JP2003141564A - アニメーション生成装置およびアニメーション生成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】人物の癖または特徴が現れたアニメーションを
容易に生成する。 【解決手段】アニメーション生成装置１に、音韻を発し
たときの形状になるように顔モデル３Ｍを変形する標準
動作データ７４を記憶するデータ記憶部１１０と、その
音韻を発している人物の実画像を取得する動画像入力部
１０９と、顔モデル３Ｍがその実画像と同じ形状となる
ような値を算出する筋肉変位解析部１７１と、標準動作
データ７４と筋肉変位解析部１７１によって算出された
値との差を求めることによってその音韻を発したときの
人物の形状の特徴を表す発音特徴データ７５５を生成す
る発音特徴取得部１７５と、発音特徴データ７５５に基
づいて顔モデル３Ｍを変形する形状取得部１０５と、を
設ける。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、形状を決めるため
のパラメータの値を変化させることによってモデルを変
形してアニメーションを生成するアニメーション生成装
置およびアニメーション生成方法に関し、特に、人物の
特徴が現れたアニメーションを生成するアニメーション
生成装置およびアニメーション生成方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、人物の特徴を反映したアニメ
ーションを生成する技術が提案されている。例えば、特
開平１１−３１２１５９号公報に記載の発明によると、
表情やジェスチャなどの言動の癖をアバターに定義して
おき、係るアバターを動かすことによって人物の特徴が
現れたアニメーションを生成することができる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、係る発明の場
合は、ＡＳＬ（Avatar Scripting Language ）という特
殊な記述言語によって言動の癖を定義しなければならな
いので、アニメーションの製作者にとって大きな負担と
なる。また、瞬きや音韻を発するときの口の動作は瞬間
的でありかつ微妙であるので、これらの動作の特徴を捉
えることは実際には難しい。

【０００４】本発明は、このような問題点に鑑み、人物
の癖または特徴が現れたアニメーションを容易に生成す
るアニメーション生成装置およびアニメーション生成方
法を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明に係るアニメーシ
ョン生成装置は、形状を決めるためのパラメータを変化
させることによってモデルを変形してアニメーションを
生成するアニメーション生成装置であって、音韻ごとに
前記モデルが当該音韻を発したときの形状となるような
前記パラメータの第一の値を記憶する記憶手段と、音韻
ごとに当該音韻を発する人物の画像を取得する画像取得
手段と、音韻ごとに前記モデルが当該音韻に対応する前
記画像と同じ形状となるような前記パラメータの第二の
値を算出する算出手段と、音韻ごとに当該音韻に対応す
る前記第一の値と前記第二の値との差を求めることによ
って当該音韻を発したときの前記人物の形状の特徴を表
す特徴データを生成する特徴データ生成手段と、入力さ
れた言葉の各音韻に対応する前記特徴データに基づいて
前記モデルを変形するモデル変形手段とを有してなる。

【０００６】または、喋り始める前の人物の第一の画像
および喋り終わった後の前記人物の第二の画像を取得す
る画像取得手段と、前記モデルが前記第一の画像と同じ
形状となるような前記パラメータの第三の値および前記
モデルが前記第二の画像と同じ形状となるような前記パ
ラメータの第四の値を算出する算出手段と、前記第三の
値および前記第四の値に基づいて前記モデルを変形する
モデル変形手段とを有してなる。

【０００７】または、喋っている人物の動画像を取得す
る動画像取得手段と、前記動画像から前記人物の特徴的
な動作が現れている部分を抽出し、前記モデルが当該部
分と同じ形状となるような前記パラメータの第五の値を
算出する算出手段と、前記第五の値に基づいて前記モデ
ルを変形するモデル変形手段とを有してなる。

【０００８】本発明に係るアニメーション生成方法は、
形状を決めるためのパラメータを変化させることによっ
てモデルを変形してアニメーションを生成するアニメー
ション生成方法であって、音韻ごとに前記モデルが当該
音韻を発したときの形状となるような前記パラメータの
第一の値を定義し、音韻ごとに当該音韻を発する人物の
画像を取得しておき、音韻ごとに前記モデルが当該音韻
に対応する前記画像と同じ形状となるような前記パラメ
ータの第二の値を算出し、音韻ごとに当該音韻に対応す
る前記第一の値と前記第二の値との差を求めることによ
って当該音韻を発したときの前記人物の形状の特徴を表
す特徴データを生成し、入力された言葉の各音韻に対応
する前記特徴データに基づいて前記モデルを変形する。

【０００９】本発明に係るデータ生成方法は、パラメー
タが変化することによって変形するモデルに対して、人
物の特徴が現れるように前記モデルを変形するためのデ
ータを生成するデータ生成方法であって、動作を行って
いる前記人物の画像を取得し、前記画像から前記人物の
特徴的な動作が現れている部分を抽出し、前記部分と同
じ形状となるような前記パラメータの値を求めることに
よって前記人物の特徴を表すデータを生成する。

【００１０】または、前記モデルが所定の動作を行った
ときの形状となるような前記パラメータの第一の値を定
義しておき、前記所定の動作を行っている前記人物の画
像を取得し、前記モデルが前記画像と同じ形状となるよ
うな前記パラメータの第二の値を算出し、前記第一の値
と前記第二の値との差を求めることによって前記所定の
動作を行ったときの前記人物の形状の特徴を表すデータ
を生成する。

【００１１】

【発明の実施の形態】図１は本発明に係るアニメーショ
ン生成装置１の構成を示す図、図２は磁気記憶装置１２
に記憶されるプログラムおよびデータの例を示す図、図
３はアニメーション生成装置１の機能的構成を示す図で
ある。

【００１２】本発明に係るアニメーション生成装置１
は、図１に示すように、処理装置１０、ディスプレイ装
置１１、磁気記憶装置１２、キーボード１３、マウス１
４、マイク１５、およびスピーカ１６などによって構成
される。

【００１３】処理装置１０は、ＣＰＵ１０ａ、ＲＡＭ１
０ｂ、ＲＯＭ１０ｃ、各種の入出力ポート１０ｄ、およ
び各種のコントローラ１０ｅなどによって構成される。
磁気記憶装置１２には、図２に示すように、オペレーテ
ィングシステム（ＯＳ）１２ａ、顔画像制御プログラム
１２ｂ、およびモデリングプログラム１２ｃなどのプロ
グラム、および後に説明する種々の処理に用いられるデ
ータなどが記憶されている。

【００１４】磁気記憶装置１２に記憶されているプログ
ラムおよびデータは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロー
ドされる。ロードされたプログラムは、ＣＰＵ１０ａに
よって実行される。ネットワーク６Ｎを介してアニメー
ション生成装置１を他のコンピュータに接続し、プログ
ラムまたはデータをダウンロードしてもよい。または、
フロッピディスク１９ａ、ＣＤ−ＲＯＭ１９ｂ、または
光磁気ディスク（ＭＯ）１９ｃなどの各種リムーバブル
ディスク（記録媒体）からプログラムまたはデータをロ
ードしてもよい。

【００１５】ディスプレイ装置１１には、処理装置１０
による処理結果が表示される。例えば、人物癖または特
徴を反映した顔画像ＨＦが処理装置１０によって生成さ
れると、その顔画像ＨＦがリップシンクアニメーション
としてディスプレイ装置１１の表示画面ＨＧに表示され
る。

【００１６】顔画像ＨＦは、人物の３次元形状モデルを
所定の方向から２次元（平面）に投影することによって
得られる。つまり、顔画像ＨＦの動作は、入力された言
葉などに合わせて３次元形状モデルを変形することによ
って制御される。

【００１７】スピーカ１６は、顔画像ＨＦの動作すなわ
ち顔アニメーションに合わせて言葉を音声として出力す
る。これにより、顔画像ＨＦがその言葉を喋っているか
のようにユーザに認識させることができる。

【００１８】アニメーション生成装置１として、例え
ば、ワークステーションまたはパーソナルコンピュータ
などが用いられる。ＰＤＡ（Personal Digital Assista
nt）または携帯電話端末などを用いてもよい。

【００１９】このような構成によって、アニメーション
生成装置１には、図３に示すように、テキストデータ取
得部１０１、音韻取得部１０２、時間配置部１０３、形
状取得部１０４、動画像生成部１０５、顔モデル生成部
１０６、特徴データ生成部１０７、音声出力部１０８、
動画像入力部１０９、およびデータ記憶部１１０などが
設けられる。〔３次元形状モデル（顔モデル）の生成〕
顔モデル生成部１０６は、顔画像ＨＦの基となる３次元
形状モデルすなわち顔アニメーションとして再現される
対象の人物の３次元形状モデルを生成する。以下、３次
元形状モデルを生成する方法を、フローチャートを参照
して説明する。

【００２０】図４は３次元形状モデルの生成の処理の流
れを説明するフローチャート、図５は標準モデルＤＳの
例を示す図、図６は変形処理の流れを説明するフローチ
ャート、図７は標準モデルＤＳの面Ｓと３次元計測デー
タの点Ａとを模式的に示す図、図８は標準モデルＤＳの
異常変形を防ぐための仮想バネを説明するための図であ
る。

【００２１】図４において、まず、図５に示す標準モデ
ルＤＳとアニメーションの対象の人物の３次元計測デー
タとの概略の位置合わせを行う（＃１０１）。標準モデ
ルＤＳは、標準的な顔のサイズおよび形状を有した、頭
部の全周を構造化した３次元データである。３次元計測
データは、点群からなるその人物の顔の３次元データで
ある。すなわち、ステップ＃１０１では、標準モデルＤ
Ｓと３次元計測データとの距離が最小となるように、標
準モデルＤＳの向き、大きさ、および位置を変更する。
一般に、標準モデルＤＳおよび３次元計測データとし
て、無表情の状態のものが用いられる。なお、３次元計
測データは、３次元計測装置で対象の人物を撮影するな
どして予め用意されている。

【００２２】輪郭および特徴点を抽出する（＃１０
２）。標準モデルＤＳについての輪郭ＲＫおよび特徴点
ＴＴと同じ位置に配置されるべき輪郭および特徴点を、
３次元計測データ上に、またはそれに対応する２次元画
像上に配置する。

【００２３】特徴点として、例えば、目や口の端部、鼻
の頂部、顎の下端部のように実際に特徴のある部分、ま
たは、それらの中間のようなそれ自体では特徴はないが
位置的に特定し易い部分などが選ばれる。輪郭として、
顎のライン、唇のライン、または瞼のラインなどが選ば
れる。

【００２４】計算量および誤差を削減するために、３次
元計測データについてデータの削減を行う（＃１０
３）。標準モデルＤＳの変形を行う（＃１０４）。すな
わち、３次元計測データの各点と標準モデルＤＳの面と
の間の距離に関連して定義されたエネルギー関数、また
は過剰な変形を回避するために定義されたエネルギー関
数などを用い、それらが最小となるように標準モデルＤ
Ｓの面を変形させる。

【００２５】そして、対象とするエネルギー関数および
制御点を変更し、ステップ＃１０４と同様な変更のため
の処理を繰り返す（＃１０５）。次に、ステップ＃１０
４の変形処理について説明する。

【００２６】図７において、３次元計測データを構成す
る点群の１つが点Ａｋで示されている。標準モデルＤＳ
の面Ｓにおいて、点Ａｋに最も近い点がＱｋで示されて
いる。点Ｑｋは、点Ａｋから面Ｓに垂線を下ろしたとき
の交点である。

【００２７】点群に面Ｓをフィッティングする方法は次
の通りである。ここでは、一般的なフィッティングにつ
いて説明する。点群の中の１つの点Ａｋ、それに対応す
る点Ｑｋ、および対応点群Ｔ＝｛（Ａｋ，Ｑｋ），ｋ＝
１…ｎ｝について、フィッティングエネルギー（Fittin
g Energy) 関数Ｆｆ（Ｕ）を、次の式（１）のように設
定する。

【００２８】

【数１】

【００２９】ただし、Ｑｋ（Ｕ）は、ＱｋがＵの関数で
あることを示す。また、面Ｓの過度の変形を防ぐため
に、図８に示す仮想バネ(elastic bar) ＫＢを導入す
る。仮想バネＫＢの制約に基づいて、面Ｓの形状安定化
のための安定化エネルギー関数を導く。

【００３０】すなわち、図８において、フィッティング
対象である標準モデルＤＳの面（曲面）Ｓの一部が示さ
れている。面Ｓは、制御点群Ｕ＝｜ｕｉ，ｉ＝１…ｎ｜
で形成されている。隣接する制御点間には、仮想バネＫ
Ｂが配置されている。仮想バネＫＢは、制御点間に引っ
張り力による拘束を与え、面Ｓの異常変形を防ぐ働きを
する。

【００３１】つまり、隣接する制御点ｕの間隔が大きく
なった場合に、それに応じて仮想バネＫＢによる引っ張
り力が大きくなる。例えば、点Ｑｋが点Ａｋに近づく場
合に、その移動にともなって制御点ｕの間隔が大きくな
ると、仮想バネＫＢによる引っ張り力が増大する。点Ｑ
ｋが移動しても制御点ｕの間隔が変わらなければ、つま
り制御点ｕ間の相対位置関係に変化がなければ、仮想バ
ネＫＢによる引っ張り力は変化しない。仮想バネＫＢに
よる引っ張り力を面Ｓの全体について平均化したもの
を、安定化エネルギーとして定義する。したがって、面
Ｓの一部が突出して変形した場合に安定化エネルギーは
増大する。面Ｓの全体が平均して移動すれば安定化エネ
ルギーは零である。

【００３２】安定化エネルギー関数Ｆｓ（Ｕ）は、次の
式（２）で示される。

【００３３】

【数２】

【００３４】ここで、

【００３５】

【数３】

【００３６】は、それぞれ、仮想バネＫＢの初期端点、
変形後の仮想バネＫＢの端点である。ｃはバネ係数であ
り、Ｍは仮想バネＫＢの本数である。また、次の関係が
成り立つ。

【００３７】

【数４】

【００３８】したがって、バネ係数ｃを大きくすると、
仮想バネＫＢは硬くなって変形し難くなる。このような
安定化エネルギー関数Ｆｓ（Ｕ）を導入することによ
り、面Ｓの形状変化に一定の拘束を設けることとなり、
面Ｓの過度の変形を防ぐことができる。

【００３９】上に述べたフィッティングエネルギー関数
Ｆｆ（Ｕ）、および安定化エネルギー関数Ｆｓ（Ｕ）を
用い、フィッティングの評価関数Ｆ（Ｕ）を次の式
（３）のように定義する。

【００４０】 Ｆ（Ｕ）＝ＷｆＦｆ（Ｕ）＋ＷｓＦｓ（Ｕ） ……（３） ここで、Ｗｆ，Ｗｓは、それぞれ正規化のための重み係
数である。式（３）の評価関数Ｆ（Ｕ）が十分小さくな
るように、面Ｓの変形および対応点の探索を繰り返し、
面のフィッティングを行う。例えば、Ｆ（Ｕ）のＵに関
する微分が０に近づく方向にフィッティングを行う。

【００４１】図６において、変形処理では、まず、点Ａ
ｋに対応する点Ｑｋを計算で求め、点Ａｋと点Ｑｋの組
みを作成する（＃１１１）。面Ｓを変形し（＃１１
２）、変形後の評価関数Ｆ（Ｕ）を計算する（＃１１
３）。評価関数Ｆ（Ｕ）が収束するまで（＃１１４でＹ
ｅｓ）、処理を繰り返す。

【００４２】評価関数Ｆ（Ｕ）の収束を判定する方法と
して、評価関数Ｆ（Ｕ）が所定の値よりも小さくなった
ときを収束とする方法、前回の計算と比較べた変化の割
合が所定値以下となったときに収束とする方法など、公
知の方法を用いることが可能である。

【００４３】このような処理によって標準モデルＤＳを
変形し、アニメーションの対象の人物の顔の形状をした
３次元形状モデルを生成することができる。生成された
人物の顔の３次元形状モデルは、データ記憶部１１０に
記憶される。以下、この３次元形状モデルを「顔モデル
３Ｍ」と記載する。 〔筋肉の定義〕図９は顔モデル３Ｍの構成の例を示す
図、図１０は筋肉配置データ７２の例を示す図、図１１
はノード影響データ７３の例を示す図、図１２はあるノ
ードＮの移動による影響が及ぶ範囲の例を説明する図で
ある。

【００４４】図９（ａ）において、複数の細い直線同士
の交点は、顔モデル３Ｍの構成頂点（Model Vertex）Ｖ
を示す。顔の表面すなわち皮膚の位置は、構成頂点Ｖに
よって決まる。

【００４５】太い直線は、顔モデル３Ｍの筋肉を意味す
るエッジ（Edge）Ｅを示す。黒い丸印は筋肉の端点を意
味するノード（Node）Ｎを示す。つまり、筋肉（エッジ
Ｅ）の位置は、異なる２つのノードＮによって決まる。
ノードＮ（Ｎ１、Ｎ２、…）は、顔全体の各筋肉の端点
となる位置に配置されている。なお、エッジＥは人間の
実際の筋肉に即して配置されるので、顔の動きをリアル
に再現することができる。図９（ｂ）は、ノードＮとエ
ッジＥとの関係を分かりやすくするために図９（ａ）か
ら構成頂点Ｖを省略して示している。図９（ａ）（ｂ）
は、顔の右半分のノードＮおよびエッジＥを省略して示
しているが、実際には、左半分と同様にノードＮおよび
エッジＥが存在する。

【００４６】ノードＮの位置は、次に示す式（４）のよ
うに構成頂点Ｖの相対的位置として表される。

【００４７】

【数５】

【００４８】図１０に示す筋肉配置データ７２は、顔モ
デル３Ｍの各筋肉（エッジＥ１、Ｅ２、…）の構成に関
するデータである。エッジＥの第一のパラメータは、そ
のエッジＥの端点となる２つのノードＮを示す。エッジ
Ｅの第二のパラメータは、そのエッジＥ（筋肉）を変位
させた場合に、どちらの端点（ノードＮ）をどれだけの
割合（ウェイト）で移動させるかを示す。例えば、エッ
ジＥ３の第二のパラメータ「０．７，０．３」は、ノー
ドＮ４、Ｎ５をそれぞれ７対３の割合で移動させるとい
うことを示している。エッジＥの変位量は、筋肉の収縮
の度合によって表される。筋肉が収縮していない状態を
「０」、最も収縮した状態を「２０」とする。例えば、
変位量（収縮の度合）が「１５．０」であれば、その筋
肉（エッジＥ）が７５％収縮することを示す。つまり、
エッジＥの変位量とは、筋肉が収縮していない状態（初
期状態）に対する変位量で示される。

【００４９】エッジＥが変位するとき、ノードＮが移動
する位置は、次に示す式（５）によって求められる。

【００５０】

【数６】

【００５１】ただし、実際には複数のエッジＥに関係す
るノードＮが存在するため、収束演算または連立演算に
よってノードＮの移動後の位置が求められる。ノード影
響データ７３は、図１１に示すように、ノードＮの移動
に伴って構成頂点Ｖに及ぼされる影響に関するデータで
ある。ノード影響データ７３の第二のパラメータは、各
ノードＮが移動したときに影響を受ける構成頂点Ｖを示
している。つまり、ノードＮが移動したときの影響の範
囲を示している。ノードＮの移動による影響を受ける構
成頂点Ｖは、そのノードＮの周辺に集中している。例え
ば、図１２において、大きい黒丸が示すノードＮの移動
による影響を受ける構成頂点Ｖは、小さい黒丸が示す９
つの構成頂点Ｖである。

【００５２】第一のパラメータは、ノードＮが移動した
ときに構成頂点Ｖに対して与える影響の度合（intensit
y ）を示している。この値が大きいと、ノードＮの移動
に伴う構成頂点Ｖの移動量（変位量）が大きくなる。

【００５３】ノードＮが移動するのに伴って構成頂点Ｖ
が移動する位置は、次に示す式（６）によって求められ
る。

【００５４】

【数７】

【００５５】なお、筋肉配置データ７２およびノード影
響データ７３は、図３に示すデータ記憶部１１０に記憶
されている。 〔顔モデルの形状を制御するためのデータ〕図１３は標
準動作データ７４の例を示す図、図１４は母音および形
状グループ１、２の子音を発したときの顔モデル３Ｍの
形状の例を示す図である。

【００５６】上述のように、各エッジＥを変化させて各
構成頂点Ｖの位置を変えることによって、顔モデル３Ｍ
を変形させることができる。したがって、例えば、アニ
メーションのフレーム同士の間隔を１／３０秒とする場
合は、１／３０秒ごとの各エッジＥの変位量を設定して
おけばよい。

【００５７】しかし、各エッジＥの変位量をフレームご
とに一つ一つ設定することは、ユーザにとって大きな負
担となる。そこで、所定の動作ごとに各エッジＥの変位
量の変化を標準動作データ７４によって予め定義してお
く。例えば、図１３に示す標準動作データ７４Ａは、
「あ」という音韻を発する動作を行うときの各エッジＥ
の変化を示すデータである。すなわち、無表情の形状
（フレーム＝１）から図１４（ａ）に示す「あ」を発し
た形状になるまで（フレーム＝α）の１／３０秒ごとの
各エッジＥの変位量を示している。なお、標準動作デー
タ７４は、標準的または平均的な人間の動作に基づいて
定義される。同様に、図１４（ｂ）〜（ｅ）に示す
「え」、「い」、「お」、および「う」の音韻（母音）
を発する動作を行った場合の各エッジＥの変化について
それぞれ標準動作データ７４を定義しておく。

【００５８】子音を発する動作についても、子音ごとに
標準動作データ７４として定義しておく。子音を発音す
るときの口の形状の変化が似ているもの同士をグループ
化し、グループごとに標準動作データ７４を定義してお
いてもよい。

【００５９】例えば、３つの子音のグループ（形状グル
ープ１〜３）を設け、形状グループ１は図１４（ｆ）に
示すように唇を合わせて発音する子音のグループ、形状
グループ２は図１４（ｇ）に示すように唇を合わせずに
口を所定の形状にして発音する子音のグループ、形状グ
ループ３は直前に発した音の口の形状のまま発音する子
音のグループとする。これによると、通常、「ｂ、ｆ、
ｍ、ｐ、ｖ」の５種類の子音が形状グループ１に分類さ
れ、「ｄ、ｇ、ｊ、ｋ、ｌ、ｎ、ｒ、ｓ、ｔ、ｗ、ｚ」
の１１種類の子音が形状グループ２に分類され、「ｈ、
ｙ」の２種類の子音が形状グループ３に分類される。そ
して、形状グループ１、２についてそれぞれ標準動作デ
ータ７４を定義しておく。ただし、一般に、母音を発す
る時間の長さがおよそ０．４秒程度であるのに対して子
音を発する時間の長さはおよそ０．１秒程度であるの
で、形状グループ１、２の標準動作データ７４のフレー
ム数は母音の標準動作データ７４のフレーム数のおよそ
１／４程度となる。なお、形状グループ３は直前の形状
のままでよいので、標準動作データ７４を定義する必要
がない。

【００６０】これらの標準動作データ７４は、図３に示
すデータ記憶部１１０に記憶される。標準動作データ７
４は、次の式（７）に示すように行列によって表され
る。

【００６１】

【数８】

【００６２】〔個人特徴が現れない場合のアニメーショ
ンの実現〕図１５はアニメーションを生成する際の各エ
ッジＥの変化を表す変位グラフの例を示す図である。

【００６３】次に、個人特徴が現れない標準的な動きを
する顔アニメーションを生成する方法について説明す
る。ここで、個人特徴とは、顔アニメーションの対象の
人物の喋るときの癖および特徴を意味する。例えば、喋
るときの癖として、首を前後に振りながら喋る（物を言
う）、またはパチパチと連続した瞬きをしながら喋る、
などがある。喋るときの特徴として、「あ」音を発する
ときに標準よりも大きく口を開ける、「い」音を発する
ときに標準よりも左右に広く口が開く、喋り始める前に
口を固く閉じる、または喋り終わったときに口が開いた
ままになる、などがある。これらの個人特徴が反映され
たアニメーションを実現する方法については、後に説明
する。

【００６４】図３に戻って、テキストデータ取得部１０
１は、顔モデル３Ｍに喋らせる言葉をテキストデータ７
０として取得する。テキストデータ７０は、「こんばん
は」のように言葉を表す文字列からなる。テキストデー
タ７０を取得する方法として、テキストエディタなどの
ソフトウェアを用いてキーボード１３から入力する方
法、他のコンピュータから電子メールとして受信する方
法、またはマイク１５から入力される音声をテキスト変
換する方法などが用いられる。

【００６５】音韻取得部１０２は、テキストデータ７０
の文字列を音韻ごとに区切る。例えば、「あめ」という
文字列は、「Ａ、Ｍ、Ｅ」と区切られる。時間配置部１
０３は、音韻取得部１０２によって区切られた各音韻に
対応する標準動作データ７４をデータ記憶部１１０から
抽出する。そして、抽出された標準動作データ７４が示
す各エッジＥの変位量を図１５に示す変位グラフのよう
に時間順に並べる。ただし、図１５の変位グラフは説明
の簡単のためエッジＥ１〜Ｅ３のみを表している。

【００６６】形状取得部１０４は、時間配置部１０３に
よって得られた各エッジＥの変位量に基づいてフレーム
ごと（１／３０秒ごと）の顔モデル３Ｍの形状を取得す
る。すなわち、まず、式（５）にフレーム＝１に対応す
る各エッジＥの変位量を代入し、収束演算または連立演
算などによって各ノードＮの位置を求める。次に、求め
られた各ノードＮの位置に基づいて式（６）によって顔
モデル３Ｍの各構成頂点Ｖの位置を求める。以下、フレ
ーム＝２、３、…について、同様に顔モデル３Ｍの各構
成頂点Ｖの位置を求める。これにより、フレームごとの
顔モデル３Ｍの形状が取得される。

【００６７】動画像生成部１０５は、形状取得部１０４
によって取得された顔モデル３Ｍの形状を１フレームご
とに変化させながら所定の方向から２次元投影すること
によって顔画像ＨＦを動作させ、顔アニメーションを生
成する。音声出力部１０８は、テキストデータ７０を音
声化し、顔アニメーションと同期して出力する。例え
ば、所定の音韻が立ち上がるときに動画像生成部１０５
から発せられる信号（トリガー）に合わせて順次音声を
出力する。テキストデータを音声化する方法として、公
知の音声合成技術が用いられる。

【００６８】特徴データ生成部１０７については、後に
図１６によって詳しく説明する。 〔個人特徴を表すデータの生成〕次に、個人特徴が反映
されたアニメーションを実現するためのデータを生成す
る方法を説明する。図１６は特徴データ生成部１０７の
機能的構成およびデータの流れを説明する図、図１７は
模倣動作データ７６および特徴データ７５１〜７５５の
例を示す図、図１８は発音特徴データ７５５を取得する
処理の流れを説明するフローチャートである。

【００６９】特徴データ生成部１０７は、図１６に示す
ように、筋肉変位解析部１７１、終始時特徴取得部１７
２、瞬き特徴取得部１７３、首特徴取得部１７４、およ
び発音特徴取得部１７５などによって構成される。この
ような構成によって、特徴データ生成部１０７は、人物
を撮影して得た画像からその人物の個人特徴を抽出し、
特徴データ７５を生成する。以下、撮影により取得され
た画像を「実画像」と記載する。本実施形態では、特徴
データ７５として、首の動きに関する首特徴データ７５
１、目の瞬きに関する瞬き特徴データ７５２、喋り始め
る前に見られる特徴に関する開始特徴データ７５３、喋
り終わったときに見られる特徴に関する終了特徴データ
７５４、および音韻を発するときの特徴に関する発音特
徴データ７５５を生成する。以下、これらの特徴データ
７５１〜７５５の生成方法について説明する。

【００７０】まず、アニメーションの対象の人物に所定
の文章を複数回繰り返し読ませる。所定の文章として、
例えば、「こんばんは、おげんきですか」などの文章が
用いられる。所定の文章は、多くの種類の音韻が含まれ
るなど、個人特徴が多く現れるものが好ましい。文章を
読んでいる人物の頭部をビデオカメラなどを用いて正面
から撮影する。ただし、読み始める前および読み終わっ
た後の数秒間が含まれるように撮影する。

【００７１】動画像入力部１０９は、撮影により生成さ
れた人物の動画像すなわち複数の実画像をビデオカメラ
から入力する。次に、特徴データ生成部１０７の筋肉変
位解析部１７１によって、撮影によって得られた人物の
動画像と同じ形状に顔モデル３Ｍを変形した場合の各エ
ッジＥの変位量を求める。つまり、１つのフレーム（実
画像）ごとに、顔モデル３Ｍがそれと同じ形状になるよ
うな各エッジＥの変位量を求める。これにより、人物の
実際の動きと同じ動きを顔モデル３Ｍに行わせた場合の
各エッジＥの変位量を求めることができる。

【００７２】各エッジＥの変位量を求める際には、例え
ば、Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓなどの公知
の手法が用いられる。係る手法によると、２次元画像か
ら３次元形状を求めることができる。すなわち、まず、
実画像ごとに、その形状になるような顔モデル３Ｍの各
構成頂点Ｖの位置を算出する。次に、各構成頂点Ｖがそ
の位置になるような各ノードＮの位置を算出する。そし
て、そのノードＮの位置および初期状態のノードＮの位
置に基づいてエッジＥの変位量を算出する。

【００７３】算出されたエッジＥの変位量は、模倣動作
データ７６として特徴データ７５１〜７５５の生成のた
めに使用される。模倣動作データ７６は、式（７）と同
様に、「エッジＥの本数」×「動画像のフレームの数」
の行列で表される。模倣動作データ７６を変位グラフで
表すと、図１７の太い点線および一点鎖線のようにな
る。ただし、図１７の変位グラフは、説明の簡単のため
多数のエッジＥのうちの２つのみのエッジＥの変位を表
している。

【００７４】瞬き特徴取得部１７３は、その人物の瞬き
の癖を示す瞬き特徴データ７５２を取得する。すなわ
ち、模倣動作データ７６から目の周辺の各筋肉（エッジ
Ｅ）の変化（動き）のパターンを検索し、検索された複
数のパターンの中から同じまたは類似するパターンを抽
出する。抽出されたパターンをその人物の瞬き特徴デー
タ７５２として取得する。例えば、パチパチと連続した
瞬きをする癖を有する人物の場合は、図１７（ａ）に示
すような瞬き特徴データ７５２が得られる。

【００７５】同様に、首特徴取得部１７４は、その人物
の首の動きの癖を示す首特徴データ７５１を取得する。
例えば、上下にゆっくりと首を振りながら喋る癖を有す
る人物の場合は、図１７（ｂ）に示すような首特徴デー
タ７５１が得られる。

【００７６】終始時特徴取得部１７２は、模倣動作デー
タ７６から喋り始める前および喋り終わった後の特徴を
抽出し、開始特徴データ７５３および終了特徴データ７
５４を生成する。喋り始める前および喋り終わった後に
おいても瞬きまたは首の動きの癖が現れることがあるの
で、瞬き特徴取得部１７３および首特徴取得部１７４に
よって抽出された癖を模倣動作データ７６から予め除去
しておく。そして、図１７（ｃ）に示すように、音声が
入力される前すなわち文章を読み始める前の時間帯から
開始特徴データ７５３を取得する。同様に、文章を読み
終わった後の時間帯から終了特徴データ７５４を取得す
る。

【００７７】取得された首特徴データ７５１、瞬き特徴
データ７５２、開始特徴データ７５３、および終了特徴
データ７５４は、データ記憶部１１０に記憶される。発
音特徴取得部１７５は、音韻の種類ごとの人物の発音の
特徴を模倣動作データ７６から抽出し、発音特徴データ
７５５を取得する。係る取得の方法について、図１８に
示すフローチャートを参照して説明する。

【００７８】まず、文章を読んでいる人物の実画像を取
得する（＃２０１）。同時に、その音声を取得し、テキ
ストデータに変換する（＃２０２）。そして、実画像の
フレームごとのエッジＥの変位量すなわち模倣動作デー
タ７６を取得する（＃２０３）。ここまでの処理は、前
に説明した首特徴データ７５１〜終了特徴データ７５４
を生成する場合と同様である。

【００７９】首特徴データ７５１、瞬き特徴データ７５
２、開始特徴データ７５３、および終了特徴データ７５
４に基づいて、模倣動作データ７６から首および瞬きの
癖および喋り始め喋り終わりの特徴を除去する（＃２０
４）。これらの癖などが除去された模倣動作データ７６
を、入力された音声（文章）の音韻ごとに分割する。こ
れにより、例えば、文章に含まれる「あ」音を発したと
きの各エッジＥの変位量の変化を示すパラメータＰｉが
得られる（＃２０５）。パラメータＰｉは、この「あ」
音に対応するフレーム数をβ、顔モデル３ＭのエッジＥ
の本数をｋとすると、ｋ×βの行列で表される。

【００８０】Ｐｉの取得と並行してまたは前後して、ス
テップ＃２０２で得られたテキストデータを音韻ごとに
区切り、各音韻に対応する標準動作データ７４を検索し
て取得する（＃２０６）。例えば、「あ」音の場合は標
準動作データ７４Ａが取得される。この標準動作データ
７４Ａは、図１３に示すようにα個のフレーム数からな
るので、ｋ×αの行列で表される。以下、この行列をパ
ラメータＰｍと記載する。

【００８１】「あ」音を発したときのその人物の実際の
動きを示すパラメータＰｉと標準的な人間の動きを示す
パラメータＰｍとの差を求めることにより、その人物の
個人特徴を抽出することができる。しかし、パラメータ
ＰｉとＰｍとは、フレームの数が異なるので、このまま
では差を求めることができない。そこで、フレーム数が
βとなるようにパラメータＰｍを正規化し、ｋ×βの行
列であるパラメータＰｍ' を算出する（＃２０７）。

【００８２】パラメータＰｉとパラメータＰｍ' との差
を算出し、特徴パラメータｄＰを取得する（＃２０
８）。これにより、その人物が「あ」音を発するときの
個人特徴を抽出することができる。なお、個人特徴を誇
張したい場合は、必要に応じて特徴パラメータｄＰに適
当な数を乗じて値を大きくしてもよい（＃２０９）。こ
のようにして得られた「あ」音に対応する特徴パラメー
タｄＰは、発音特徴データ７５５Ａとしてデータ記憶部
１１０に記憶される（＃２１０）。なお、特徴パラメー
タｄＰ（発音特徴データ７５５）が示す個人特徴が現れ
るように顔モデル３Ｍを変形する場合は、パラメータＰ
ｍ' に特徴パラメータｄＰを加算したパラメータＰｍ"
が用いられる。そこで、特徴パラメータｄＰとともにパ
ラメータＰｍ" をデータ記憶部１１０に記憶しておいて
もよい。

【００８３】「あ」音の場合と同様に、他の音韻につい
ても発音特徴データ７５５およびパラメータＰｍ" を取
得し、データ記憶部１１０に記憶しておく。 〔個人特徴を反映したアニメーションの実現〕次に、特
徴データ生成部１０７などによって生成された各特徴デ
ータ７５を用いて人物の個人特徴を反映したアニメーシ
ョンを生成する方法を、フローチャートを参照して説明
する。図１９は個人特徴を反映したアニメーションを生
成する処理の流れを説明するフローチャート、図２０は
アニメーションの実行の順序を説明するフローチャート
である。

【００８４】個人特徴を反映したアニメーションの生成
方法は、特徴データ７５を用いる点を除いて、前に説明
した個人特徴が現れない場合のアニメーションの生成方
法と同じである。つまり、図３に示すテキストデータ取
得部１０１、音韻取得部１０２、時間配置部１０３、形
状取得部１０４、および動画像生成部１０５などによっ
て個人特徴を反映したアニメーションを生成する。

【００８５】図１９のフローチャートに示すように、ま
ず、アニメーションの対象の人物の顔モデル３Ｍ、筋肉
配置データ７２、ノード影響データ７３、および特徴デ
ータ７５１〜７５５などのデータを生成または定義する
（＃１）。既にこれらの生成または定義を行っている場
合は、ステップ＃１を省略する。

【００８６】人物の顔画像に喋らせたい言葉を音声デー
タまたはテキストデータによって入力する（＃２）。音
声データによる場合は、その音声データをテキストデー
タに変換する。テキストデータを音韻ごとに区切って分
解する（＃３）。ステップ＃２および＃３は、それぞ
れ、テキストデータ取得部１０１および音韻取得部１０
２によって行われる。

【００８７】時間配置部１０３は、テキストデータに含
まれる各音韻に対応するパラメータＰｍ" をデータ記憶
部１１０から検索して得る（＃４）。例えば、「Ａ、
Ｍ、Ｅ」の場合は、それぞれに対応する３つのパラメー
タＰｍ" が得られる。なお、アニメーションに反映させ
る個人特徴の大きさを調整したい場合は、特徴パラメー
タｄＰに適当な係数を乗じ、パラメータＰｍ" を算出し
直してもよい（＃５）。得られた各パラメータＰｍ" す
なわちフレームごとの各エッジＥの変位量を時間順に並
べる（＃６）。

【００８８】首および瞬きの癖がランダムに現れるよう
に各エッジＥの変位量を変更する（＃７）。すなわち、
乱数を発生させ、この乱数が示すフレームに係るエッジ
Ｅの変位量を首特徴データ７５１または瞬き特徴データ
７５２が示す変位量とする。これにより、アニメーショ
ンに首および瞬きの癖を付加することができる。ただ
し、癖を表すパラメータおよび音韻を表すパラメータが
同一の筋肉（エッジＥ）に作用しようとする場合は、音
韻を表すパラメータが示す変位量を採用する。つまり、
癖よりも音韻に基づく変化を優先する。

【００８９】形状取得部１０４および動画像生成部１０
５は、上記の処理によって得られたデータに基づいて、
アニメーションを実行する（＃８）。図２０に示すよう
に、まず、開始特徴データ７５３に基づいて喋り始める
前の個人特徴が現れるようにアニメーションを実行する
（＃８１）。次に、ステップ＃７で得られた各エッジＥ
の変位量に基づいて、首を動かし瞬きをしながらテキス
トデータの内容を喋るアニメーションを実行する（＃８
２）。そして、終了特徴データ７５４に基づいて喋り終
わった後の個人特徴が現れるようにアニメーションを実
行する（＃８３）。

【００９０】本実施形態によると、アニメーションの対
象の人物を撮影して得た画像に基づいてその人物の個人
特徴を抽出し、この個人特徴に基づいてアニメーション
を生成する。よって、人物の癖または特徴が現れたアニ
メーションを容易に生成することができる。

【００９１】本実施形態では、個人特徴を得るための画
像として動画像を用いたが、静止画像を用いてもよい。
例えば、ある歴史上の人物が喋っている写真が複数枚あ
る場合に、写真ごとにいずれの音韻を発しているかを推
測し、Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓの手法な
どを用いて音韻ごとの発音特徴データ７５５を生成して
もよい。この場合は、動画像に基づく場合のように音韻
を発し終わるまでの途中の顔モデル３Ｍの変化が分から
ないので、途中の部分については直線近似するなどして
データの補間を行えばよい。また、静止画像では、瞬き
および首の動きの特徴を抽出することができないので、
これらの特徴については、ユーザが任意に設定すればよ
い。

【００９２】アニメーション生成装置１で生成した特徴
データ７５を他のシステムで使用してもよい。図２１は
電子メールシステム１００の例を示す図である。例え
ば、図２１に示すように、複数の端末装置１Ａ、１Ｂか
らなる電子メールシステム１００において端末装置１
Ａ、１Ｂ間での電子メールのやり取りに特徴データ７５
を用いてもよい。

【００９３】端末装置１Ａには、テキストデータ取得部
１０１、音韻取得部１０２、顔モデル生成部１０６、特
徴データ生成部１０７、および動画像入力部１０９など
特徴データ７５を生成するために必要な機能を設ける
（図３参照）。端末装置１Ｂには、テキストデータ取得
部１０１、音韻取得部１０２、時間配置部１０３、形状
取得部１０４、および動画像生成部１０５などアニメー
ションを実現するために必要な機能を設ける。

【００９４】端末装置１Ａのユーザは、端末装置１Ａを
用いて自分の特徴データ７５および顔モデル３Ｍを生成
する。そして、生成した特徴データ７５および顔モデル
３Ｍを電子メールとともに端末装置１Ｂに送信する。端
末装置１Ｂは、受信した特徴データ７５および顔モデル
３Ｍに基づいて端末装置１Ａのユーザの個人特徴が現れ
たアニメーションを実現する。

【００９５】その他、アニメーション生成装置１の全体
または各部の構成、処理内容、処理順序などは、本発明
の趣旨に沿って適宜変更することができる。

【００９６】

【発明の効果】本発明によると、人物の癖または特徴が
現れたアニメーションを容易に生成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るアニメーション生成装置の構成を
示す図である。

【図２】磁気記憶装置に記憶されるプログラムおよびデ
ータの例を示す図である。

【図３】アニメーション生成装置の機能的構成を示す図
である。

【図４】３次元形状モデルの生成の処理の流れを説明す
るフローチャートである。

【図５】標準モデルの例を示す図である。

【図６】変形処理の流れを説明するフローチャートであ
る。

【図７】標準モデルの面Ｓと３次元計測データの点Ａと
を模式的に示す図である。

【図８】標準モデルの異常変形を防ぐための仮想バネを
説明するための図である。

【図９】顔モデルの構成の例を示す図である。

【図１０】筋肉配置データの例を示す図である。

【図１１】ノード影響データの例を示す図である。

【図１２】あるノードの移動による影響が及ぶ範囲の例
を説明する図である。

【図１３】標準動作データの例を示す図である。

【図１４】母音および形状グループの子音を発したとき
の顔モデルの形状の例を示す図である。

【図１５】アニメーションを生成する際の各エッジの変
化を表す変位グラフの例を示す図である。

【図１６】特徴データ生成部の機能的構成およびデータ
の流れを説明する図である。

【図１７】模倣動作データおよび特徴データの例を示す
図である。

【図１８】発音特徴データを取得する処理の流れを説明
するフローチャートである。

【図１９】個人特徴を反映したアニメーションを生成す
る処理の流れを説明するフローチャートである。

【図２０】アニメーションの実行の順序を説明するフロ
ーチャートである。

【図２１】電子メールシステムの例を示す図である。

【符号の説明】

１ アニメーション生成装置 １９ａ〜１９ｃ 記録媒体 １０４ 形状取得部（モデル変形手段） １０９ 動画像入力部（画像取得手段） １１０ データ記憶部（記憶手段） １７１ 筋肉変位解析部（算出手段） １７５ 発音特徴取得部（特徴データ生成手段） ３Ｍ 顔モデル（モデル） ７０ テキストデータ（言葉） ７４ 標準動作データ（第一の値） ７５１ 首特徴データ（第五の値） ７５２ 瞬き特徴データ（第五の値） ７５３ 開始特徴データ（第三の値） ７５４ 終了特徴データ（第四の値） ７５５ 発音特徴データ（特徴データ） Ｅ エッジ（パラメータ） Ｐｉ パラメータ（第二の値） Ｐｍ パラメータ（第一の値）

───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｇ１０Ｌ 15/28 Ｇ１０Ｌ 3/00 ５５１Ｇ (72)発明者 藤井 英郎 大阪府大阪市中央区安土町二丁目３番13号 大阪国際ビル ミノルタ株式会社内 (72)発明者 近藤 尊司 大阪府大阪市中央区安土町二丁目３番13号 大阪国際ビル ミノルタ株式会社内 (72)発明者 松本 卓郎 兵庫県加古川市尾上町今福428−１ Ｆターム(参考） 5B050 BA07 BA08 DA01 EA06 EA07 EA13 EA24 FA10 5B057 BA11 CA08 CA12 CA16 CB08 CB13 CB18 CD11 DB02 DB09 DC09 DC16 5D015 KK02 5L096 AA06 CA04 FA06 HA02 JA11 JA18

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】形状を決めるためのパラメータを変化させ
   ることによってモデルを変形してアニメーションを生成
   するアニメーション生成装置であって、 音韻ごとに前記モデルが当該音韻を発したときの形状と
   なるような前記パラメータの第一の値を記憶する記憶手
   段と、 音韻ごとに当該音韻を発する人物の画像を取得する画像
   取得手段と、 音韻ごとに前記モデルが当該音韻に対応する前記画像と
   同じ形状となるような前記パラメータの第二の値を算出
   する算出手段と、 音韻ごとに当該音韻に対応する前記第一の値と前記第二
   の値との差を求めることによって当該音韻を発したとき
   の前記人物の形状の特徴を表す特徴データを生成する特
   徴データ生成手段と、 入力された言葉の各音韻に対応する前記特徴データに基
   づいて前記モデルを変形するモデル変形手段と、 を有することを特徴とするアニメーション生成装置。
2. 【請求項２】形状を決めるためのパラメータを変化させ
   ることによってモデルを変形してアニメーションを生成
   するアニメーション生成装置であって、 喋り始める前の人物の第一の画像および喋り終わった後
   の前記人物の第二の画像を取得する画像取得手段と、 前記モデルが前記第一の画像と同じ形状となるような前
   記パラメータの第三の値および前記モデルが前記第二の
   画像と同じ形状となるような前記パラメータの第四の値
   を算出する算出手段と、 前記第三の値および前記第四の値に基づいて前記モデル
   を変形するモデル変形手段と、 を有することを特徴とするアニメーション生成装置。
3. 【請求項３】形状を決めるためのパラメータを変化させ
   ることによってモデルを変形してアニメーションを生成
   するアニメーション生成装置であって、 喋っている人物の動画像を取得する動画像取得手段と、 前記動画像から前記人物の特徴的な動作が現れている部
   分を抽出し、前記モデルが当該部分と同じ形状となるよ
   うな前記パラメータの第五の値を算出する算出手段と、 前記第五の値に基づいて前記モデルを変形するモデル変
   形手段と、 を有することを特徴とするアニメーション生成装置。
4. 【請求項４】形状を決めるためのパラメータを変化させ
   ることによってモデルを変形してアニメーションを生成
   するアニメーション生成方法であって、 音韻ごとに前記モデルが当該音韻を発したときの形状と
   なるような前記パラメータの第一の値を定義し、音韻ご
   とに当該音韻を発する人物の画像を取得しておき、 音韻ごとに前記モデルが当該音韻に対応する前記画像と
   同じ形状となるような前記パラメータの第二の値を算出
   し、 音韻ごとに当該音韻に対応する前記第一の値と前記第二
   の値との差を求めることによって当該音韻を発したとき
   の前記人物の形状の特徴を表す特徴データを生成し、 入力された言葉の各音韻に対応する前記特徴データに基
   づいて前記モデルを変形する、 ことを特徴とするアニメーション生成方法。
5. 【請求項５】形状を決めるためのパラメータを変化させ
   ることによってモデルを変形してアニメーションを生成
   するアニメーション生成方法であって、 喋り始める前の人物の第一の画像および喋り終わった後
   の前記人物の第二の画像を取得しておき、 前記モデルが前記第一の画像と同じ形状となるような前
   記パラメータの第三の値および前記モデルが前記第二の
   画像と同じ形状となるような前記パラメータの第四の値
   を算出し、 前記第三の値および前記第四の値に基づいて前記モデル
   を変形する、 ことを特徴とするアニメーション生成方法。
6. 【請求項６】形状を決めるためのパラメータを変化させ
   ることによってモデルを変形してアニメーションを生成
   するアニメーション生成方法であって、 喋っている人物の動画像を取得しておき、 前記動画像から前記人物の特徴的な動作が現れている部
   分を抽出し、 前記モデルが前記部分と同じ形状となるような前記パラ
   メータの第五の値を算出し、 前記第五の値に基づいて前記モデルを変形する、 ことを特徴とするアニメーション生成方法。
7. 【請求項７】パラメータが変化することによって変形す
   るモデルに対して、人物の特徴が現れるように前記モデ
   ルを変形するためのデータを生成するデータ生成方法で
   あって、 動作を行っている前記人物の画像を取得し、 前記画像から前記人物の特徴的な動作が現れている部分
   を抽出し、 前記部分と同じ形状となるような前記パラメータの値を
   求めることによって前記人物の特徴を表すデータを生成
   する、 ことを特徴とするデータ生成方法。
8. 【請求項８】パラメータが変化することによって変形す
   るモデルに対して、人物の特徴が現れるように前記モデ
   ルを変形するためのデータを生成するデータ生成方法で
   あって、 前記モデルが所定の動作を行ったときの形状となるよう
   な前記パラメータの第一の値を定義しておき、 前記所定の動作を行っている前記人物の画像を取得し、 前記モデルが前記画像と同じ形状となるような前記パラ
   メータの第二の値を算出し、 前記第一の値と前記第二の値との差を求めることによっ
   て前記所定の動作を行ったときの前記人物の形状の特徴
   を表すデータを生成する、 ことを特徴とするデータ生成方法。
9. 【請求項９】パラメータが変化することによって変形す
   るモデルに対して、人物の特徴が現れるように前記モデ
   ルを変形するためのデータを生成するコンピュータに用
   いられるコンピュータプログラムであって、 動作を行っている前記人物の画像から前記人物の特徴的
   な動作が現れている部分を抽出する処理と、 前記部分と同じ形状となるような前記パラメータの値を
   求めることによって前記人物の特徴を表すデータを生成
   する処理と、 をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログ
   ラム。
10. 【請求項１０】請求項９に記載のコンピュータプログラ
    ムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。