JP2001195595A - 感性表現システム - Google Patents
感性表現システムInfo
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- JP2001195595A JP2001195595A JP2000306079A JP2000306079A JP2001195595A JP 2001195595 A JP2001195595 A JP 2001195595A JP 2000306079 A JP2000306079 A JP 2000306079A JP 2000306079 A JP2000306079 A JP 2000306079A JP 2001195595 A JP2001195595 A JP 2001195595A
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Abstract
(57)【要約】
【構成】 コンピュータは、カメラから出力された撮影
画像信号に基づいて被験者の姿勢を推定し、同じ姿勢を
とるアバタをモニタの仮想空間内に表示するとともに所
定の音楽をスピーカから出力する。コンピュータはま
た、被験者の身体表現の物理量に基づいて時性，力性，
空間性を０．１秒毎に求め、被験者の感性を時性，力
性，空間性の３つのパラメータに基づいて２小節毎に推
定する。ここで、感性は、予め分類された７つの項目の
中から選択される。アバタの背景画像および音楽は、選
択された感性に応じて変化する。 【効果】
画像信号に基づいて被験者の姿勢を推定し、同じ姿勢を
とるアバタをモニタの仮想空間内に表示するとともに所
定の音楽をスピーカから出力する。コンピュータはま
た、被験者の身体表現の物理量に基づいて時性，力性，
空間性を０．１秒毎に求め、被験者の感性を時性，力
性，空間性の３つのパラメータに基づいて２小節毎に推
定する。ここで、感性は、予め分類された７つの項目の
中から選択される。アバタの背景画像および音楽は、選
択された感性に応じて変化する。 【効果】
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、人間の身体表現の物
理量に基づいて分類された人間の感性に応じて、映像と
音楽を用いたマルチメディア表現を変化させることによ
って、感性を表現する、新規な感性表現システムに関す
る。
理量に基づいて分類された人間の感性に応じて、映像と
音楽を用いたマルチメディア表現を変化させることによ
って、感性を表現する、新規な感性表現システムに関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来のこの種の感性表現装置では、カメ
ラによって撮影された人物（被験者）のポーズや特定の
動きを画像処理によって識別し、その識別結果に基づい
てマルチメディア表現していた。
ラによって撮影された人物（被験者）のポーズや特定の
動きを画像処理によって識別し、その識別結果に基づい
てマルチメディア表現していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来技術は身
体の物理的な動きからマルチメディア表現を制御してい
るに過ぎず、人間の感性を表現することはできなかっ
た。
体の物理的な動きからマルチメディア表現を制御してい
るに過ぎず、人間の感性を表現することはできなかっ
た。
【０００４】それゆえに、この発明の主たる目的は、身
体の物理的な動きによる制御ではなく、感性を自由に表
現することができる、感性表現システムを提供すること
である。
体の物理的な動きによる制御ではなく、感性を自由に表
現することができる、感性表現システムを提供すること
である。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この発明は、人間の身体
表現の物理量に基づいて人間の感性を推定する推定手
段、および推定手段によって推定された感性に応じてマ
ルチメディア表現を変化させる変化手段を備え、推定手
段は時性、力性および空間性をパラメータとして感性を
推定する、感性表現システムである。
表現の物理量に基づいて人間の感性を推定する推定手
段、および推定手段によって推定された感性に応じてマ
ルチメディア表現を変化させる変化手段を備え、推定手
段は時性、力性および空間性をパラメータとして感性を
推定する、感性表現システムである。
【０００６】
【作用】まず、人間の身体表現の物理量に基づいて時
性、力性および空間性が求められ、この３つの特性をパ
ラメータとして感性が推定される。マルチメディア表現
は、推定された感性に応じて変化する。
性、力性および空間性が求められ、この３つの特性をパ
ラメータとして感性が推定される。マルチメディア表現
は、推定された感性に応じて変化する。
【０００７】時性および力性は、好ましくは人間の特定
部位の時間的変化に関連し、その特定部位としては、重
心であることが好ましい。
部位の時間的変化に関連し、その特定部位としては、重
心であることが好ましい。
【０００８】空間性は、好ましくは身体の空間的広がり
に関連し、この空間的広がりは、所定方向から見た人間
の身体像がその身体像に外接する矩形に対して占める割
合から求められる。
に関連し、この空間的広がりは、所定方向から見た人間
の身体像がその身体像に外接する矩形に対して占める割
合から求められる。
【０００９】また、マルチメディア表現は、好ましくは
映像と音楽とによる表現である。
映像と音楽とによる表現である。
【００１０】
【発明の効果】この発明によれば、時性、力性および空
間性をパラメータとして感性を推定し、推定した感性に
応じてマルチメディア表現を変化させるようにしたた
め、人間の感性を映像と音楽のマルチメディアによって
自由に表現することができる。
間性をパラメータとして感性を推定し、推定した感性に
応じてマルチメディア表現を変化させるようにしたた
め、人間の感性を映像と音楽のマルチメディアによって
自由に表現することができる。
【００１１】この発明の上述の目的，その他の目的，特
徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳
細な説明から一層明らかとなろう。
徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳
細な説明から一層明らかとなろう。
【００１２】
【実施例】図１を参照して、この実施例の感性表現シス
テム１０は、被験者Ｈを撮影するカメラ１２を含む。カ
メラ１２は被験者Ｈの全身をたとえば１／３０秒のフレ
ームレートで撮影し、撮影画像信号をコンピュータ１４
に与える。コンピュータ１４は、カメラ１２から入力さ
れた撮影画像信号に基づいて被験者Ｈの姿勢を推定し、
同じ姿勢をとるキャラクタ（アバタ）をモニタ１８に表
示する。コンピュータ１４はまた、撮影画像信号をたと
えば１０フレーム／秒、具体的には０．１秒毎にサンプ
リングし、サンプリングした撮影画像信号に基づいて被
験者Ｈの感性を推定する。そして、推定された感性に対
応する背景映像および音楽をモニタ１８およびスピーカ
２０から出力する。
テム１０は、被験者Ｈを撮影するカメラ１２を含む。カ
メラ１２は被験者Ｈの全身をたとえば１／３０秒のフレ
ームレートで撮影し、撮影画像信号をコンピュータ１４
に与える。コンピュータ１４は、カメラ１２から入力さ
れた撮影画像信号に基づいて被験者Ｈの姿勢を推定し、
同じ姿勢をとるキャラクタ（アバタ）をモニタ１８に表
示する。コンピュータ１４はまた、撮影画像信号をたと
えば１０フレーム／秒、具体的には０．１秒毎にサンプ
リングし、サンプリングした撮影画像信号に基づいて被
験者Ｈの感性を推定する。そして、推定された感性に対
応する背景映像および音楽をモニタ１８およびスピーカ
２０から出力する。
【００１３】被験者Ｈの感性を推定するとき、コンピュ
ータ１４はまず、被験者Ｈの身体表現の物理量に基づい
て時性，力性および空間性の３つのパラメータを求め
る。ここで時性とは、被験者Ｈの身体の運動、リズムに
関連するパラメータを意味し、力性は身体動作の加速度
に関連するパラメータで、空間性は身体の空間的な広が
りに関連するパラメータである。図２を参照して、時性
は、被験者Ｈのシルエット画像の重心座標（Ｘｃ，Ｙ
ｃ）の１次微分によって求められ、力性は、シルエット
画像の重心座標（Ｘｃ，Ｙｃ）の２次微分によって求め
られる。また、空間性は、被験者Ｈのシルエット画像が
そのシルエット画像に外接する矩形（幅Ｘｓ、高さＹｓ
の矩形）に占める割合から求められる。
ータ１４はまず、被験者Ｈの身体表現の物理量に基づい
て時性，力性および空間性の３つのパラメータを求め
る。ここで時性とは、被験者Ｈの身体の運動、リズムに
関連するパラメータを意味し、力性は身体動作の加速度
に関連するパラメータで、空間性は身体の空間的な広が
りに関連するパラメータである。図２を参照して、時性
は、被験者Ｈのシルエット画像の重心座標（Ｘｃ，Ｙ
ｃ）の１次微分によって求められ、力性は、シルエット
画像の重心座標（Ｘｃ，Ｙｃ）の２次微分によって求め
られる。また、空間性は、被験者Ｈのシルエット画像が
そのシルエット画像に外接する矩形（幅Ｘｓ、高さＹｓ
の矩形）に占める割合から求められる。
【００１４】こうして３つのパラメータが得られると、
コンピュータ１４は、パラメータ毎に加重平均を行な
う。２小節に相当する期間が経過するか、あるいは被験
者Ｈが特定の動作をすると、コンピュータ１４はその時
点の加重平均値に統計解析を施し、被験者Ｈの感性を推
定する。統計解析にはニューラルネットワーク、あるい
は重回帰分析が適用され、感性は、予め準備された“Na
tural”，“Happy”，“Dynamic”，“Flowing”，“Sh
arp”，“Lonely”，“Solemn”の７つのカテゴリの中
から選択される。コンピュータ１４は、推定された感性
に対応する背景画像データおよび音楽データをデータベ
ース１６から読出し、モニタ１８およびスピーカ２０の
各々から出力する。
コンピュータ１４は、パラメータ毎に加重平均を行な
う。２小節に相当する期間が経過するか、あるいは被験
者Ｈが特定の動作をすると、コンピュータ１４はその時
点の加重平均値に統計解析を施し、被験者Ｈの感性を推
定する。統計解析にはニューラルネットワーク、あるい
は重回帰分析が適用され、感性は、予め準備された“Na
tural”，“Happy”，“Dynamic”，“Flowing”，“Sh
arp”，“Lonely”，“Solemn”の７つのカテゴリの中
から選択される。コンピュータ１４は、推定された感性
に対応する背景画像データおよび音楽データをデータベ
ース１６から読出し、モニタ１８およびスピーカ２０の
各々から出力する。
【００１５】ニューラルネットワークによる統計解析で
は、感性を推定するためのベースとなる教師データが必
要となる。この教師データは、各々の感性を表現するダ
ンスをカメラ１２の前で被験者Ｈに一定時間踊らせ、カ
メラ１２から出力された撮影画像信号に基づいて各パラ
メータの加重平均値を２小節毎に算出し、そして算出さ
れた加重平均値をパラメータ毎に分類することで求めら
れる。つまり、求められた加重平均値のパラメータ毎の
集合が、対応する感性の教師データとなる。この教師デ
ータをニューラルネットワークに学習させることによ
り、被験者Ｈが自由にダンスを踊ったときに得られた加
重平均値から７種類の感性を推定することができる。
は、感性を推定するためのベースとなる教師データが必
要となる。この教師データは、各々の感性を表現するダ
ンスをカメラ１２の前で被験者Ｈに一定時間踊らせ、カ
メラ１２から出力された撮影画像信号に基づいて各パラ
メータの加重平均値を２小節毎に算出し、そして算出さ
れた加重平均値をパラメータ毎に分類することで求めら
れる。つまり、求められた加重平均値のパラメータ毎の
集合が、対応する感性の教師データとなる。この教師デ
ータをニューラルネットワークに学習させることによ
り、被験者Ｈが自由にダンスを踊ったときに得られた加
重平均値から７種類の感性を推定することができる。
【００１６】重回帰分析による統計解析でも教師データ
が必要となるが、ここでいう教師データは、次のように
して求められる。加重平均値のパラメータ毎の集合を７
種類の感性について求める点は上述と同じであるが、こ
れに加えて、７種類の感性を表現したダンス映像を数十
名の被験者に見せて各々のダンス映像が示す感性を答え
させ、各ダンス映像に対する投票率を求める。投票率を
示す数値は、いずれのダンス映像についても７つ算出さ
れる。加重平均値のパラメータ毎の集合と７つの投票率
とが、各々の感性に対応する教師データとなる。教師デ
ータが得られると、各々の加重平均値を説明変数とし、
投票率を目的変数として、各々の感性に対応する係数値
を求める。求められた各々の感性の係数値は、被験者Ｈ
が自由にダンスを踊ったときに得られた加重平均値と重
み付け線形和を施され、これによって各々の感性に対す
る推定投票率が求まる。このうち、最も推定投票率の高
い感性が推定感性となる。
が必要となるが、ここでいう教師データは、次のように
して求められる。加重平均値のパラメータ毎の集合を７
種類の感性について求める点は上述と同じであるが、こ
れに加えて、７種類の感性を表現したダンス映像を数十
名の被験者に見せて各々のダンス映像が示す感性を答え
させ、各ダンス映像に対する投票率を求める。投票率を
示す数値は、いずれのダンス映像についても７つ算出さ
れる。加重平均値のパラメータ毎の集合と７つの投票率
とが、各々の感性に対応する教師データとなる。教師デ
ータが得られると、各々の加重平均値を説明変数とし、
投票率を目的変数として、各々の感性に対応する係数値
を求める。求められた各々の感性の係数値は、被験者Ｈ
が自由にダンスを踊ったときに得られた加重平均値と重
み付け線形和を施され、これによって各々の感性に対す
る推定投票率が求まる。このうち、最も推定投票率の高
い感性が推定感性となる。
【００１７】コンピュータ１４は、具体的には図３に示
すフロー図を処理する。まずステップＳ１でカメラ１２
から撮影画像信号を取り込み、ステップＳ３でこの撮影
画像信号に基づいて被験者Ｈの姿勢を推定する。ステッ
プＳ５では、推定された姿勢に応じて、モニタ１８に表
示されたアバタの姿勢を制御する。この結果、仮想空間
内のアバタが、被験者Ｈと同じ動きをとる。
すフロー図を処理する。まずステップＳ１でカメラ１２
から撮影画像信号を取り込み、ステップＳ３でこの撮影
画像信号に基づいて被験者Ｈの姿勢を推定する。ステッ
プＳ５では、推定された姿勢に応じて、モニタ１８に表
示されたアバタの姿勢を制御する。この結果、仮想空間
内のアバタが、被験者Ｈと同じ動きをとる。
【００１８】コンピュータ１４は続いて、ステップＳ７
で０．１秒の時間が経過したかどうか判断する。ここで
ＮＯであれば、ステップＳ１に戻り上述の処理を繰り返
すが、ＹＥＳであれば、ステップＳ９以降の処理を行な
う。ステップＳ９では数１を演算し、撮影画像信号に基
づいて時性，力性および空間性の３つのパラメータを算
出する。
で０．１秒の時間が経過したかどうか判断する。ここで
ＮＯであれば、ステップＳ１に戻り上述の処理を繰り返
すが、ＹＥＳであれば、ステップＳ９以降の処理を行な
う。ステップＳ９では数１を演算し、撮影画像信号に基
づいて時性，力性および空間性の３つのパラメータを算
出する。
【００１９】
【数１】Ｔ＝（ｄＸｃ／ｄｔ，ｄＹｃ／ｄｔ） Ｐ＝（ｄ2Ｘｃ／ｄｔ2，ｄ2Ｙｃ／ｄｔ2） Ａ＝Ｈｓ／（Ｘｓ×Ｙｓ） Ｔ；時性 Ｐ；力性 Ａ；空間性 Ｈｓ；被験者Ｈのシルエット画像の面積 時性は、重心座標を１次微分することによって、つまり
０．１秒前の重心座標と現時点の重心座標の差分を０．
１秒で割り算することによって、求められる。空間性
は、重心座標を２次微分することによって、つまり前回
の１次微分値と今回の１次微分値との差分を０．１秒で
割り算することによって、求められる。力性は、被験者
Ｈのシルエット画像の面積をこのシルエット画像に外接
する矩形の面積で割り算することによって求められる。
なお、シルエット画像は、ステップＳ３の処理の途中で
得られる。
０．１秒前の重心座標と現時点の重心座標の差分を０．
１秒で割り算することによって、求められる。空間性
は、重心座標を２次微分することによって、つまり前回
の１次微分値と今回の１次微分値との差分を０．１秒で
割り算することによって、求められる。力性は、被験者
Ｈのシルエット画像の面積をこのシルエット画像に外接
する矩形の面積で割り算することによって求められる。
なお、シルエット画像は、ステップＳ３の処理の途中で
得られる。
【００２０】コンピュータ１４は続いて、ステップＳ１
１で数２を演算し、パラメータ毎の加重平均値を求め
る。
１で数２を演算し、パラメータ毎の加重平均値を求め
る。
【００２１】
【数２】ＴAV(n)＝αＴ(n)＋（１−α）ＴAV(n-1) ＰAV(n)＝αＰ(n)＋（１−α）ＰAV(n-1) ＡAV(n)＝αＡ(n)＋（１−α）ＡAV(n-1) ＴAV(n)；今回求められた時性の加重平均値 Ｔ(n)；今回求められた時性 ＴAV(n-1)；前回求められた時性の加重平均値 ＰAV(n)；今回求められた力性の加重平均値 Ｐ(n)；今回求められた力性 ＰAV(n-1)；前回求められた力性の加重平均値 ＡAV(n)；今回求められた空間性の加重平均値 Ａ(n)；今回求められた空間性 ＡAV(n-1)；前回求められた空間性の加重平均値 α；定数（０＜α＜１） コンピュータ１４はその後ステップＳ１３に進み、予め
定められた一定期間、たとえば２小節に相当する期間が
経過したか、あるいは被験者Ｈが特定の姿勢をとったか
を判断する。そして、２小節に相当する期間が未だ経過
せず、被験者Ｈが特定の姿勢も取らなければ、ステップ
Ｓ１に戻る。これに対して、２小節に相当する期間が経
過するか、被験者Ｈが特定の姿勢をとると、ステップＳ
１５に進む。ステップＳ１５では、加重平均値ＴAV，Ｐ
AVおよびＡAVに基づいて被験者Ｈの感性を推定する。こ
のとき、ニューラルネットワーク処理または重回帰分析
を各加重平均値ＴAV，ＰAVおよびＡAVに施すことによっ
て、“Natural”，“Happy”，“Dynamic”，“Flowin
g”，“Sharp”，“Lonely”，“Solemn”のいずれか１
つの感性を推定する。感性が推定されるとステップＳ１
７に進み、推定された感性に対応する背景画像および音
楽をデータベース１６から読み出す。背景画像はモニタ
１８に表示され、音楽はスピーカ２０から出力される。
コンピュータ１４はその後、ステップＳ１９で加重平均
値ＴAV，ＰAVおよびＡAVを初期化し、ステップＳ１に戻
る。
定められた一定期間、たとえば２小節に相当する期間が
経過したか、あるいは被験者Ｈが特定の姿勢をとったか
を判断する。そして、２小節に相当する期間が未だ経過
せず、被験者Ｈが特定の姿勢も取らなければ、ステップ
Ｓ１に戻る。これに対して、２小節に相当する期間が経
過するか、被験者Ｈが特定の姿勢をとると、ステップＳ
１５に進む。ステップＳ１５では、加重平均値ＴAV，Ｐ
AVおよびＡAVに基づいて被験者Ｈの感性を推定する。こ
のとき、ニューラルネットワーク処理または重回帰分析
を各加重平均値ＴAV，ＰAVおよびＡAVに施すことによっ
て、“Natural”，“Happy”，“Dynamic”，“Flowin
g”，“Sharp”，“Lonely”，“Solemn”のいずれか１
つの感性を推定する。感性が推定されるとステップＳ１
７に進み、推定された感性に対応する背景画像および音
楽をデータベース１６から読み出す。背景画像はモニタ
１８に表示され、音楽はスピーカ２０から出力される。
コンピュータ１４はその後、ステップＳ１９で加重平均
値ＴAV，ＰAVおよびＡAVを初期化し、ステップＳ１に戻
る。
【００２２】この実施例によれば、カメラから出力され
た撮影画像信号に基づいて被験者の姿勢が推定され、同
じ姿勢をとるアバタがモニタの仮想空間内に表示され
る。また、時性，力性，空間性の３つの特性が被験者の
身体表現の物理量に基づいて０．１秒毎に求められ、時
性，力性，空間性をパラメータとして被験者の感性が２
小節毎に推定される。
た撮影画像信号に基づいて被験者の姿勢が推定され、同
じ姿勢をとるアバタがモニタの仮想空間内に表示され
る。また、時性，力性，空間性の３つの特性が被験者の
身体表現の物理量に基づいて０．１秒毎に求められ、時
性，力性，空間性をパラメータとして被験者の感性が２
小節毎に推定される。
【００２３】ここで、時性および力性は人間の特定部位
（重心座標）の時間的変化に関連し、空間性は身体の空
間的広がりに関連する。さらに、被験者の感性は、予め
分類された７つの項目（カテゴリ）から選択される。ア
バタの背景画像および音楽は、選択された感性に応じて
変化する。つまり、感性に応じて変化する背景画像の前
でアバタが動き、感性に応じて変化する音楽がスピーカ
から出力される。
（重心座標）の時間的変化に関連し、空間性は身体の空
間的広がりに関連する。さらに、被験者の感性は、予め
分類された７つの項目（カテゴリ）から選択される。ア
バタの背景画像および音楽は、選択された感性に応じて
変化する。つまり、感性に応じて変化する背景画像の前
でアバタが動き、感性に応じて変化する音楽がスピーカ
から出力される。
【００２４】具体的なマルチメディア表現について説明
する。たとえば推定された感性が“Happy”であったと
すると、モニタ１８には画像、図１に例示の模様の場
合、６角形の模様がピンク色に輝きながらリズミカルに
順番に大きくなっていき、それと同時にスピーカ２０か
ら明るいにぎやかな音楽が発生される。また、感性が
“Lonely”と推定された場合には、モニタ１８上でダー
クブルーの６角形の模様がゆっくり小さくなっていくと
同時に、スピーカ２０から短調の寂しげな音楽が流れて
くる。勿論、６角形の模様に限らず、華やかな花模様を
あしらったり、白と黒の縦縞をゆっくり風にそよがせて
寂しさを表現するようにしてもよい。
する。たとえば推定された感性が“Happy”であったと
すると、モニタ１８には画像、図１に例示の模様の場
合、６角形の模様がピンク色に輝きながらリズミカルに
順番に大きくなっていき、それと同時にスピーカ２０か
ら明るいにぎやかな音楽が発生される。また、感性が
“Lonely”と推定された場合には、モニタ１８上でダー
クブルーの６角形の模様がゆっくり小さくなっていくと
同時に、スピーカ２０から短調の寂しげな音楽が流れて
くる。勿論、６角形の模様に限らず、華やかな花模様を
あしらったり、白と黒の縦縞をゆっくり風にそよがせて
寂しさを表現するようにしてもよい。
【００２５】このように、時性，力性および空間性をパ
ラメータとして感性を推定し、推定された感性に応じて
マルチメディア表現を変化させるようにしたため、被験
者の感性をマルチメディアによって自由に表現すること
ができる。
ラメータとして感性を推定し、推定された感性に応じて
マルチメディア表現を変化させるようにしたため、被験
者の感性をマルチメディアによって自由に表現すること
ができる。
【００２６】したがって、この発明は、ディスコやカラ
オケルームなどで踊っている人や歌っている人の身体の
表現、即ち感性に合致した背景画像を表現させるとか、
ダンスや舞踊の振り付けのトレーニングなどへの応用が
考えられる。さらに、上記の説明では、身体の動きによ
って７つの感性を推定していたが、身体の動きをトラッ
キングし、たとえば“あやしげ”な感性を推定し、防犯
に役立てることも可能となる。
オケルームなどで踊っている人や歌っている人の身体の
表現、即ち感性に合致した背景画像を表現させるとか、
ダンスや舞踊の振り付けのトレーニングなどへの応用が
考えられる。さらに、上記の説明では、身体の動きによ
って７つの感性を推定していたが、身体の動きをトラッ
キングし、たとえば“あやしげ”な感性を推定し、防犯
に役立てることも可能となる。
【図１】この発明の一実施例を示す図解図である。
【図２】図１実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図３】図１実施例の動作の一部を示すフロー図であ
る。
る。
１０…感性表現システム １２…カメラ １４…コンピュータ １６…データベース １８…モニタ ２０…スピーカ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 13/00 Ｇ０６Ｔ 13/00 Ｃ 15/70 15/70 Ｂ (72)発明者 鈴木 良太郎 京都府相楽郡精華町光台二丁目２番地２ 株式会社エイ・ティ・アール知能映像通信 研究所内 (72)発明者 井上 正之 京都府相楽郡精華町光台二丁目２番地２ 株式会社エイ・ティ・アール知能映像通信 研究所内 (72)発明者 ウー ウーンタック 京都府相楽郡精華町光台二丁目２番地２ 株式会社エイ・ティ・アール知能映像通信 研究所内 (72)発明者 ベルナルド シャンプー 京都府相楽郡精華町光台二丁目２番地２ 株式会社エイ・ティ・アール知能映像通信 研究所内
Claims (6)
- 【請求項１】人間の身体表現の物理量に基づいて前記人
間の感性を推定する推定手段、および前記推定手段によ
って推定された前記感性に応じてマルチメディア表現を
変化させる変化手段を備え、 前記推定手段は時性、力性および空間性をパラメータと
して前記感性を推定する、感性表現システム。 - 【請求項２】前記時性および前記力性は前記人間の特定
部位の時間的変化に関連する、請求項１記載の感性表現
システム。 - 【請求項３】前記特定部位は重心である、請求項２記載
の感性表現システム。 - 【請求項４】前記空間性は前記人間の身体の空間的広が
りに関連する、請求項２または３記載の感性表現システ
ム。 - 【請求項５】前記空間的広がりは所定方向から見た前記
人間の身体像がその身体像に外接する矩形に対して占め
る割合から求められる、請求項４記載の感性表現システ
ム。 - 【請求項６】前記マルチメディア表現は映像と音楽とに
よる表現である、請求項１ないし５のいずれかに記載の
感性表現システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000306079A JP3403378B2 (ja) | 1999-10-29 | 2000-10-05 | 感性表現システム |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11-308098 | 1999-10-29 | ||
| JP30809899 | 1999-10-29 | ||
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