際調査報告】
2006522411.tif 000008
2006522411.tif 000009
2006522411.tif 000010