画像から動画化された対象物の三次元モデルを生成する方法であって、境界判断手段によって、モデル化される前記動画化された対象物の境界を判断する段階と、目印位置判断手段によって、モデル化される前記動画化された対象物上の1つ又はそれ以上の目印の位置を判断する段階と、スケールオリエンテーション判断手段によって、前記目印の位置に基づいて前記画像内の前記動画化された対象物のスケールおよびオリエンテーションを判断する段階と、位置合わせ手段によって、前記目印を有する前記動画化された対象物の画像を変形グリッドに位置合わせする段階と、3Dモデル生成手段によって、前記変形グリッドへの前記対象物の画像のマッピングに基づいて該動画化された対象物の可変形3Dモデルを生成する段階と、定義手段によって、特徴空間に格納されたジェスチャーを用いて前記可変形3Dモデルの動きを動画化するよう前記可変形3Dモデルと特徴空間との間のマッピングを定義する段階であって、前記ジェスチャーは他の対象物の3次元モデルに適用されるよう構成されている、段階と、を有することを特徴とする方法。命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を含む製造物であって、前記命令は、計算機による実行に応答して前記計算機に:ジェスチャーを実行する第一の対象物の画像を受信する段階と、前記第一の対象物の少なくとも一つの動きから前記ジェスチャーに関連付けられた少なくとも一つの動きを決定してジェスチャーオブジェクトを発生させる段階であって、前記ジェスチャーオブジェクトは、前記ジェスチャーの間に発生する配色の変化を記憶するよう構成された配色変化変数と、該ジェスチャーの間に発生する表面の変化を記憶するよう構成された二次元変化変数と、該ジェスチャーの間に発生する前記対象物に付随する少なくとも一つの頂点の変化を記憶するよう構成された三次元変化変数とを更に含む、段階と、前記ジェスチャーオブジェクトを第二の対象物の三次元モデルに適用して前記ジェスチャーオブジェクトを用いて前記第二の対象物を動画化する段階とを実行させるものである、製造物。ジェスチャーモデルを生成する方法であって、ジェスチャーを行う第一の対象物の画像を受信する段階と、ジェスチャーオブジェクトを生成するために、前記第一の対象物の少なくとも一つのジェスチャーから前記ジェスチャーに付随する少なくとも一つの動きを判断する段階と、を含み、前記ジェスチャーオブジェクトは、前記ジェスチャーの間に発生する配色の変化を記憶する配色変化変数と、該ジェスチャーの間に発生する表面の変化を記憶する二次元変化変数と、該ジェスチャーの間に発生する前記対象物に付随する少なくとも一つの頂点の変化を記憶する三次元変化変数とを更に含み、そして前記ジェスチャーオブジェクトを第二の対象物の三次元モデルに適用して前記ジェスチャーオブジェクトを用いて前記第二の対象物を動画化する段階を備えた、ことを特徴とする方法。対象物のジェスチャーに付随するデータを記憶するよう構成されたジェスチャーオブジェクトデータ構造を記憶する有形のコンピュータ可読媒体であって、少なくとも一つの頂点の変換を可能にするために、ジェスチャーの特徴空間とテクスチャおよび少なくとも一つの頂点を有する第一のモデルのモデル空間との間のマッピングを記憶するよう構成されているスケーラ場変数と、ジェスチャーの間の前記モデルの配色の変化を記憶するよう構成されたテクスチャ変化変数と、前記ジェスチャーの間の前記モデルの表面の変化を記憶するよう構成されたテクスチャマップ変化変数と、前記ジェスチャーの間の前記モデルの前記少なくとも一つの頂点の変化を記憶するよう構成された頂点変化変数と、を含み、前記テクスチャ変化変数、前記テクスチャマップ変化変数、及び前記頂点変化変数は、前記ジェスチャーをテクスチャ及び少なくとも一つの頂点を有する第二のモデルに適用することを可能にするよう構成されている、ことを特徴とするコンピュータ可読媒体。ジェスチャーモデルを生成するよう構成されたコンピュータ実装システムであって、対象物の画像を受信し、該対象物の三次元可変形モデルを発生させるよう構成され、三次元モデルは表面および複数の頂点をもつ、三次元モデル発生モジュールと、前記対象物のジェスチャーに対応するジェスチャーオブジェクトを発生させ、それによって該ジェスチャーを別の対象物の三次元可変形モデルに適用できるようにするよう構成されたジェスチャー発生モジュールとを備え、前記ジェスチャー発生モジュールは、前記ジェスチャーの間、前記三次元可変形モデル上で生じる配色変化を記憶する配色変化変数に値を入れ、前記ジェスチャーの間に生じる前記三次元可変形モデルの表面の変化を記憶する二次元変化変数に値を入れ、前記ジェスチャーの間に生じる前記三次元可変形モデルの前記頂点の変化を記憶する三次元変化変数に値を入れるよう更に構成されている、ことを特徴とするシステム。命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を含む製造物であって、前記命令は、計算機による実行に応答して前記計算機に:画像から動画化された対象物の境界を判断する段階と、前記動画化された対象物上に1つ以上の目印の位置を判断する段階と、前記目印の位置に基づいて前記動画化された対象物のスケールとオリエンテーションを判断する段階と、前記目印を有する前記動画化された対象物の画像を変形グリッドと合わせる段階と、前記対象物の画像の前記変形グリッドへのマッピングに基づいて前記動画化された対象物の三次元可変形モデルを発生する段階と、特徴空間に記憶されたジェスチャーで前記三次元可変形モデルの動作を動画化するように前記三次元可変形モデルと特徴空間との間のマッピングを画定する段階とを実行させるものであり、前記ジェスチャーが他の対象物の三次元モデルに適用することができるようになっていることを特徴とするシステム。ジェスチャーに関連付けられたジェスチャーオブジェクトに基づいて三次元モデルを動画化する方法であって、前記ジェスチャーオブジェクトは、前記ジェスチャーに関連付けられたテクスチャの変化と、前記ジェスチャーに関連付けられた少なくとも一つの頂点の変化と、前記ジェスチャーに関連付けられた色変化とを格納し、当該方法は:コンピューティングデバイスにおいて、前記ジェスチャーオブジェクトのテクスチャの変化を前記三次元モデルに適用する段階と、コンピューティングデバイスにおいて、前記ジェスチャーオブジェクトの前記少なくとも一つの頂点の変化を前記三次元モデルに適用する段階と、コンピューティングデバイスにおいて、前記ジェスチャーオブジェクトの色変化を前記三次元モデルに適用する段階とを含む、方法。ジェスチャーを実行する第一のオブジェクトの画像を受領する段階であって、前記第一のオブジェクトは表面および頂点をもつ、段階と;前記ジェスチャーに応答しての前記表面に関連付けられた変化を示すよう構成された二次元変数および前記ジェスチャーに応答しての前記頂点に関連付けられた変化を示すよう構成された三次元変数を有するジェスチャーオブジェクトを定義する段階と;第二のオブジェクトを動画化するよう前記ジェスチャーオブジェクトを前記第二のオブジェクトのモデルに適用する段階とを含む、方法。命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は:ジェスチャーを実行する第一のオブジェクトの画像を受領するための命令であって、前記第一のオブジェクトは表面および頂点をもつ、命令と;前記ジェスチャーに応答しての前記表面に関連付けられた変化を示すよう構成された二次元変数および前記ジェスチャーに応答しての前記頂点に関連付けられた変化を示すよう構成された三次元変数を有するジェスチャーオブジェクトを定義するための命令と;第二のオブジェクトを動画化するよう前記ジェスチャーオブジェクトを前記第二のオブジェクトのモデルに適用するための命令とを含む、コンピュータ可読媒体。ジェスチャーを実行する第一のオブジェクトの画像を受領する手段であって、前記第一のオブジェクトは表面および頂点をもつ、手段と;前記ジェスチャーに応答しての前記表面に関連付けられた変化を示すよう構成された二次元変数および前記ジェスチャーに応答しての前記頂点に関連付けられた変化を示すよう構成された三次元変数を有するジェスチャーオブジェクトを定義する手段と;第二のオブジェクトを動画化するよう前記ジェスチャーオブジェクトを前記第二のオブジェクトのモデルに適用する手段とを有する、装置。熟練動画製作者がモデルを作成した状態で、典型的なシステムはまた、その同じ動画製作者が、一般にそのモデルに与えたいと思う様々なジェスチャーを動画化するように要求されることを必要とした。例えば、動画製作者は、微笑む、手を振る、又は話すという動画を作成し、次に、これらの動画をモデルに組み込んで目標とするジェスチャーをモデルに与えるであろう。挙動/ジェスチャーデータを生成する処理は、遅くて高価であり、熟練の動画製作者を必要とする。熟練動画製作者の助けなしにモデルに対するジェスチャー及び挙動を生成するための自動機構を提供することが望まれる。本発明が目指すものは、これらの最終目標である。本発明は、概して、人の顔のような対象物の、写真のようにリアルな3Dモデルを1つの画像又は、複数の画像から自動的に生成することを可能にする画像処理技術、統計解析、及び3D幾何変形を利用する。例えば、人の顔に関しては、1つの写真又は一連の写真から得られる顔立ちや特徴の細部が識別され、適切な3Dモデルを生成するために使用される。画像処理技術及びテクスチャマッピング技術はまた、1つ又は複数の写真を3Dモデルのための詳細で写真のようにリアルなテクスチャとして使う方法を最適化する。本発明の別の態様によれば、人のジェスチャーは、これを他の任意のモデルに適用することができるように捕えて抽象化することができる。例えば、特定人物の生き生きとした微笑みを捕えることができる。次に、この微笑みは、ジェスチャーの抽象化をもたらす特徴空間に変換することができる。抽象化されたジェスチャー例えば、モデルの異なる部分の動きは、1つのジェスチャーとして捕えられる。このジェスチャーは、次に、他の任意のモデルのために使用することができる。すなわち、本発明によると、本システムは、他のモデルと共に使用することができるジェスチャーモデルの生成を可能にする。本発明によれば、画像から対象物の三次元モデルを生成する方法が提供される。本方法は、モデル化される対象物の境界を判断する段階と、モデル化される対象物上の1つ又はそれ以上の目印の位置を判断する段階とを含む。この方法は、更に、目印の位置に基づいて画像内の対象物の縮尺及び向きとを判断する段階と、目印を有する対象物の画像を変形グリッドと位置合せする段階と、変形グリッドへの対象物の画像のマッピングに基づいて対象物の3Dモデルを生成する段階とを含む。本発明の別の態様によれば、画像の三次元モデルを生成するためのコンピュータ実装システムが提供される。本システムは、対象物の画像を受信する命令と対象物の三次元モデルを自動的に生成する命令とを更に有する三次元モデル発生モジュールを含む。本システムは、更に、特徴空間を生成するための命令と、ジェスチャー挙動を対象物の別のモデルに適用することができるように、対象物のジェスチャーに対応するジェスチャーオブジェクトを生成するための命令とを更に有するジェスチャー発生モジュールを含む。本発明の更に別の態様によれば、自動ジェスチャーモデルを自動的に生成する方法が提供される。本方法は、特定のジェスチャーを行う対象物の画像を受信する段階と、対象物の動きからジェスチャーに付随する動きを判断してジェスチャーオブジェクトを生成する段階とを含み、ジェスチャーオブジェクトは、更に、ジェスチャーの間に起こる配色の変化を記憶する配色変化変数と、ジェスチャーの間に起こる表面の変化を記憶する二次元変化変数と、ジェスチャーの間の対象物に付随する頂点の変化を記憶する三次元変化変数とを含む。本発明の更に別の態様によれば、対象物に関するジェスチャーに付随するデータを記憶するジェスチャーオブジェクトデータ構造が提供される。ジェスチャーオブジェクトは、ジェスチャーの間のモデルの配色の変化を記憶するテクスチャ変化変数と、ジェスチャーの間のモデルの表面の変化を記憶するテクスチャマップ変化変数と、ジェスチャーの間のモデルの頂点の変化を記憶する頂点変化変数とを含み、テクスチャ変化変数、テクスチャマップ変化変数、及び頂点変化変数は、ジェスチャーをテクスチャ及び頂点を有する別のモデルに適用することを可能にする。ジェスチャーオブジェクトデータ構造は、モデルの多くの個々のインスタンスが配色、表面運動、及び3D運動を使用することができるベクトル空間にそのデータを記憶する。本発明は、広範な用途を有するが、これを人間の実態に付随する人の顔及びジェスチャーの3Dモデルを生成するという関連において以下に説明する。当業者は認識するであろうが、本明細書に説明する原理及び技術を使用して他の任意の3Dモデル及びジェスチャーを生成することが可能であり、従って、以下の説明は、単に本発明の特定用途を単に例示したものであり、本発明は、本明細書に説明する顔のモデルに限定されない。人の顔の3Dモデルを生成するために、本発明は、好ましくは、3Dモデルを生成するための案内役を果たす一組の目印点10を判断するために、一連の複雑な画像処理技術を実行する。図1は、人の顔の3Dモデルを生成するための好ましいアルゴリズムを説明した流れ図である。図1を参照すると、コンピュータメモリ内に人の顔例えば、顔写真の1つ又は複数の写真又は、他の画像を読み込むために画像取得処理段階1が使用される。画像は、好ましくは、JPEG画像として読み込むことができるが、本発明から逸脱することなく他の画像タイプのフォーマットも使用することができる。画像は、3Dモデルを生成するために画像に対して本発明の画像処理技術を実行することができるように、ディスケットから読み込むか、インターネットからダウンロードするか、又は、それ以外に公知の技術を用いてメモリ内に読み込むことができる。異なる画像は異なる向きを有する場合があるので、適切な目印点10を見つけて等級付けすることにより、画像の適正な向きを判断すべきである。画像の向きを判断することは、変形グリッド上への画像の一層現実的なレンダリングを可能にする。ここで、適切な目印点10の位置決めについて以下に詳しく説明する。図1を参照すると、画像上の目印点10を見つけるには、頭部の境界顔の場合を画像上で分離することができるように、画像の可変的背景を削除するために、好ましくは、画像上でシードフィル操作を実行することができる段階2。図4は、画像取得処理中にコンピュータメモリに読み込むことができる人の頭部の典型的な画像20である図1、段階1。シードフィル操作図1、段階2は、公知の反復ペイントフィル操作であり、これは、例えば、1つ又は複数の点22の色及び明度に基づいて、画像20の背景24内の1つ又はそれ以上の点22を識別し、色及び明度が類似したペイントフィル区域26を点22から外に向って拡張することにより達成される。好ましくは、シードフィル操作は、画像の色及び明度の背景24を不透明な背景とうまく置換するので、頭部の境界を一層容易に判断することができる。再び図1を参照すると、頭部30の境界は、例えば画像の垂直中心線32を見つけ、頭部30の幅を判断するために中心線32から水平区域34に亘って積分するノンフィル操作を使用ことにより、かつ、画像の水平中心線36を見つけ、頭部30の高さを判断するために中心線36から垂直区域38に亘って積分するノンフィル操作を使用ことによって判断することができる段階3。換言すると、対象物の存在又は背景の存在に基づいて値が異なるピクセルの場の統計指向線形積分が実行される。これは、不透明な背景24を有する図4の典型的な画像20を示す図5に示されている。再び図1を参照すると、頭部30の幅及び高さを判断すれば、頭部30の境界は、頭部30の高さの統計的特質と、積分された水平区域34と頭部30の上部との既知の特性とを使用することによって判断することができる。典型的には、頭部の高さは、画像高さの約2/3であり、頭部の幅は、画像幅の約1/3になることになる。頭部の高さはまた、頭部の幅の1.5倍としてもよく、これは、第1近似として使用される。頭部30の境界が判断された状態で、両目40の位置を判断することができる段階4。両目40は、典型的に頭部30の上半分に位置するから、統計的計算を使用することができ、両目の境界区域46a及び46bを分離するために、頭部の境界を上半分42と下半分44とに分割することができる。頭部境界の上半分42は、左目40aと右目40bとを分離するために、それぞれ右側部分46aと左側部分46bとに更に分割することができる。これは、破線で特定の境界区域を表した図4の典型的な画像20を示す図6に詳しく示されている。更に再び図1を参照すると、各々の目40a及び40bの最中心領域は、それぞれの目の境界46a及び46b内の高コントラスト輝度の円形領域48を識別することにより見つけることができる段階5。この操作は、境界で限られた区域46a及び46bに亘って最中心点48から外に向けて繰返し実行することができ、両目40a及び40bの適正な境界を判断するためにその結果を等級付けすることができる。図7は、破線で特定された両目の高コントラスト輝度部分を有する図6の典型的な画像を示す。再び図1を参照すると、両目40a及び40bが特定された状態で、両方の目40a及び40bを結ぶ線50を解析し、画面の水平軸線からの線50のオフセット角度を判断することにより、頭部30の縮尺及び向きを判断することができる段階6。頭部30の縮尺は、境界の幅/モデルの幅という式に従って境界の幅から導くことができる。上述の情報を判断し終えたら、頭部30上の近似目印点10を適切に識別することができる。好ましい目印点10としては、a外側頭部境界60a、60b、及び60c、b内側頭部境界62a、62b、62c、及び62d、c右目境界64a~64d及び左目境界64w~64z、d鼻の隅部66a及び66b、及びe口の隅部68a及び68e口の線が含まれるが、本発明から逸脱することなく他の目印点を使用してもよいことを当業者は認めるであろう。図8は、図4の画像に対して示された上述の目印点を例示的に表すものである。頭部30上の適切な目印位置10を判断し終えたら、画像は、頭部の3Dモデル70を形成する1つ又はそれ以上の変形グリッド後述すると適切に位置合せすることができる段階7。以下においては、3Dモデル70を形成するのに使用することができるいくつかの変形グリッドを説明するが、これらは、3Dモデルを形成するのに使用することができる変形グリッドのいくつかの例証に過ぎず、他の変形グリッドも本発明から逸脱することなく使用することができることを当業者は認めるであろう。図9は、本発明による3Dモデル生成方法を使用して生成された人の顔の3Dモデルの例を示すものである。ここで、3Dモデル生成システムを更に詳細に以下に説明する。図2は、3Dモデル生成方法及びジェスチャーモデル生成方法を実施することができるコンピュータシステム70の例を示す。特に、3Dモデル生成方法及びジェスチャーモデル生成方法は、コンピュータシステムにより実行されるソフトウエアコード又は、コンパイルされたソフトウエアコードの1つ又はそれ以上の部分として実施することができる。本発明による方法はまた、本発明による方法がハードウエア装置内にプログラムされたハードウエア装置上で実施することができる。図2に戻ると、図に示すコンピュータシステム70は、パーソナルコンピュータシステムである。しかし、本発明は、クライアント/サーバシステム、サーバシステム、ワークステーションなどのような様々な異なるコンピュータシステム上で実施することができ、いかなる特定のコンピュータシステム上においてもその実施を限定されるわけではない。図示のコンピュータシステムは、CRT又はLCDのようなディスプレイ装置72、シャーシ74、及び、ユーザがコンピュータシステムと対話することを可能にする図示のキーボード76やマウス78のような1つ又はそれ以上の入出力装置を含むことができる。例えば、ユーザは、キーボード又はマウスを使用してデータ又は指令をコンピュータシステムに入力することができ、ディスプレイ装置可視データやプリンタ図示せずなどを使用してコンピュータシステムからの出力データを受信することができる。シャーシ74は、コンピュータシステムの計算リソースを収納することができ、公知のようにコンピュータシステムの作動を制御する1つ又はそれ以上の中央演算処理装置CPU80と、コンピュータシステムに給電されていない時でもCPUによって実行されるデータ及び命令を記憶するハードディスクドライブ、光ディスクドライブ、及びテープドライブなどのような永続的記憶装置82と、公知のようにCPUによって現在実行されているデータ又は命令を一時的に記憶し、コンピュータシステムが給電されていない時にそのデータを失うDRAMのようなメモリ84とを含むことができる。本発明による3Dモデル生成及びジェスチャーモデル生成方法を実施するために、メモリは、上述の3Dモデル及びジェスチャー生成方法を実行するためにCPU80によって実行される一連の命令及びデータである3Dモデラー86を記憶することができる。ここで、3Dモデラーをより詳しく以下に説明する。図3は、図2に示す3Dモデラー86のより詳細な図である。特に、3Dモデラーは、それぞれ1つ又はそれ以上のコンピュータプログラム命令を使用して実施される3Dモデル発生モジュール88とジェスチャー発生モジュール90とを含む。図12A~12B及び図14A~14Bには、これらのモジュールの各々を実施するために使用することができる擬似コードを示す。図3に示すように、人の顔のような対象物の画像は、図に示すようなシステムに入力される。画像は、図示のように3Dモデル発生モジュールと、同じくジェスチャー発生モジュールとに供給される。3Dモデル発生モジュールからの出力は、上述のように自動的に生成された画像の3Dモデルである。ジェスチャー発生モジュールからの出力は、1つ又はそれ以上のジェスチャーモデルであり、これは、次に、3Dモデル発生モジュールにより生成された任意のモデルを含む任意の3Dモデルに対して適用及び使用することができる。ジェスチャー発生器については、図11を参照しながらより詳細に後述する。このようにして、本システムは、任意の対象物の3Dモデルを迅速に生成して実施することを可能にする。更に、ジェスチャー発生器は、微笑みのジェスチャーや手を振るジェスチャーなどのような1つ又はそれ以上のジェスチャーモデルを特定の画像から自動的に生成することを可能にする。ジェスチャー発生器の利点は、このジェスチャーモデルを次に任意の3Dモデルに適用することができるということである。ジェスチャー発生器はまた、ジェスチャーを実施するための熟練動画製作者の必要性を排除する。ここで、3Dモデル生成のための変形グリッドについて以下に説明する。図10A~図10Dは、人の頭部の3Dモデル70を形成するのに使用することができる典型的な変形グリッドを示す。図10Aは、好ましくは最も内側の変形グリッドである境界空間変形グリッド72を示す。境界空間変形グリッド72の上には、特徴空間変形グリッド74図10Bに示すが重ねられる。縁部空間変形グリッド76図10Cに示すは、好ましくは、特徴空間変形グリッド74の上に重なる。図10Dは、好ましくは最も外側の変形グリッドである詳細変形グリッド78を示す。グリッドは、好ましくは、頭部画像30の目印位置10が変形グリッドの目印位置10と位置合せした時に頭部画像が変形グリッドとほぼ位置合せすることになるように、目印位置10図10Eに示すに従って位置合せされる。頭部画像30を変形グリッドと適正に位置合せするために、ユーザは、例えばマウス又は他の入力装置を使用して特定の目印を画像30上の異なる区域にドラッグすることにより、頭部画像30上の目印位置精度を手動でより精緻にすることができる段階8。新しい目印位置情報を使用して、適切な場合には、頭部画像30を変形グリッドと適正に位置合せするために画像30を変形グリッドに対して修正することができる段階9。新しいモデルの状態を次に計算することができ、詳細グリッド78をその後取り外すことができ段階10、得られた3Dモデルに対して挙動をスケーリングすることができ段階11、かつ、仮想人物として使用するためにそのモデルを記憶することができる段階12。ここで、本発明による自動ジェスチャー生成についてより詳しく以下に説明する。図11は、本発明による自動ジェスチャーモデル生成方法100を示す流れ図である。一般に、自動的なジェスチャーの生成は、ジェスチャーオブジェクトをもたらし、これは、次に、ジェスチャー挙動を迅速に生成して他のモデルに再使用することができるように、任意の3Dモデルに適用することができる。通常は、異なるタイプの3Dモデルに対して別々のジェスチャーモデルが必要であろう。例えば、微笑みジェスチャーは、そのジェスチャーをより現実的にするために、男性、女性、男の子、及び女の子に対して自動的に生成する必要があるであろう。本方法は、共通の特徴空間が生成される段階102で開始される。特徴空間は、顔のような対象物の画像、ジェスチャーの間の対象物の動き、及び異なる対象物間の差異を捕えるオブジェクトスケーラを記憶して表すために使用される共通の空間である。本方法を使用して生成されるジェスチャーオブジェクトはまた、運動と幾何データとの変換を可能にするモデル空間と特徴空間との間のマッピングを記憶するスケーラ場変数を記憶する。自動ジェスチャー生成方法は、顔のような対象物の特定画像を使用して微笑みのような対象物のジェスチャーの抽象化を発生させ、それが次にジェスチャーオブジェクトとして記憶され、それによってその後ジェスチャーオブジェクトを任意の3Dモデルに適用することができるようにする段階を伴う。図11に戻ると、本方法は、段階104において、ジェスチャーの間の画像の表面の動きに対する変化を表すテクスチャマップ変化を判断するために、特徴空間と画像空間との間の相関関係を判断する。段階106において、本方法は、画像からテクスチャマップを更新し相関関係を検査するため、得られたテクスチャマップを特徴空間に適用し、テクスチャマップ変化を記憶する、図14A及び14Bに示す典型的な擬似コードに示すような変数stDeltaChangeを発生する。段階108において、本方法は、ジェスチャーの間に発生する3Dの動きを捕える、ジェスチャーの間の画像モデルの3D頂点の変化を判断する。段階110において、頂点変化は、特徴空間に適用され、図14A及び14Bに示すように、ジェスチャーオブジェクト内の変数VertDeltaChangeに捕えられる。段階112において、本方法は、ジェスチャーの間に発生するテクスチャの配色を判断し、それを特徴空間に適用する。テクスチャ配色は、ジェスチャーオブジェクト内のDeltaMap変数に捕えられる。段階114において、ジェスチャーの間に発生する配色と2D及び3Dの動きとを包含するstDeltaChange、VertDeltaChange、及びDeltaMap変数を含むジェスチャーオブジェクトが生成される。これらの変数は、ジェスチャーオブジェクトを次に任意の3Dモデルに適用することができるように、ジェスチャーの間に発生する動き及び色変化のみを表す。要するに、ジェスチャーオブジェクトは、特定の画像モデルに存在するジェスチャーを抜き出して、そのジェスチャーの本質的な要素を包含する抽象的オブジェクトに変え、それによって次にそのジェスチャーを任意の3Dモデルに適用することができるようにする。ジェスチャーオブジェクトはまた、幾何データ及び運動データの変換を可能にするために、ジェスチャーの特徴空間とモデルのモデル空間との間のマッピングを記憶するスケーラ場変数を含む。scalerArrayは、ジェスチャーオブジェクト内の各幾何頂点に対するエントリを有する。各エントリは、特徴レベルのその頂点に対するその変形されていない状態から変形された状態に至る縮尺の変化を保持する三次元ベクトルである。縮尺は、特徴空間内の頂点により、その頂点から接続された各頂点までの距離におけるスケーラの変化を評価することによって計算される。所定のジェスチャー頂点に対するスケーラは、特徴レベルにおける多角形のUV空間にマップされた時のその頂点位置の重み付き補間によって計算される。特徴レベルにおける多角形の形状及び大きさは、同様にスケーリングされた動きの区域と適合するように選択される。これは、典型的な顔のジェスチャーの視覚的な流れを解析することにより判断される。上述の方法は、図14A及び14Bに示す擬似コードに一層詳細に示されている。図12A~12B及び図13A~13Bは、それぞれ、本発明に従って3Dモデルを自動的に生成するためのサンプル擬似コードアルゴリズム及び典型的な作業流れ処理を含む。自動的に生成されたモデルには、組込み挙動動画及び対話性を組み込むことができる。例えば、人の顔に関しては、そのような表現には、ジェスチャー、唇同期visemesのための口の位置、及び頭の動きが含まれる。そのような挙動は、自動唇同期、音声合成、自然言語処理、及び音声認識のような技術を用いて統合することができ、ユーザ又はデータ駆動イベントを開始するか、又はそれによって開始されることが可能である。例えば、自動的に生成されたモデルのリアルタイムの唇同期は、オーディオトラックと関連付けることが可能である。更に、インテリジェントエージェントによって話された音声のリアルタイム解析を提供することができ、同期した頭及び顔のジェスチャーが開始されて、発語の配信に伴って自動的な生き生きとした動きを提供する。すなわち、仮想人間は、知識ベースと、顧客リソース管理システムと、学習管理システムと、チャット、インスタントメッセージング、及び電子メールを通じた娯楽アプリケーション及び通信とに含まれた情報に対する対話式即応性フロントエンドとして使用することができるインテリジェントエージェントとして働くように配置することができる。ここで、3Dモデルの画像から生成され、その後本発明に従って別のモデルに適用されるジェスチャーの例を以下に説明する。図15は、第1のモデルであるクリステンに対する基本3Dモデルの例を示す。図15に示す3Dモデルは、3Dモデル生成処理を使用して上述のように以前に生成されたものである。図16は、上述のように生成された第2の3Dモデルを示す。これら2つのモデルは、ジェスチャーオブジェクトを生成するために既存のモデルから微笑みジェスチャーを自動的に生成すること、及び、次にこのように生成されたジェスチャーオブジェクトを別の3Dモデルに適用することを説明するために使用されることになる。図17は、中立的ジェスチャーにおける第1のモデルの例を示し、図18は、微笑みジェスチャーにおける第1のモデルの例を示す。次に、第1のモデルの微笑みジェスチャーが上述のように捕えられる。図19は、中立的ジェスチャー及び微笑みジェスチャーに基づいて第1のモデルから生成された微笑みジェスチャーマップ上述したジェスチャーオブジェクトのグラフィックバージョンの一例を示す。上述のように、ジェスチャーマップは、第1のモデルのジェスチャー挙動を一連の配色変化、テクスチャマップ変化、及び3D頂点変化に抽象化し、次に、これをテクスチャマップ及び3D頂点を有する他の任意の3Dモデルに適用することができる。次に、このジェスチャーマップ上述の変数を含むを使用して、ジェスチャーオブジェクトを本発明に従って別のモデルに適用することができる。このようにして、自動ジェスチャー生成処理は、3Dモデルに対する様々なジェスチャーを抽象化し、次に他の3Dモデルに適用することを可能にする。図20は、第1及び第2のモデルの特徴空間が互いに整合していることを示すために、両方のモデルが互いに重ねられた特徴空間の例である。ここで、別のモデルに対するジェスチャーマップ従って、ジェスチャーオブジェクトの適用について一層詳しく以下に説明する。特に、図21は、第2のモデルの中立的ジェスチャーを示す。図22は、第2のモデルが実際には微笑みを見せていない時でも第2のモデルに微笑みジェスチャーを与えるために第2のモデルに適用された微笑みジェスチャー第1のモデルによって生成されたジェスチャーマップからのを示す。上述の通り、画像上の目印位置の点を見つける特定の方法、及びジェスチャーを生成する特定の方法に関連して説明したが、特許請求の範囲により規定された本発明から逸脱することなく他の技術を使用し得ることを当業者は認識するであろう。例えば、各レベルをダウンサンプリングして各レベルでの周波数の差を解析することによる画像の周波数解析を使用するピラミッド変換のような技術を使用することができる。更に、サイドサンプリング及び画像ピラミッド技術のような他の技術を使用して画像を処理することもできる。更に、直交低域フィルタリング技術を使用して顔の特徴の信号強度を増大させることができ、ファジー論理技術を使用して顔の全体的な位置を特定することができる。目印の位置は、次に、公知のコーナー発見アルゴリズムによって判断することができる。いくつかの態様を記載しておく。態様1画像から対象物の三次元モデルを生成する方法であって、モデル化される対象物の境界を判断する段階と、モデル化される前記対象物上の1つ又はそれ以上の目印の位置を判断する段階と、前記目印の位置に基づいて画像内の前記対象物の縮尺及び向きを判断する段階と、前記目印を有する前記対象物の画像を変形グリッドと位置合せする段階と、前記変形グリッドへの前記対象物の画像のマッピングに基づいて該対象物の3Dモデルを生成する段階と、を含むことを特徴とする方法。態様2前記境界を判断する段階は、対象物の存在又は背景の存在によって値が異なるピクセルの場の統計指向線形積分を更に含むことを特徴とする態様1に記載の方法。態様3前記境界を判断する段階は、前記対象物の画像の周りの背景を除去するために、統計指向シードフィル操作を実行する段階を更に含むことを特徴とする態様1に記載の方法。態様4前記目印を判断する段階は、手続き型相関又は帯域通過フィルタリングによって見出された特徴を識別する段階、及び前記境界判断の間に判断されたような統計的に特徴付けられた区域内で閾値分けする段階を更に含むことを特徴とする態様3に記載の方法。態様5前記目印を判断する段階は、前記境界区域の精緻化に基づいて追加の目印を判断する段階を更に含むことを特徴とする態様4に記載の方法。態様6前記目印を判断する段階は、ユーザによって前記目印を調節する段階を更に含むことを特徴とする態様5に記載の方法。態様7画像の三次元モデルを生成するためのコンピュータ実装システムであって、対象物の画像を受信する命令と、該対象物の三次元モデルを自動的に発生させる命令とを更に含む三次元モデル発生モジュールと、特徴空間を生成するための命令と、前記対象物のジェスチャーに対応するジェスチャーオブジェクトを発生させ、それによって該ジェスチャーの挙動を別の対象物のモデルに適用することができるようにするための命令とを更に含むジェスチャー発生モジュールと、を含むことを特徴とするシステム。態様8自動ジェスチャーモデルを自動的に生成する方法であって、特定のジェスチャーを行う対象物の画像を受信する段階と、ジェスチャーオブジェクトを生成するために、前記対象物の動きから前記ジェスチャーに付随する動きを判断する段階と、を含み、前記ジェスチャーオブジェクトは、前記ジェスチャーの間に発生する配色の変化を記憶する配色変化変数と、該ジェスチャーの間に発生する表面の変化を記憶する二次元変化変数と、該ジェスチャーの間の前記対象物に付随する頂点の変化を記憶する三次元変化変数とを更に含む、ことを特徴とする方法。態様9前記自動ジェスチャー生成処理中に前記ジェスチャーがマップされる特徴空間を生成する段階を更に含むことを特徴とする態様8に記載の方法。態様10前記動きを判断する段階は、前記特徴空間と前記対象物の画像との間の相関関係を判断する段階を更に含むことを特徴とする態様9に記載の方法。態様11幾何学的ベクトル及び運動ベクトルを特徴空間に及び特徴空間から変換する段階を更に含むことを特徴とする態様9に記載の方法。態様12配色、テクスチャ運動、及び幾何学的運動の変化を前記特徴空間を使用して1つのモデルから別のモデルに適用する段階を更に含むことを特徴とする態様9に記載の方法。態様13対象物のジェスチャーに付随するデータを記憶するジェスチャーオブジェクトデータ構造であって、幾何データ及び運動データの変換を可能にするために、ジェスチャーの特徴空間とモデルのモデル空間との間のマッピングを記憶するスケーラ場変数と、ジェスチャーの間のモデルの配色の変化を記憶するテクスチャ変化変数と、前記ジェスチャーの間の前記モデルの表面の変化を記憶するテクスチャマップ変化変数と、前記ジェスチャーの間の前記モデルの頂点の変化を記憶する頂点変化変数と、を含み、前記テクスチャ変化変数、前記テクスチャマップ変化変数、及び前記頂点変化変数は、前記ジェスチャーをテクスチャ及び頂点を有する別のモデルに適用することを可能にする、ことを特徴とする構造。