"3D点雲のシーケンスに連続的にフィッティングされる骨格モデルのノードの3D位置座標の移動のコンピュータ計算による、動いている物体の姿勢推定の方法であって、前記ノードの座標は、電子的メモリ内に表形式で存在し、前記3D点雲は、前記動いている物体を表す、深度センサカメラの電子的に記録された画像から決定され、前記骨格モデルは、N1、N2>0及びN3≧0であるN1個のノード、N2個のエッジ、及びN3個の三角形をトポロジー要素として示すトポロジーであり、各々のトポロジー要素は、ノード、ノード対、又はノード三つ組によって記述され、前記動いている物体の一部分に堅固に割り当てられており、算術演算装置が、以下のa.前記3D点雲のデータ点Xをランダムに選択するステップと、b.各トポロジー要素を基準としたXに関する交差点Pを計算し、Pが各場合において前記トポロジー要素の内部に在るかどうかを識別するステップと、c.Xから各トポロジー要素までの距離を差分ベクトルX-Pのノルムとして計算するステップと、d.その交差点Pがトポロジー要素の内部に在る全てのトポロジー要素の中で、Xからの最短距離を示すトポロジー要素を決定するステップと、e.ステップdで決定された前記トポロジー要素を、該トポロジー要素を確立する全てのノードを前記ベクトルX-Pの方向に移動させることによって移動させるステップであって、ノードの移動ベクトルに、学習率と、前記ステップdで決定された前記トポロジー要素を基準としたXに関する交差点Pから生じる重みとが掛けられている、移動させるステップと、f.前記学習率を徐々に低減しながら、ステップaからステップeまでを所定の学習ステップ数にわたって繰返すステップと、g.K≧1として、前記所定の学習ステップ数のK回のパスの後で前記電子メモリの前記表内の前記ノード座標を更新するステップと、h.さらなる処理のために、少なくとも前記表内の前記更新されたノード座標を提供するステップと、を実行することを特徴とする方法。前記ステップbにおいて、トポロジー要素を基準とした交差点Pは、該トポロジー要素を確立するノードの座標ベクトルの一次結合として表され、Pが該トポロジー要素の内部に在るかどうかは表示係数から決定されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記ステップeにおける前記重みは、Pの表示係数から計算されることを特徴とする、請求項1~請求項2のいずれかに記載の方法。前記ステップaから前記ステップeまでの前記繰返し回数が1,000と5,000との間であり、特に2,000と3,000との間であることを特徴とする、請求項1~請求項3のいずれか記載の方法。前記学習率は、出発値0.5と最終値0.01との間であることを特徴とする、請求項1~請求項4のいずれかに記載の方法。制御される装置に対する制御コマンドを、前記更新されたノード座標の前記表からの情報に基づいて生成するステップと、前記制御される装置を前記制御コマンドによって制御するステップと、をさらに含むことを特徴とする、請求項1~請求項5のいずれかに記載の方法。動いている物体の姿勢推定のための装置であって、前記動いている物体の電子画像を検出するための深度センサカメラと、前記深度センサカメラの前記電子画像を格納するための電子メモリと、前記カメラによる画像記録と時間的に歩調を合わせて、前記電子画像から前記物体を表す3D点雲を決定するように設計された算術演算装置と、を備え、前記メモリは、骨格モデルのノードの3D座標のリストをさらに格納し、前記算術演算装置は、前記骨格モデルのトポロジー要素の表現としての個々のノード、所定のノード対、及び所定のノード三つ組に関するこれらの座標を読み出し及び変更することが可能であり、前記算術演算装置は、前記物体を表す前記3D点雲を決定した後で、a.前記3D点雲のデータ点Xをランダムに選択するステップと、b.各トポロジー要素を基準としたXに関する交差点Pを計算し、Pが各場合において前記トポロジー要素の内部に在るかどうかを識別するステップと、c.Xから各トポロジー要素までの距離を差分ベクトルX-Pのノルムとして計算するステップと、d.前記交差点Pがトポロジー要素の内部に在る全てのトポロジー要素の中で、Xからの最短距離を示すトポロジー要素を決定するステップと、e.ステップdで決定された前記トポロジー要素を、該トポロジー要素を確立する全てのノードを前記ベクトルX-Pの方向に移動させることによって移動させるステップであって、ノードの移動ベクトルに、学習率と、前記ステップdで決定された前記トポロジー要素を基準としたXに関する前記交差点Pから生じる重みとが掛けられている、移動させるステップと、f.前記学習率を徐々に低減しながら、ステップaからステップeまでを所定数の学習ステップ数について繰返すステップと、g.K≧1として、前記所定の学習ステップ数のK回のパスの後で前記電子メモリの前記表内の前記ノード座標を更新するステップと、h.さらなる処理のために、少なくとも前記表内の前記更新されたノード座標を提供するステップと、を実行するようにさらに設計されることを特徴とする装置。算術演算装置によって実行されると前記算術演算装置に請求項1~請求項6のいずれかに記載の方法を実行させるコマンドを格納することを特徴とする、コンピュータ可読記憶媒体。従って、本発明の目的は、物体のカメラ画像のデジタル画像情報を特に姿勢推定のために圧縮して、その結果、物体の姿勢、特に人間の姿勢の決定を、より少ない計算量で、従ってより速く及び/又はより正確に、実時間で実行することができるようにすることである。この目的は、独立特許請求項の主題により達成される。本発明の有利な実施形態は、従属特許請求項の主題である。従って、本発明の一態様は、画像セグメント化と姿勢推定という2つの部分ステップで通常行われる情報圧縮である。この文脈において、本発明は、特に姿勢推定の改善に関する。本発明により、SOMトレーニングによる姿勢推定が提案され、これは、被観測物体の解剖学的構造に従ってモデル化された、ノード総数が減らされた骨格モデルを用いて機能することができ、各モデルノードを所定の身体部分に高い信頼性で首尾一貫して割り当てることが可能である。ここでは、その姿勢が検出される物体の解剖学的構造が、骨格モデルとしてモデル化される。3D空間内の少数の点以下ノードのみで記述される骨格モデルは、ノードの座標が動いている物体の所定の部分の位置を常に記述するのであれば、画像情報の良好な情報圧縮を表す。同時に、骨格モデルは、例えば、計測された21/2D画像情報内に含まれる、すなわちカメラから見える、連続した物体部分又は随意に物体面を記述するノード対及びまた随意にノード三つ組が骨格モデル内で定義されるという点で、物体の予備知識を表す。骨格モデルは、物体に対応する画像情報にすばやく且つ正確にフィッティングされるべきである。このフィッティングは、ノードを連続的に移動させ、画像シーケンスと歩調を合わせて骨格モデルを更新することによって、画像シーケンスの2つの画像の間で行われる。連続した物体部分又は場合により物体面が既に言及されている場合には、それらは全体として動くものと仮定される。従って、本発明によれば、ノード対又は随意にノード三つ組は、特定の前提条件の下で同時に移動される。以下でさらに説明される移動則は、ノード対又は随意にノード三つ組のノード間距離を必ずしも保持するものではなく、移動がノード対又は随意にノード三つ組のノード間距離の増大をもたらすこともあることをここで強調しておく。本発明の一実施形態は、3D点雲のシーケンスに連続的にフィッティングされる骨格モデルのノードの3D位置座標の移動のコンピュータ計算による、動いている物体例えば人間又はロボットの姿勢推定の方法に言及する。ノード座標は、電子的メモリ内に表形式で存在し、3D点雲は、動いている人間を表す、深度センサカメラからの電子的に記録された画像から決定される。骨格モデルは、N1、N2>0及びN3≧0であるN1個のノード、N2個のエッジ、及びN3個の三角形をトポロジー要素として示すトポロジーであり、各々のトポロジー要素は、ノード、ノード対、又はノード三つ組によって記述され、物体の一部分例えば、人間の身体部分又はロボットの一部分に堅固に割り当てられる。本方法は、算術演算装置によって実行され、以下のステップ、即ち、a.3D点雲のデータ点Xをランダムに選択するステップと、b.各トポロジー要素を基準としたXに関する交差点Pを計算し、Pが各場合においてトポロジー要素の内部に在るかどうかを識別するステップと、c.Xから各トポロジー要素までの距離を差分ベクトルX-Pのノルムとして計算するステップと、d.その交差点Pがトポロジー要素の内部に在る全てのトポロジー要素の中で、Xからの最短距離を示すトポロジー要素を決定するステップと、e.ステップdで決定されたトポロジー要素を、該トポロジー要素を確立する全てのノードをベクトルX-Pの方向に移動させることによって移動させるステップであって、ノードの移動ベクトルに、学習率と、ステップdで決定されたトポロジー要素を基準としたXに関する交差点Pから生じる重みとが掛けられている、移動させるステップと、f.学習率を段階的に低減しながら、ステップaからステップeまでを所定数の学習ステップにわたって繰返すステップと、g.K≧1として、所定の学習ステップ数のK回のパスの後で電子メモリの表内のノード座標を更新するステップと、h.さらなる処理のために、少なくとも表内の更新されたノード座標を提供するステップと、を含む。本発明のさらに別の実施形態において、ステップbにおいて、トポロジー要素を基準とした交差点Pは、該トポロジー要素を確立するノード座標ベクトルの一次結合として表され、Pが該トポロジー要素の内部に在るかどうかは、表示係数から決定される。本発明のさらに別の実施形態において、ステップeにおける重みは、Pの表示係数から計算される。本発明のさらに別の実施形態において、ステップaからステップeまでの繰返し回数は、1,000と5,000との間であり、特に2,000と3,000との間である。学習率は、出発値0.5と最終値0.01との間に置くことができることが有利である。本発明のさらに別の実施形態は、動いている物体の姿勢推定のための装置を提案する。この装置は、深度センサカメラ、電子メモリ、及びプログラム可能算術演算装置を備え、メモリは、深度センサカメラの電子画像を格納し、算術演算装置は、カメラによる画像記録と時間的に歩調を合わせて、電子画像から物体を表す3D点雲を決定するように設計される。メモリは、骨格モデルのノードの3D座標のリストをさらに格納する。算術演算装置は、骨格モデルのトポロジー要素の表現としての個々のノード、所定のノード対、及び所定のノード三つ組に関する3D座標を読み出し及び変更することができる。算術演算装置は、物体を表す3D点雲を決定した後で、以下のステップ、即ち、a.3D点雲のデータ点Xをランダムに選択するステップと、b.各トポロジー要素を基準としたXに関する交差点Pを計算し、Pが各場合においてトポロジー要素の内部に在るかどうかを判断するステップと、c.Xから各トポロジー要素までの距離を差分ベクトルX-Pのノルムとして計算するステップと、d.交差点Pがトポロジー要素の内部に在る全てのトポロジー要素から、Xからの最短距離を示すトポロジー要素を決定するステップと、e.ステップdで決定されたトポロジー要素を、該トポロジー要素を確立する全てのノードをベクトルX-Pの方向に移動させることによって移動させるステップであって、ノードの移動ベクトルに、学習率と、ステップdで決定されたトポロジー要素を基準としたにXに関する交差点Pから生じる重みとが掛けられている、移動させるステップと、f.学習率を徐々に低減しながら、ステップaからステップeまでを所定の学習ステップ数にわたって繰返すステップと、g.K≧1として、所定の学習ステップ数のK回のパスの後で電子メモリの表内のノード座標を更新するステップと、h.さらなる処理のために、少なくとも表内の更新されたノード座標を提供するステップと、を実行するようにさらに設計される。本発明のさらに別の実施形態は、さらに、マイクロプロセッサによって実行することができ、本発明の前述の実施形態の一つによる姿勢推定の方法をマイクロプロセッサに実行させるコマンドを格納することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体に関する。本発明は、以下で、図面を参照する例示的な実施形態を用いてさらに詳細に説明される。図中の互いに対応する要素及び細部には同じ参照文字が与えられている。少ないノード総数のみを有する骨格モデルは、ノードの座標が動いている物体の所定の部分の位置を常に記述する場合には、画像情報を効果的に圧縮するのに役立つ。骨格モデルは、その物体に関する予備知識を用いて定義される。例えば、カメラから見える、連続した物体部分及び随意に物体面についての予備知識が存在する。骨格モデルの所定の要素、具体的にはノード対又はノード三つ組は、これらの既に言及された物体部分又は物体面を表すことができ、全体として物体画像にフィッティングすることができる。このフィッティングは、常にノードを移動させ、画像シーケンスと歩調を合わせて骨格モデルを更新することによって、画像シーケンスの2つの画像の間で行われる。連続した物体部分又は物体面は、基本的に全体として動き、従って本発明によれば、ノード対又は随意にノード三つ組は、特定の前提条件の下で同時に移動される。プロセスにおいて、移動則は、ノード対又は随意にノード三つ組のノード間の互いの距離を必ずしも保持するものではない。移動はむしろ、ノード対又は随意にノード三つ組のノード間距離を増大させることがある。本発明の距離の保持の遵守の放棄は、移動ベクトルの必須な計算を簡略化し及び加速さし、それでもなお良好な姿勢推定をもたらす。物体画像への骨格モデルのフィッティングの正確度は、繰返し学習ステップ回数とともに向上する。本発明は、以下で実質的に特許文献1の開示のスタイルで説明される。原則として、特許文献1に記載の姿勢推定は出発点と考えることができること、及び、本発明の少なくとも1つの実施形態は、この刊行物から公知の姿勢推定方法のさらなる発展であると考えることができることに注意されたい。この文脈で、本発明の実施形態の以下の説明において、21/2D画像を個々に又はシーケンスとして記録し、人間を表す3D点雲を抽出することは、特許文献1に記載のように実行することができると仮定される。本発明は、具体的には、動いた姿勢を推定するための画像及び点雲を25Hzを超える周波数で提供することができると仮定する。本発明によれば、ここでは解剖学的に動機付けられた骨格モデルが、比較として図1aに示した特許文献1によるトポロジーの代りに用いられる。図1bによるモデルは、各ノードを人間の解剖学的構造例えば、頭部、肩、肘、手、臀部、骨盤、膝、脚の弁別的な点に明白に関連付けるように特に適合されている。図1cは、図1bによるモデルのバリエーションを表し、胴体が三角形各場合において角を形成する3つのノードによって定義されるによって表されている。ノードを人の身体部分によって識別することにより、モデルのエッジにも解剖学的解釈が与えられる。従って、例えば図1bにおいてノード1右手とノード2右肘とを結ぶエッジは必然的に右前腕を表す。従って、トポロジーのエッジは、単なるノードの隣接関係以上のものを表す。特許文献1によるSOMに対する学習則の適用ではノード総数が著しく減らされたこのような骨格モデルについてはもはや3D点雲へのモデルの良好なフィッティングが達成されないので、本発明の解剖学的に動機付けられた骨格モデルの使用に適合された姿勢推定の方法を以下で説明する。図2aにおいて、左側に、エッジで結ばれた2つのノードW1及びW2を見ることができる。点Xは、このトポロジーがフィッティングされる対象の3D点雲からランダムに選択された点を表す。特許文献1の教示によれば、初めに、点Xに最も近いモデルのノードこの場合にはW1が決定され、Xに向かう方向にεX-W1だけ移動される。ここでεは実正数である。トポロジーの意味での次の隣接ノードは、エッジによってW1に結ばれたW2である。これもまた、Xに向かう方向にε/2X-W2だけ移動される。移動されたノードを右側に示す。この学習則は、ノード間のエッジを常に短縮する。骨格モデルが特許文献1の場合のように多数のノードを含む場合、短縮プロセスは、さらなる反復及びノード移動の一部分として時間の経過の間に再び大きく補償される。しかし、特定のノードと特定の身体部分との明白な関連付けは、必ずしも常に継続的に可能であるとは限らない。従って、本発明による図1b又はcの解剖学的トポロジーを使用するために、トポロジーのノード、エッジ、及び随意に三角形を人間の身体部分と関連付けることを常に可能にする新しい学習則が構築される。本発明の意味における解剖学的トポロジー又は解剖学的骨格モデルは、少なくとも、人間の身体部分に関連付けられる第1の数N1のノードと、前述のノードの対の解剖学的事実に当てはまる選択として説明される第2の数N2のエッジとから構成される。明確にするために、図1bにおいて、モデルは、ノードWjを含み、j=1,...,17であり、ノード対の選択によって表される17のエッジをさらに含むものとする。例えば、対W1,W2、W2,W3又はW4,W8は、このモデルのエッジの一部分であり、他方、例えば、対W2,W6又はW10,W11はエッジを表さない。本発明の有益な設計において、第3の数N3の三角形を解剖学的モデルの一部分とすることができる。三角形は、三角形のエッジを指定するノードの三つ組によって記述される。図1cにおいて、モデルは、とりわけ、ノード三つ組W3,W4,W9、W9,W4,W12及びW4,W5,W12によって記述される3つの三角形から構成される。解剖学的モデルに三角形を挿入することは、内部移動性を殆ど示さず、通常、画像内で動くときに三角形のエッジを形成するノードの相対的位置が互いにごくわずかしか変化しない物体例えば、身体領域に対応するをモデル化するのに特に有利である。これは、例えば全身像における人間の胴体に当てはまるが、例えば、手のひら又は手の甲に関した手の大写しの場合にも当てはまり得る。姿勢推定方法のユーザは、どの物体を観測するか、又はどのトポロジーが該ユーザの特定の目的に適している及び/若しくは特に好都合であるかを、最終的には常にユーザ自身で決定する必要がある。一実施形態により、本発明は、N1個のノード、N2個のエッジ、及びN3個の三角形による解剖学的トポロジーを3D点雲にフィッティングするためのSOM学習則を提供し、ここでN1、N2>0及びN3≧0である。ノード、エッジ、及び三角形は、トポロジー要素の用語によって以下のように要約される。SOMは、トポロジーのノードで識別される。学習則は、トポロジーが3D点雲にフィッティングされるようにノード位置を移動させることに向けられる。エッジ及び随意にそれに加えて三角形の指定は、ノードの幾つかの対及び場合により幾つかの三つ組がいずれの場合でも連結間学習則に従う必要があることを意味する。本発明の一実施形態により、学習則は、以下の概念に従って形成される。連続的な姿勢推定が行われる対象の画像シーケンスの存在から出発し、シーケンスの新たな画像が存在するとその都度、ノード位置3D座標系で記述される、ノード対、及び随意にノード三つ組のリストである骨格モデルが更新される。新たな画像が深度センサカメラによって記録され、画像セグメント化及び投影によって被観測物体例えば、人間の全身、その胴体、その手などの表面の点の3D座標のリスト3D点雲に変換されるとすぐに、SOMトレーニングが行われ、そこで点雲の個々の点がランダムに選択され、この点に最も近いトポロジー要素が、選択された点の方向に移動される。この移動は、3D空間内のベクトル加法によって行われ、その結果として上記のノード位置のリスト内の個々のノード位置が変更又は更新される。この移動の後、3D点雲の次の点がランダムに選択され、この点に最も近いトポロジー要素異なる要素である可能性が高いがこの点に向かって移動される。点の選択及び移動が所定のステップ数にわたって繰返され、全般的な移動距離はステップ毎に減少する。骨格モデルは、最終的には、十分に多くの所定ステップ数の後で新たな画像に関して更新される。骨格モデルを3D点雲にフィッティングするために、少なくとも1,000回、高々5,000回のトポロジー要素の移動が行われることが好ましい。移動回数が2,000回と3,000回との間であることが特に好ましい。ノード位置の数千回の移動は、今日のコンピュータでは数ミリ秒以内で達成可能である。これによれば、選択された点に最も近いトポロジー要素は、ノードでなくてもよい。エッジ又は三角形は、エッジ又は三角形を定める全てのノードを連結間方式で移動させることによって移動される。移動はまた、移動されるトポロジー要素に応じて、1つ、2つ又は3つのノードに同時に関係するものとすることができる。最も近いトポロジー要素の決定が以下でより詳しく説明され、トポロジー要素に関する特定の移動則が明示される。まず、全てのトポロジー要素に関してのXの交差点が、深度センサカメラを用いて観測された物体の画像化並びにそれに続く画像セグメント化及び投影の後で人間の身体表面の点を表す、それらの全ての点からランダムに選択された、3D点雲の点Xすなわち3D空間内の座標点に関して最初に決定される。トポロジー要素を基準としたXの交差点Pは、トポロジー要素によって形成される、3D空間の部分空間の、点Xに最も近い点である。このプロセスにおいて、ノードは、そのノード自身のみを含むゼロ次元部分空間を形成する。エッジは、そのエッジを定めるノードを通る3D空間内の直線を形成する。三角形は、その三角形を定めるノードを含む3D空間内の平面を形成する。トポロジー要素によって形成される部分空間の、点Xに最も近い点は、距離尺度を用いて計算される。3D空間内の距離は、任意のノルムを用いて決定することもできる。ユークリッドノルムまた、L2ノルム又はピタゴラス距離を用いることが好ましいが、他の距離尺度を用いることもできる。交差点Pは、トポロジー要素がノードである場合にはノード内に位置し、まさにこのノードと一致する。交差点Pは、トポロジー要素がエッジである場合には3D空間内の直線上に位置する。1P=WαΔW式中、Wは、エッジの任意の第1のノードを表し、ΔWは、エッジの第2のノードと第1のノードとの間の差分ベクトルを表し、αは実数を表す。明確にするために、このエッジはノード対W,WΔWによって記述されるものとする。交差点Pは、トポロジー要素が三角形である場合には3D空間内の平面上に位置する。この点Pは次式で表すことができ、2P=Wδ1ΔW1δ2ΔW2式中、Wは、三角形の任意の第1のノードを表し、ΔW1、ΔW2は、三角形の第2及び/又は第3のノードと第1のノードとの間の差分ベクトルを表し、σ1、σ2は実数を表す。明確にするために、三角形はノード三つ組W1,WΔW1,WΔW2によって記述されるものとする。式1及び式2に由来する係数α、σ1、σ2を、以下、交差点のトポロジー整合表示係数topology-conformingrepresentationcoefficientと呼ぶものとする。形式的には、これらは、Pが決定されたトポロジー要素によって形成される3D空間の部分空間の非規格化基底及び随意に斜角化基底に対する、ベクトルPの成分である。また、あるトポロジー要素を基準とした交差点Pは、そのトポロジー要素を決定するノード座標ベクトルの一次結合として表されると言うこともできる。次に、トポロジー要素を基準とした点Xの交差点が、これらのトポロジー要素の内部に在るかどうかがチェックされる。定義により、ノードを基準とした全ての交差点は、ノードの内部に在る。同様に定義により、ノードを基準とした交差点のトポロジー整合表示係数は、常に1である。エッジを基準とした交差点は、そのエッジを定めるノード間に位置する場合、まさにエッジの内部に在る。これは、その表示係数αが0と1との間に在るときかつそのときに限って交差点がエッジの内部に在ることを意味する。三角形を基準とした交差点は、ノードによって定められる三角形表面内部に在る場合、まさに三角形の内部に在る。このことは、三角形を基準とした交差点について、その表示係数σ1、σ2及びそれらの和σ1σ2が0と1との間に在るときかつそのときに限って成り立つ。トポロジー要素からの3D点雲の点Xの距離は、Xと交差点Pとの間の差分ベクトルD、即ちD:=X-P、のノルムとして計算することができる。ユークリッドノルムを使用することが好ましい。このようにして、x1、x2、x3、p1、p2、p3を3D点雲及び骨格モデルの両方が記述される通常の3D座標系を基準としたベクトルX及びPの実成分として、距離、が各々のトポロジー要素について計算される。トポロジー要素からの点Xの距離は、このトポロジー要素を基準とした交差点Pが該トポロジー要素の内部に在る場合にのみ、さらに使用される。そうでない場合には交差点は棄却され、距離は計算されないか、又は計算された距離はそれ以降無視される。この選択は、さらなる処理の際に、骨格モデルのフィッティングの目的で実際に役立つ距離のみが考慮に入れられることを保証する。点Xは、例えば、人間の胴体を表す三角形によって形成される3D空間内の平面内にまさに存在することがある。そのとき交差点PはXと一致し、距離dはゼロになる。しかし、同時に、その点が右手を表すノードの位置の近傍に位置しており、右腕が身体から離れて延びるように保持される場合、移動則はそのノードに適用されるべきであり、その平面のXからの数値距離がノードのXからの数値距離より短い場合でも、胴体の三角形には適用されない。全ての計算された距離、かつ評価に残った距離から、最小値を探すことにより、点Xに最も近い、すなわちXからの最短距離を示すトポロジー要素が識別される。本発明により、識別されたトポロジー要素がここで移動され、そのトポロジー要素を定めるノードも可能であれば一緒に移動される。点Xに最も近いトポロジー要素がノードである場合、移動は、従来技術によって既に知られているように次式に従って行われる。特許文献1の式4では、繰返しステップの関数である次式の学習率もまた説明されている。式中、εi及びεfは、学習率の所定の出発値及び最終値であり、tmaxは学習ステップの所定の最大数である。実行指数runningindextは、学習ステップ繰返しをtmaxに至るまでカウントする。3D点雲の新たに選択された点Xの各々に対して、分子tは、tmaxに達するまで1ずつ増加する。学習率の好ましい条件は、εi=0.5及びεf=0.01である。点Xに最も近いトポロジー要素がエッジである場合、移動は次式に従って行われる。図2bには、エッジW,WΔW、3D点雲の点X、及びそれに関連付けられたエッジを基準とした交差点P、及び差分ベクトルD=X-Pが描かれている。トポロジー整合表示係数αは、ノードWから出発して点Pに達するまで、ΔWの方向に歩行する必要があるエッジ長ΔW2の分率であると見なされる。明らかに、図2bにおいては0<α<1が成立し、それゆえ交差点はエッジの内部に在る。図2cは2つのノードの移動の概要を示す。両方ともベクトルD=X-Pの方向に移動し、すなわち従来技術の場合のように直接にXの方向には移動しない。点XがノードWΔWよりもノードWに近ければ、これは交差点Pにも当てはまり、従ってα<0.5となる。するとノードWは、ノードWΔWよりも大きく移動される。このようにして、エッジ全体が、X及び/又はPのノードからの距離に従って重みを付けられて点Xに近づく。点Xの最も近いトポロジー要素が三角形である場合、移動は次式に従って行われる。図3は、三角形の移動則を示す。図3aは、骨格モデルの出発三角形、及びランダムに選択された点Xを示す。Xに関連付けられた交差点Pは三角形面内に在り、式2に従うノード座標ベクトルの1次結合として表すことができる。説明のために、表示係数σ1、σ2が三角形の辺に示されている。これらは、図2bにおける係数αと同様に三角形の辺の長さの分率と解釈される。交差点が三角形の内部に在るので、三角形からのXの距離は、ベクトルD=X-Pのノルムとして決定され、さらなる計算の際に使用される。この距離が骨格モデルの全てのトポロジー要素からのXの最短距離となることが判明した場合、三角形は移動される。移動された三角形の概要が図3bに示される。この場合もやはり、全てのノードが三角形の辺上及び三角形の面内のすべての点と共に、点X及びPからのノードの元の距離で重みを付けられて移動される。この距離による重み付けは、それにより無用の誤りが回避されるので姿勢推定の効率にとって重要である。この利点は、特に図3bを見ると容易に理解することができる。点Pが、三角形を確立する3つのノードのうちの1つに非常に近い場合、三角形は、ほとんどこの最も近いノードのみが動き、一方、他の2つは基本的にそれらの位置を維持するように移動される。従って、本明細書で説明する方法には、ノード、エッジ、及び三角形の移動の間に滑らかな移行が存在する。図2cから、エッジW,WΔWは、学習則6及び7を適用することによって決して短くなることはなく、延びる可能性がかなり高いことが容易に認識される。同じことは、学習則8から10までを適用したときの三角形W,WΔW1,WΔW2の辺にも当てはまる。トレーニング過程の間に、手に負えないほどのエッジ長さ及び三角形の辺の長さが得られることがないように、本発明のさらに別の実施形態において収縮パラメータδが導入される。これは、例えばδ=0.05のように設定することができる。同時に、学習則は、移動の際にノード同士が互いに向かって僅かに動くように修正される。学習則6及び7の代りに、を使用することが好ましく、学習則8から10までの式の代りに、を使用することが好ましい。前述の方法は、図1におけるように人間の解剖学的構造に従ってモデル化された骨格モデルのノードの移動を計算することによって人間の姿勢を推定するために用いることができる。しかし、同じ方法を動物又は動いているロボットの動きに同様に適用することができることが明らかである。本発明は、互いに接続されて互いに対して可動な部分から成り、それに対するノード、エッジ、及び随意に三角形による骨格モデルを都合良く定義することができる、全ての物体の姿勢推定を包含する。骨格モデルは、トポロジーのノードの3D座標の表、並びに、エッジ及び三角形を確立する所定のノード対及び随意にノード3つ組を有するリストである。ノード対及びノード3つ組のリストは変更することができず、ノード座標のみを姿勢推定の実行中に変更することができる。ノード座標を有する表は、電子メモリ内で利用可能であり、算術演算装置によって読み出すことができる。算術演算装置は、点雲への骨格モデルの連続的フィッティングに関連したノード位置の移動を、同様に格納された深度センサカメラによる画像及びそこから決定された3D点雲を用いて決定する。解剖学的モデルを点雲にフィッティングし、従ってSOMをトレーニングすることは、本発明の実施形態に従って行われ、これは、a.3D点雲のデータ点Xをランダムに選択するステップと、b.トポロジー要素を基準としたXに関する交差点Pを計算し、その少なくとも1つのトポロジー整合表示係数を決定するステップと、c.交差点がトポロジー要素の内部にない場合に該交差点を棄却することと、d.Xからトポロジー要素までの距離を差分ベクトルX-Pのノルムとして計算するステップと、e.解剖学的モデルの全てのトポロジー要素についてステップb.からステップd.までを繰返すステップと、f.Xからの最短距離を示すトポロジー要素を決定するステップと、g.f.で決定されたトポロジー要素を、該トポロジー要素を確立する全てのノードをベクトルX-Pの方向に移動させることによって移動させるステップであって、この移動ベクトルには、学習率と、e.で決定された、トポロジー要素を基準としたXに関する交差点Pのトポロジー整合表示係数から生じる重みとが掛けられている、移動させるステップと、h.学習率を徐々に低減しながら、ステップa.からステップg.までを所定の学習ステップ数にわたって繰返すステップと、によって要約される。ステップgにおいて言及した重みがどのようにトポロジー整合表示係数から生じるかについての厳密な様式は、式6から式10まで、又は代替として式11から式15までから推測することができ、後者の式は付加的な所定のパラメータδを含む。定義により、ノードであるトポロジー要素の移動の重みは、式4により1である。学習ステップの所定数に達すると、算術演算装置は、骨格モデルの全てのノードについて移動後の座標を計算したことになる。移動後の座標は、概して全てのノードについて初めに表にまとめられたノード座標からずれることになるが、例外的な場合には個々のノードについて初めのノード座標と同一になることがある。移動したノードの座標は、算術演算装置によって電子メモリに書込まれ、初めの座標エントリは、i上書きされるか、又はii期限切れとして指定され、さらなる学習ステップではもはや使用されなくなる。このようにしてノード座標が電子メモリの表内で更新される。電子メモリの表内のノード座標を更新するステップを所定数の学習ステップの1パスのみの後に行い、その後、深度センサカメラからの画像シーケンスの次の画像及びそれから決定される点雲を用いてステップaからステップhまでの次のパスを開始することができることが、有利である。同様に、学習ステップを1つの同じ点雲に対して数回次々に繰返してノード座標の複数の移動を計算することも可能である。その後、この複数の移動を例えば算術的に平均することができ、ノード座標は、電子メモリの表内でこの平均移動のみと共に更新される。この手続きは、計算の観点からはより複雑であり、それゆえにより遅いが、何らかの偶発的に起る望ましくない移動例えば、点雲が、ランダムに選択された部外位置の点も含む場合を効果的に抑制することができる。大まかに言えば、ノード座標を更新するステップは、所定の学習ステップ数のK回のパスの後に行われるK≧1。図1bの骨格モデルを用いた本発明の姿勢推定方法の例示的な実施形態をビデオシーケンスからの例示的な画像を用いて図4に示す。深度センサカメラのビデオ画像は、それ自体知られている画像セグメント化を用いて、動いている人間を表す3D点雲を絶えず提供する。解剖学的な骨格モデルが前述の学習則を用いて実時間でフィッティングされ、人間の種々の身体部分へのモデルノードの関係付けは、図4から明白に推察できるように初めから終わりまで正しく維持される。ここで達成されたノード-身体部分のロバストな関係付けは、ジェスチャ制御による著しく安定なコマンド入力を、例えば単に右手の動きを単に追跡することによることによって可能にする。骨格-ノード位置を解釈する機械は、必要に応じて、残りのモデルノードを無視することもでき、又はそれらノードを付加的な入力として分類することもできる。従って、例えば、右手の動きと左手の動きを同時にかつ別々に追跡し解釈することによって、より複雑な入力を行うことが可能である。左手を頭の高さまで持ち上げることを、例えばキーボード上の特定のキー例えば、シフトキーを押すこと、又は右手の入力のためのコマンド解釈の別のセットを呼び込むことに等しいものとすることができる。深度センサカメラによる21/2D画像のすばやい検出及び提供に加えて、前述の方法は、計測データを少なくとも一時的に格納するため、及び解剖学的骨格モデルのトポロジー要素の位置座標を格納するための電子メモリ、並びに、このメモリと通信し、前述の計算を実行し、特にメモリ内のトポロジー要素の位置座標の継続的な更新を促す、電子的算術演算装置もまた必要とする。さらに、同じ算術演算装置を、単独でそれぞれの現在の骨格モデルを時間的に歩調を合わせて解釈し、例えばそれを従属装置のための制御コマンドに変換することができるもの、又は、場合によっては選択されたノード位置をさらなる解釈のために出力するだけのもの、のいずれかとすることができる。初めに説明したように、姿勢推定のための前述の方法は、装置、具体的には算術演算装置によって実施することができる。算術演算装置は、市販のプログラム可能マイクロプロセッサとすることができるが、FPGA又はASICを使用することも可能である。本発明のさらなる実施形態は、算術演算装置によって実行することができて該算術演算装置に姿勢推定の目的で本明細書において説明した計算を実行させるコマンドを格納する記憶媒体に関する。距離座標を決定するための算術演算装置を備えた深度センサカメラは、特に本発明の方法を実行するために直接設計することもできる。本発明に従って設計される少なくとも1つの算術演算装置を有する構成ユニットとしてのそうしたカメラは、相応して、動いている人間の画像をその不可欠な身体部分の3D座標に直接変換するのに適している。これはモーションキャプチャ装置に相当するものであるが、これまでは普通であった人間の身体上のマーカーを不要にすることが可能である。"