JP2010086014A - 情報処理装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】低コストで部屋の内観を変更すること。
【解決手段】情報処理装置は、部屋の壁に設けられた窓の位置および形状を特定する窓情報を取得する窓情報取得手段と、前記窓情報により特定される窓と、前記窓の枠を通して見える位置に画像を形成する画像形成装置とを対応させる対応情報を取得する対応情報取得手段と、前記部屋の中に設置されたセンサから、前記部屋の中にいるユーザがあらかじめ決められた第１の状態にあるか前記第１の状態とは異なる第２の状態にあるかを示すユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、前記ユーザが前記第１の状態にあるときは第１の画像データを取得し、前記ユーザが前記第２の状態にあるときは第２の画像データを取得する第１の画像取得手段と、前記第１の画像取得手段により取得された画像データを、前記対応情報により特定された、前記窓に対応する画像形成装置に出力する出力手段とを有する。
【選択図】図２
【解決手段】情報処理装置は、部屋の壁に設けられた窓の位置および形状を特定する窓情報を取得する窓情報取得手段と、前記窓情報により特定される窓と、前記窓の枠を通して見える位置に画像を形成する画像形成装置とを対応させる対応情報を取得する対応情報取得手段と、前記部屋の中に設置されたセンサから、前記部屋の中にいるユーザがあらかじめ決められた第１の状態にあるか前記第１の状態とは異なる第２の状態にあるかを示すユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、前記ユーザが前記第１の状態にあるときは第１の画像データを取得し、前記ユーザが前記第２の状態にあるときは第２の画像データを取得する第１の画像取得手段と、前記第１の画像取得手段により取得された画像データを、前記対応情報により特定された、前記窓に対応する画像形成装置に出力する出力手段とを有する。
【選択図】図２
Description
本発明は、情報処理装置およびプログラムに関する。
レストランのような飲食店やパチンコ店のような遊技場において、内装の改装は新たな顧客を吸引する効果がある。しかし一方で改装にはコストがかかるという問題があった。そこで、改装する代わりに壁にかける絵を変更することが行われている。
ここで、例えば特許文献１には、３次元仮想空間内で任意の画像を抽出するシステムが、特許文献２には、スクリーンに全体画像を投影する際に複数の部分画像に分けて投影する技術が開示されている。
ここで、例えば特許文献１には、３次元仮想空間内で任意の画像を抽出するシステムが、特許文献２には、スクリーンに全体画像を投影する際に複数の部分画像に分けて投影する技術が開示されている。
特許文献１および２に記載された技術によっても、店舗等の部屋の内観を変更することはできなかった。
これに対し本発明は、より低コストで店舗等の部屋の内観を変更する技術を提供する。
これに対し本発明は、より低コストで店舗等の部屋の内観を変更する技術を提供する。
本発明は、部屋の壁に設けられた窓の位置および形状を特定する窓情報を取得する窓情報取得手段と、前記窓情報により特定される窓と、前記窓の枠を通して見える位置に画像を形成する画像形成装置とを対応させる対応情報を取得する対応情報取得手段と、前記部屋の中に設置されたセンサから、前記部屋の中にいるユーザがあらかじめ決められた第１の状態にあるか前記第１の状態とは異なる第２の状態にあるかを示すユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、前記ユーザが前記第１の状態にあるときは第１の画像データを取得し、前記ユーザが前記第２の状態にあるときは第２の画像データを取得する第１の画像取得手段と、前記第１の画像取得手段により取得された画像データを、前記対応情報により特定された、前記窓に対応する画像形成装置に出力する出力手段とを有する情報処理装置を提供する。
この情報処理装置によれば、ユーザの状態に応じて画像が切り替えられる。
この情報処理装置によれば、ユーザの状態に応じて画像が切り替えられる。
好ましい態様において、この情報処理装置は、前記窓と所定の位置関係にある仮想スクリーン上に描かれる画像を示す画像データを取得する第２の画像取得手段と、前記部屋の中にある特定点の位置を特定する特定点情報を取得する特定点情報取得手段と、前記第２の画像取得手段により取得された画像データにより示される画像に対して前記特定点を光源としたときの前記窓における射影を示す画像を抽出する画像抽出手段とを有し、前記第１の画像取得手段は、前記画像抽出手段により抽出された画像を示す画像データを取得してもよい。
この情報処理装置によれば、ユーザの状態に応じて、仮想スクリーン上に描かれた画像から抽出される画像が切り替えられる。
この情報処理装置によれば、ユーザの状態に応じて、仮想スクリーン上に描かれた画像から抽出される画像が切り替えられる。
別の好ましい態様において、この情報処理装置は、前記ユーザの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段を有し、前記第２の画像取得手段により取得される画像データにより示される画像が、重ねて表示される第３の画像および第４の画像を含み、前記第３の画像が、複数のオブジェクトを含み、前記第２の画像データにより示される画像は、前記複数のオブジェクトが、前記位置情報により特定された位置に向かって移動する画像であってもよい。
この情報処理装置によれば、ユーザの状態に応じて、オブジェクトがユーザに向かって移動する画像が形成される。
この情報処理装置によれば、ユーザの状態に応じて、オブジェクトがユーザに向かって移動する画像が形成される。
さらに別の好ましい態様において、前記ユーザ情報が前記位置情報を含み、前記位置情報取得手段は、前記ユーザ情報取得手段により取得されたユーザ情報から、前記位置情報を取得してもよい。
さらに別の好ましい態様において、前記第１の画像データおよび前記第２の画像データを記憶する記憶手段を有し、前記第１の画像データは、有限の再生時間の動画を示し、前記第２の画像データは、前記第１の画像データにより示される動画の、再生時間軸上の所定のタイミングに対応する動画を示す、複数のサブデータを含み、前記第１の画像取得手段は、前記記憶手段から画像データを取得し、前記ユーザの状態が前記第２の状態にある場合、前記複数のサブデータのうち、前記ユーザの状態が前記第１の状態から前記第２の状態に切り替わったタイミングに対応するサブデータを取得してもよい。
さらに別の好ましい態様において、前記センサがマイクであり、前記第２の状態が、前記ユーザが所定の音量以上の音を発生している状態であってもよい。
さらに別の好ましい態様において、前記センサがカメラであり、前記第２の状態が、前記ユーザ所定の動作を行っている状態であってもよい。
さらに、本発明は、コンピュータ装置に、部屋の壁に設けられた窓の位置および形状を特定する窓情報を取得するステップと、前記窓情報により特定される窓と、前記窓の枠を通して見える位置に画像を形成する画像形成装置とを対応させる対応情報を取得するステップと、前記部屋の中に設置されたセンサから、前記部屋の中にいるユーザがあらかじめ決められた第１の状態にあるか前記第１の状態とは異なる第２の状態にあるかを示すユーザ情報を取得するステップと、前記ユーザが前記第１の状態にあるときは第１の画像データを取得し、前記ユーザが前記第２の状態にあるときは第２の画像データを取得するステップと、前記取得された画像データを、前記対応情報により特定された、前記窓に対応する画像形成装置に出力するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
このプログラムによれば、ユーザの状態に応じて画像が切り替えられる。
このプログラムによれば、ユーザの状態に応じて画像が切り替えられる。
１．構成
図１は、本発明の一実施形態に係る画像形成システム１の構成を示すブロック図である。画像形成システム１は、いわゆるデジタルサイネージシステムである。画像形成システム１は、店舗等の所定の部屋の中に画像を形成する。画像形成システム１は、複数の画像形成装置４０（画像形成装置４０−１、画像形成装置４０−２、画像形成装置４０−３、画像形成装置４０−４、画像形成装置４０−５、画像形成装置４０−６、画像形成装置４０−７）と、複数のスクリーン５０（スクリーン５０−１、スクリーン５０−２、スクリーン５０−３）と、複数のセンサ６０（センサ６０−１、センサ６０−２、センサ６０−３）と、複数の外部装置７０（外部装置７０−１、外部装置７０−２、外部装置７０−３）と、情報処理装置１０と、サーバ２０とを有する。
図１は、本発明の一実施形態に係る画像形成システム１の構成を示すブロック図である。画像形成システム１は、いわゆるデジタルサイネージシステムである。画像形成システム１は、店舗等の所定の部屋の中に画像を形成する。画像形成システム１は、複数の画像形成装置４０（画像形成装置４０−１、画像形成装置４０−２、画像形成装置４０−３、画像形成装置４０−４、画像形成装置４０−５、画像形成装置４０−６、画像形成装置４０−７）と、複数のスクリーン５０（スクリーン５０−１、スクリーン５０−２、スクリーン５０−３）と、複数のセンサ６０（センサ６０−１、センサ６０−２、センサ６０−３）と、複数の外部装置７０（外部装置７０−１、外部装置７０−２、外部装置７０−３）と、情報処理装置１０と、サーバ２０とを有する。
画像形成装置４０およびスクリーン５０は、レストランの店舗等の所定の部屋の中（室内）に設置されている。ｎ個（ｎは、ｎ≧１を満たす自然数）の画像形成装置４０が、１つのスクリーン５０に対応している。情報処理装置１０とサーバ２０とは、ネットワーク３０（例えばインターネット）を介して接続されている。この例で、部屋の壁に設けられた室窓がスクリーン５０として用いられる。
１−１．情報処理装置１０
図２は、情報処理装置１０の機能構成を示す図である。情報処理装置１０は、複数の画像形成装置４０を制御する、画像処理装置の一例である。窓情報取得手段１１は、窓情報を取得する。「窓情報」とは、ある部屋に存在する窓の位置および形状を特定する情報をいう。対応情報取得手段１２は、対応情報を取得する。「対応情報」とは、窓と画像形成装置とを対応させる情報をいう。画像形成装置４０は、窓の枠を通して見える位置に画像を形成する。「窓の枠を通して見える位置に画像を形成する」とは、部屋の内部から窓を見たときに、画像形成装置４０により形成される画像の少なくとも一部が、窓の枠の中に形成されることをいう。ユーザ情報取得手段１３は、部屋の中に設置されたセンサから、ユーザ情報を取得する。「ユーザ情報」とは、店舗等の部屋の中にいるユーザ（室内にいる客）があらかじめ決められた第１の状態にあるか第１の状態とは異なる第２の状態にあるかを示す情報をいう。画像取得手段１４は、ユーザが第１の状態にあるときは第１の画像データを取得し、ユーザが第２の状態にあるときは第２の画像データを取得する。出力手段１５は、画像取得手段１４により取得された画像データを、対応情報により特定された窓に対応することが示される画像形成装置４０に出力する。
図２は、情報処理装置１０の機能構成を示す図である。情報処理装置１０は、複数の画像形成装置４０を制御する、画像処理装置の一例である。窓情報取得手段１１は、窓情報を取得する。「窓情報」とは、ある部屋に存在する窓の位置および形状を特定する情報をいう。対応情報取得手段１２は、対応情報を取得する。「対応情報」とは、窓と画像形成装置とを対応させる情報をいう。画像形成装置４０は、窓の枠を通して見える位置に画像を形成する。「窓の枠を通して見える位置に画像を形成する」とは、部屋の内部から窓を見たときに、画像形成装置４０により形成される画像の少なくとも一部が、窓の枠の中に形成されることをいう。ユーザ情報取得手段１３は、部屋の中に設置されたセンサから、ユーザ情報を取得する。「ユーザ情報」とは、店舗等の部屋の中にいるユーザ（室内にいる客）があらかじめ決められた第１の状態にあるか第１の状態とは異なる第２の状態にあるかを示す情報をいう。画像取得手段１４は、ユーザが第１の状態にあるときは第１の画像データを取得し、ユーザが第２の状態にあるときは第２の画像データを取得する。出力手段１５は、画像取得手段１４により取得された画像データを、対応情報により特定された窓に対応することが示される画像形成装置４０に出力する。
画像取得手段１６は、窓と所定の位置関係にある仮想スクリーン上に描かれる画像を示す画像データを取得する。特定点情報取得手段１７は、特定点情報を取得する。「特定点情報」とは、部屋の中にある特定点の位置を特定する情報であり、この例では、店舗内における客の目の位置（より詳細には、２つの目の中点の位置）をいう。画像抽出手段１８は、画像取得手段１６により取得された画像データにより示される画像から射影画像を抽出する。「射影画像」とは、仮想スクリーン上に描かれる画像に対して特定点を光源としたときの窓における射影を示す画像をいう。ここで、画像取得手段１６は、画像抽出手段１８により抽出された画像を示す画像データを取得する。
位置情報取得手段１９は、ユーザ位置情報を取得する。「ユーザ位置情報」とは、ユーザの位置を示す情報をいう。ここで、画像取得手段１６により取得される画像データにより示される画像は、前景画像および背景画像を含む。前景画像は、複数のオブジェクト（または要素）を含む。この例で、第２の画像データにより示される画像は、複数のオブジェクトが、ユーザ位置情報に対応する位置に向かって移動する画像である。
この例で、ユーザ位置情報は、ユーザ情報に含まれる。位置情報取得手段１９は、ユーザ情報取得手段１３により取得されたユーザ情報から、ユーザ位置情報を取得する。記憶手段Ｓ１は、システムの動作に用いられるプログラムやデータを記憶する。
また、図２には示してないが、情報処理装置１０は、以下の機能を有する。特定点情報取得手段は、室内に設けられたセンサ６０から特定点情報を取得する。画像抽出手段は、特定点情報により示される特定点の位置が変化すると、射影画像を抽出する。特定点情報は、特定点を基準とする向きを示す情報を含んでおり、画像抽出手段は、窓の位置が特定点およびその向きと所定の条件を満たす場合に、射影画像を抽出する。
さらにこの例で、画像生成手段は、仮想スクリーン上に描かれる画像を生成する。画像抽出手段は、前記画像生成手段により生成された画像から、射影画像を抽出する。通信手段は、ネットワーク３０を介した通信を行う。
図３は、情報処理装置１０のハードウェア構成を示す図である。この例で、情報処理装置１０はいわゆるパーソナルコンピュータである。ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０は、情報処理装置１０の構成要素を制御する制御装置である。ＲＯＭ（Read Only Memory）１２０は、情報処理装置１０の起動に必要なデータおよびプログラムを記憶する記憶装置である。ＲＡＭ（Random Access Memory）１３０は、ＣＰＵ１１０がプログラムを実行する際の作業領域として機能する記憶装置である。Ｉ／Ｆ（Interface）１４０は、種々の入出力装置や記憶装置との間でデータおよび制御信号の入出力をするインターフェースである。ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１５０は、各種プログラムおよびデータを記憶する記憶装置である。キーボード・マウス１６０は、ユーザが情報処理装置１０に対して指示入力を行うのに用いられる入力装置である。ディスプレイ１７０は、データの内容あるいは処理の状況などを表示する出力装置である。ネットワークＩＦ１８０は、ネットワーク３０を介して接続された他の装置との間でデータの送受信を行うためのインターフェースである。ＵＳＢ（Universal Serial Bus）−ＩＦ１８５は、ＵＳＢ規格に従ったインターフェースである。バス１９０は、データの伝送路である。ＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１２０、ＲＡＭ１３０、およびＩ／Ｆ１４０は、バス１９０を介して接続されている。
情報処理装置１０は、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して画像形成装置４０と接続されている。情報処理装置１０は、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して、画像形成装置４０にデータおよび制御信号を出力する。
ＨＤＤ１５０は、情報処理装置１０を制御する制御プログラムを記憶している。ＣＰＵ１１０が制御プログラムを実行することにより、図２に示される機能が情報処理装置１０に実装される。この例で、制御プログラムを実行しているＣＰＵ１１０は、窓情報取得手段１１、対応情報取得手段１２、ユーザ情報取得手段１３、画像取得手段１４、画像取得手段１６、特定点情報取得手段１７、画像抽出手段１８、および位置情報取得手段１９の一例である。制御プログラムは複数のプログラムモジュールまたはサブルーチンを有し、各プログラムモジュールまたはサブルーチンが、各機能構成要素に対応する。ＣＰＵ１１０と共働しているＵＳＢ−ＩＦ１８５は、出力手段１５の一例である。ＲＯＭ１２０、ＲＡＭ１３０、およびＨＤＤ１５０は、記憶手段Ｓ１の一例である。ネットワークＩＦ１８０は、通信手段の一例である。
１−２．サーバ２０
図４は、サーバ２０の機能構成を示す図である。記憶手段Ｓ２は、全体画像の生成に用いられるデータを記憶している。「全体画像の生成に用いられるデータ」とは、全体画像そのもの、あるいは、全体画像の素材を示すデータ（以下、「素材データ」という）である。「全体画像の素材」は、背景画像および前景画像を含む。「前景画像」は複数のオブジェクトを含む。例えば、背景画像は海の中の風景（海底、岩、海水など）を示す画像であり、前景画像は、海の中で動いているもの（魚、海藻など）を示す画像である。「画像」は静止画および動画を含む概念である。選択手段２２は、あらかじめ決められたアルゴリズムに従って、選択手段２２に記憶されているデータの中から、情報処理装置１０に出力するデータを選択する。このアルゴリズムは、例えば、情報処理装置１０のリクエストに応じてデータを選択するものである。あるいは、このアルゴリズムは、情報処理装置１０の属性（情報処理装置１０が設置されている場所、設置されている部屋の大きさまたは用途、情報処理装置１０が設置されている場所の時刻など）に応じてデータを選択するものである。出力手段２３は、選択手段２２により選択されたデータを情報処理装置１０に出力する。
図４は、サーバ２０の機能構成を示す図である。記憶手段Ｓ２は、全体画像の生成に用いられるデータを記憶している。「全体画像の生成に用いられるデータ」とは、全体画像そのもの、あるいは、全体画像の素材を示すデータ（以下、「素材データ」という）である。「全体画像の素材」は、背景画像および前景画像を含む。「前景画像」は複数のオブジェクトを含む。例えば、背景画像は海の中の風景（海底、岩、海水など）を示す画像であり、前景画像は、海の中で動いているもの（魚、海藻など）を示す画像である。「画像」は静止画および動画を含む概念である。選択手段２２は、あらかじめ決められたアルゴリズムに従って、選択手段２２に記憶されているデータの中から、情報処理装置１０に出力するデータを選択する。このアルゴリズムは、例えば、情報処理装置１０のリクエストに応じてデータを選択するものである。あるいは、このアルゴリズムは、情報処理装置１０の属性（情報処理装置１０が設置されている場所、設置されている部屋の大きさまたは用途、情報処理装置１０が設置されている場所の時刻など）に応じてデータを選択するものである。出力手段２３は、選択手段２２により選択されたデータを情報処理装置１０に出力する。
図５は、サーバ２０のハードウェア構成を示す図である。ＣＰＵ２１０は、サーバ２０の構成要素を制御する制御装置である。ＲＯＭ２２０は、サーバ２０の起動に必要なデータおよびプログラムを記憶する記憶装置である。ＲＡＭ２３０は、ＣＰＵ２１０がプログラムを実行する際の作業領域として機能する記憶装置である。Ｉ／Ｆ２４０は、種々の入出力装置や記憶装置との間でデータおよび制御信号の入出力をするインターフェースである。ＨＤＤ２５０は、各種プログラムおよびデータを記憶する記憶装置である。キーボード・マウス２６０は、ユーザがサーバ２０に対して指示入力を行うのに用いられる入力装置である。ディスプレイ２７０は、データの内容あるいは処理の状況などを表示する出力装置である。ネットワークＩＦ２８０は、ネットワーク３０を介して接続された他の装置との間でデータの送受信を行うためのインターフェースである。バス２９０は、データの伝送路である。ＣＰＵ２１０、ＲＯＭ２２０、ＲＡＭ２３０、およびＩ／Ｆ２４０は、バス２９０を介して接続されている。
ＨＤＤ２５０は、サーバ２０を制御する制御プログラムを記憶している。ＣＰＵ２１０が制御プログラムを実行することにより、図４に示される機能がサーバ２０に実装される。この例で、制御プログラムを実行しているＣＰＵ２１０は、選択手段２２、および出力手段２３の一例である。ＲＯＭ２２０、ＲＡＭ２３０、およびＨＤＤ２５０は、記憶手段Ｓ２の一例である。制御プログラムは複数のプログラムモジュールまたはサブルーチンを有し、各プログラムモジュールまたはサブルーチンが、各機能構成要素に対応する。
１−３．画像形成装置４０
画像形成装置４０は、スクリーン５０に画像を形成する装置である。この例で、画像形成装置４０は、スクリーン５０に映像を投射するプロジェクタである。画像形成装置４０はＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して情報処理装置１０に接続されている。情報処理装置１０は、形成する画像を示すデータを、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して画像形成装置４０に供給する。
画像形成装置４０は、スクリーン５０に画像を形成する装置である。この例で、画像形成装置４０は、スクリーン５０に映像を投射するプロジェクタである。画像形成装置４０はＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して情報処理装置１０に接続されている。情報処理装置１０は、形成する画像を示すデータを、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して画像形成装置４０に供給する。
図６は、画像形成装置４０とスクリーン５０との位置関係を例示する図である。この例で、部屋は壁７１により仕切られている。壁７１の内部にはさらに壁７２が設けられている。壁７２には、窓枠７３が設けられている。壁７１は窓枠７３の外側に位置し、スクリーン５０として機能する。画像形成装置４０は、壁７１と壁７２の間に設置されている。このような配置により、室内にいるユーザから画像形成装置４０が見えない（あるいは見えにくい）状態になり、室内の美観が損なわれない。
１−４．センサ６０
センサ６０は、室内の状態をセンシングする装置である。この例で、センサ６０はカメラすなわち画像センサである。センサ６０は、室内の所定の位置に複数設置されている。センサ６０はＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して情報処理装置１０に接続されている。情報処理装置１０は、カメラが取得した画像を、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して取得する。
センサ６０は、室内の状態をセンシングする装置である。この例で、センサ６０はカメラすなわち画像センサである。センサ６０は、室内の所定の位置に複数設置されている。センサ６０はＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して情報処理装置１０に接続されている。情報処理装置１０は、カメラが取得した画像を、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して取得する。
１−５．外部装置７０
外部装置７０は、情報処理装置１０からの制御信号に従って動作する装置である。この例で、外部装置７０は風を発生させる装置すなわち送風機である。外部装置７０はＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して情報処理装置１０に接続されている。情報処理装置１０は、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して、外部装置７０に制御信号を出力する。
外部装置７０は、情報処理装置１０からの制御信号に従って動作する装置である。この例で、外部装置７０は風を発生させる装置すなわち送風機である。外部装置７０はＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して情報処理装置１０に接続されている。情報処理装置１０は、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して、外部装置７０に制御信号を出力する。
２．動作
２−１．画像形成
続いて、画像形成システム１の動作を説明する。ここでは、部屋がレストランの店舗であり、店舗内の窓に映像を投影する例について説明する。また、この例で仮想スクリーンは半球のドーム状の形状を有している。この半球は、中心が店舗の床の重心と一致するように設定されている。
２−１．画像形成
続いて、画像形成システム１の動作を説明する。ここでは、部屋がレストランの店舗であり、店舗内の窓に映像を投影する例について説明する。また、この例で仮想スクリーンは半球のドーム状の形状を有している。この半球は、中心が店舗の床の重心と一致するように設定されている。
図７は、画像形成システム１のうち、特に情報処理装置１０の動作を示すフローチャートである。図７のフローは、例えばユーザが情報処理装置１０に対し制御プログラムの実行を指示したことを契機として開始される。ＣＰＵ１１０が制御プログラムを実行することにより、以下の処理が行われる。
ステップＳ１００において、ＣＰＵ１１０は、全体画像を取得する。この例で、制御プログラムは、全体画像を生成するモジュールを有しており、ＣＰＵ１１０は、このモジュールを実行した結果得られるデータを全体画像として取得する。
全体画像を生成するモジュールの機能は以下のとおりである。ＣＰＵ１１０は、サーバ２０から、全体画像の素材データを取得する。素材データは、背景画像のデータおよび前景画像のデータを含んでいる。いま、背景画像として海中の風景の画像が、前景画像として魚の画像が用いられる例について説明する。
ＨＤＤ１５０は、仮想スクリーンの位置および大きさを特定するパラメータ（例えば、球の中心の座標および球の半径）を記憶している。ＣＰＵ１１０は、このパラメータをＨＤＤ１５０から読み出す。ＣＰＵ１１０は、読み出したパラメータにより特定される仮想スクリーンに相当する記憶領域を、ＲＡＭ１３０上に確保する。この記憶領域は、背景用記憶領域、前景用記憶領域および合成用記憶領域を含んでいる。ＣＰＵ１１０は、背景用記憶領域に背景画像のデータを書き込み、前景用記憶領域に前景画像のデータを書き込む。この例で、前景画像は動画である。また、前景画像は、複数のオブジェクト（例えば、複数の魚の画像）を含む。前景画像はオブジェクトを単位として更新される。すなわち、複数の魚が１匹づつ異なる動きをするように、前景画像が更新される。オブジェクトの変化のさせ方（例えば魚の動き）は、あらかじめプログラムされている。ＣＰＵ１１０は、所定の時間間隔で、前景画像を書き替える。これにより、例えば魚が泳いで移動する様子が表現される。ＣＰＵ１１０は、前景画像と背景画像を合成した画像のデータを合成用記憶領域に書き込む。こうして、全体画像が生成される。
ステップＳ１１０において、ＣＰＵ１１０は、窓情報を取得する。この例で、窓情報はＨＤＤ１５０にあらかじめ記憶されており、ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０から窓情報を読み出すことにより、窓情報を取得する。
図８は、窓情報を例示する図である。この例で、窓情報は、窓を特定する識別子（窓ＩＤ）と、窓枠の頂点の座標とを含む。
再び図７を参照する。ステップＳ１２０において、ＣＰＵ１１０は、対応情報を取得する。この例で、対応情報はＨＤＤ１５０にあらかじめ記憶されており、ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０から対応情報を読み出すことにより、対応情報を取得する。
図９は、対応情報を例示する図である。この例で、対応情報は、窓ＩＤと、その窓に画像を形成する画像形成装置４０の識別子（画像形成装置ＩＤ）とを含む。すなわち、対応情報は、複数の画像形成装置４０と複数の窓とを一対一に対応させる情報を含む。
再び図７を参照する。ステップＳ１３０において、ＣＰＵ１１０は、特定点情報を取得する。この例で、特定点情報として、カメラ（センサ６０）により取得された画像を示す画像データが用いられる。また、この例で、制御プログラムは、画像データを用いて特定点の座標を算出するモジュールを有しており、ＣＰＵ１１０は、このモジュールを実行した結果から特定点の座標を取得する。
図１０は、特定点の座標を算出する処理を示すフローチャートである。ステップＳ１３１において、ＣＰＵ１１０は、カメラから画像データを取得する。画像データの取得は、所定のタイミングで（例えば、所定の時間間隔、あるいは所定のイベントをトリガとして）行われる。ＣＰＵ１１０は、カメラを特定する識別子（カメラＩＤ）とともに、得られた画像データをＲＡＭ１３０に記憶する。カメラはアングルが固定されており、店内の所定の座席に座っている客を撮影できる位置に設置されている。その座席に客が座っていれば、客の顔の画像が取得される。その座席が空席であれば、得られた画像に人間は写っていない。
ステップＳ１３２において、ＣＰＵ１１０は、取得した画像に対して顔認識処理を行う。顔認識処理には、公知のアルゴリズムが用いられる。座席に客が座っていた場合、顔認識処理により、その客の目の位置が特定される。ステップＳ１３３において、ＣＰＵ１１０は、顔認識処理の結果を用いて、店舗内における客の目の位置（より詳細には、２つの目の中点の位置）の座標を算出する。ＨＤＤ１５０は、カメラＩＤとカメラにより撮影される領域の座標（例えば、カメラのフレームの端点または中心の座標）を対応させる情報をあらかじめ記憶している。ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０からこの情報を読み出し、顔認識処理の結果とあわせて、店舗内における客の目の位置を、特定点の座標として算出する。ＣＰＵ１１０は、算出した特定点の座標を現在の特定点の座標としてＲＡＭ１３０に記憶する。さらに、ＣＰＵ１１０は、１サイクル前に算出した特定点の座標を前回の特定点の座標としてＲＡＭ１３０に記憶する。
ステップＳ１３４において、ＣＰＵ１１０は、顔における目の位置に基づいて、視線の向きを算出する。すなわち、画像データは、目の位置を基準として視線の向きを示す方向ベクトルを算出する。このように画像から視線の向きが算出されるので、画像データは、特定点を基準とする向きを示す情報を含んでいるといえる。ＣＰＵ１１０は、算出した方向ベクトルをＲＡＭ１３０に記憶する。
再び図７を参照する。ステップＳ１４０において、ＣＰＵ１１０は、現在の特定点の位置と前回の特定点の位置の差が所定の範囲（誤差の範囲）を超えたか、すなわち特定点の位置が変化したか判断する。特定点の位置が変化したと判断された場合（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ１５０に移行する。特定点の位置が変化していないと判断された場合（Ｓ１４０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ１３０に移行する。ステップＳ１５０で説明する射影画像の抽出は、所定の時間間隔で繰り返し行われるが、それに加えて特定点が変化したというような特定のイベントが起こったときにも、射影画像の抽出が行われる。
ステップＳ１５０において、ＣＰＵ１１０は、全体画像から射影画像を抽出する。射影画像の抽出は、窓を単位として、すなわち窓毎に行われる。詳細には以下のとおりである。まず、ＣＰＵ１１０は、あらかじめ決められたアルゴリズムに従って、処理対象となる窓（以下「対象窓」という）を特定する。この例で、ＣＰＵ１１０は、まず、特定点および方向ベクトルに対して所定の位置関係を満たす窓、より具体的には、特定点を基準とし、方向ベクトルとなす角度が所定の角度（例えば、人間の視野角に相当する角度）内にある窓を対象窓の候補として特定する。さらに、ＣＰＵ１１０は、対象窓の候補として絞り込んだ窓の中から、特定点を基準とし、方向ベクトルとなす角度が小さい窓から１つずつ順番に対象窓を特定する。ＣＰＵ１１０は、特定点を光源とし、仮想スクリーン上に対象窓を射影したときの射影の頂点の座標を算出する。
図１１は、特定点を光源とし、仮想スクリーン上への対象窓の射影を例示する図である。特定点ＰSから対象窓Ｗの窓枠の頂点の座標を結ぶ直線と仮想スクリーンが交わる点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3、およびＰ4が、射影の頂点の座標である。ＣＰＵ１１０は、仮想スクリーン上において射影により切り取られる画像を、対象窓にマッピングする。マッピングにより得られた画像が、射影画像である。
再び図７を参照する。ステップＳ１６０において、ＣＰＵ１１０は、得られた射影画像を、対象窓に対応する画像形成装置４０に出力する。さらに、ＣＰＵ１１０は、射影画像の出力と同期して、外部装置７０に制御信号を出力する。対象窓に対応する画像形成装置４０は、対応情報により特定される。特に図７には示していないが、前景画像または背景画像が動画である場合に、ステップＳ１３０−１６０の処理は、所定の時間間隔で繰り返し行われる。
図１２は、ステップＳ１６０における射影画像を画像形成装置４０に出力する処理の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ１６１において、ＣＰＵ１１０は、装置情報を取得する。この例で、装置情報は、あらかじめＨＤＤ１５０に記憶されている。ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０から読み出すことにより、装置情報を取得する。ＣＰＵ１１０は、読み出した装置情報をＲＡＭ１３０に記憶する。
図１３は、装置情報を例示する図である。装置情報は、外部装置７０と画像形成装置４０との対応関係を示す情報と、スクリーン５０と画像形成装置４０との位置関係を示す情報とを含んでいる。具体的には、装置情報は、外部装置ＩＤと、画像形成装置ＩＤと、画像形成装置の位置情報とを含んでいる。外部装置ＩＤは、複数の外部装置７０の中から１つの外部装置７０を特定する識別子である。画像形成装置の位置情報は、スクリーン５０との相対位置を示す情報である。図１３の例で、外部装置ＩＤがＦ１の外部装置７０は、画像形成装置ＩＤがＰ１およびＰ２の画像形成装置４０と対応することが示されている。また、外部装置ＩＤがＦ２の外部装置７０は、画像形成装置ＩＤがＰ３およびＰ４の画像形成装置４０と対応することが示されている。画像形成装置ＩＤがＰ５の画像形成装置４０と対応する外部装置は、存在しない。画像形成装置ＩＤがＰ１の画像形成装置４０は、窓ＩＤがＷ１の窓の右上の領域と対応することが示されている。以下、窓ＩＤがＷｘの窓を単に「窓Ｗｘ」という。「窓Ｗ１」は窓ＩＤがＷ１の窓を指す。
装置情報はさらに、画像形成装置４０とスクリーン５０との位置関係を詳細に特定する情報として、画像形成装置４０の代表点（例えば、レンズの中心）の座標と、画像形成装置の向き（例えば、レンズの向き）を示す方向ベクトルとを含んでいる。図１３の例で、画像形成装置ＩＤがＰ１の画像形成装置４０は、座標系上において点（ｘ１ａ，ｙ１ａ，ｚ１ａ）に位置し、ベクトル（ｘ１ｂ，ｙ１ｂ，ｚ１ｂ）で規定される方向を向いている。ここで用いられる座標系は、図８の窓情報に用いられた座標系と同じものである。したがって、窓情報を併用することにより、画像形成装置４０とスクリーン５０との詳細な位置関係が特定される。
再び図１２を参照する。ステップＳ１６２において、ＣＰＵ１１０は、画像データに対して、装置情報に応じた加工をする。詳細には以下のとおりである。まず、ＣＰＵ１１０は、あらかじめ決められたアルゴリズムに従って、処理対象となる射影画像を特定する。このアルゴリズムは、例えば、窓ＩＤに従って１つずつ順番に処理対象となる射影画像を特定するものである。ここでは、窓Ｗ１に対応する射影画像が処理対象となった場合を例に説明する。
次に、ＣＰＵ１１０は、処理対象の射影画像を、ｎ個に分割する。分割の数および方法は、装置情報に基づいて定められる。図１３の例によれば、窓Ｗ１に対応する窓の数は４つ、すなわちｎ＝４であることが示されている。また、窓Ｗ１は、右上、右下、左上、左下の４つの領域に分割されることが示されている。したがって、ＣＰＵ１１０は、射影画像を、上下方向に２分割、左右方向に２分割し、合計４つの領域に分割する。
次に、ＣＰＵ１１０は、分割された射影画像に対し、台形補正処理を行う。ＣＰＵ１１０は、装置情報により示される、画像形成装置４０とスクリーン５０との詳細な位置関係から、台形補正のパラメータを算出する（この例で、装置情報はレンズの投射角等、台形補正に必要な情報も含んでいる）。ＣＰＵ１１０は、分割された射影画像を、算出されたパラメータを用いて変形させることにより、台形補正処理をする。すなわち、ＣＰＵ１１０は、スクリーン５０と画像形成装置４０（より正確には、画像形成装置４０のレンズの光軸）とがなす角度に応じて前記分割された画像を変形する。
ステップＳ１６３において、ＣＰＵ１１０は、加工された画像データを、画像形成装置４０に出力する。加工された画像データと画像形成装置４０とは、一対一に対応している。ＣＰＵ１１０は、各画像データを、対応する画像形成装置４０に出力する。
ステップＳ１６４において、ＣＰＵ１１０は、外部装置に制御信号を出力する。サーバ２０から送られてくる画像データは、外部装置７０の制御に用いられるパラメータを含んでいる。この例で、外部装置の制御に用いられるパラメータは、対象となる外部装置を特定する情報、並びに風を発生させるタイミングおよび風の強さを示す情報を含んでいる。外部装置を特定する情報は、例えば、「右」や「上」など、スクリーン５０との相対的位置関係を示す情報である。例えば、外部装置を特定する情報として「右」が与えられると、ＣＰＵ１１０は、図１３の装置情報を参照し、窓Ｗ１のうち「右」に対応する外部装置として、外部装置ＩＤがＦ１（「右上」および「右下」という位置情報に対応）の外部装置７０を特定する。別の例で、外部装置を特定する情報として「左下」が与えられると、ＣＰＵ１１０は、図１３の装置情報を参照し、窓Ｗ１のうち「左下」に対応する外部装置として、外部装置ＩＤがＦ２の外部装置７０を特定する。ＣＰＵ１１０は、画像データからこれらのパラメータを抽出し、抽出したパラメータに従って制御信号を生成する。ＣＰＵ１１０は、生成した制御信号を、ＵＳＢ−ＩＦ１８５を介して外部装置７０に出力する。
ＣＰＵ１１０は、対象となる射影画像を順次更新して、図１２のフローを繰り返し実行する。
図１４は、画像形成システム１により形成される画像を例示する図である。この例で、窓と窓の間には壁がある。仮想スクリーンには海の中を魚が泳いでいる画像が描かれ、窓には客の視点から見た射影画像が形成される。したがって、客から見ると窓にはあたかも自分が海中にいるような画像が形成される。例えば魚が窓と窓の間を泳いでいる途中では壁に隠れて魚の姿が見えなくなるので、店舗の内部によりリアルな画像が提供される。レストランやパチンコ店の改装にはコストと時間がかかるが、画像形成システム１によればコストと時間をかけずに、店の内観を変えることができる。
２−２．画像切り替え
本実施形態において、情報処理装置１０は、ユーザの状態に応じて、第１の画像から第２の画像へ（または、その逆）画像を切り替える機能を有する。以下、背景画像として海中の画像を、前景として海中を泳ぐ魚の画像を含む画像（動画）が形成（表示）される例を説明する。以下の例において、第１の画像は、魚が海中を自由に泳ぎまわる画像であり、第２の画像は、魚がユーザのそばに集まってくる画像である。ユーザの状態は、ユーザが発声している音に基づいて定められる。ユーザが静かにしている状態が第１の状態であり、あらかじめ決められたしきい値以上の音量の音を発生している状態が第２の状態である。この例で、センサ６０はマイク付きのカメラであり、マイクから出力される音声信号がユーザ情報を含む。すなわち、情報処理装置１０は、センサ６０からユーザ情報を取得する。
本実施形態において、情報処理装置１０は、ユーザの状態に応じて、第１の画像から第２の画像へ（または、その逆）画像を切り替える機能を有する。以下、背景画像として海中の画像を、前景として海中を泳ぐ魚の画像を含む画像（動画）が形成（表示）される例を説明する。以下の例において、第１の画像は、魚が海中を自由に泳ぎまわる画像であり、第２の画像は、魚がユーザのそばに集まってくる画像である。ユーザの状態は、ユーザが発声している音に基づいて定められる。ユーザが静かにしている状態が第１の状態であり、あらかじめ決められたしきい値以上の音量の音を発生している状態が第２の状態である。この例で、センサ６０はマイク付きのカメラであり、マイクから出力される音声信号がユーザ情報を含む。すなわち、情報処理装置１０は、センサ６０からユーザ情報を取得する。
図１５は、画像切り替え処理を示すフローチャートである。図１５のフローは、例えば、図７のフローにより射影画像が出力されたことを契機として開始される。この例で、図１５のフローは、図７のフローと並列で実行される。すなわち、情報処理装置１０は、画像形成装置４０に出力する画像を更新しつつ、ユーザの状態を監視し、ユーザの状態に応じて画像を切り替える。いま、図１５のフローの開始時点において、ユーザの状態が第１の状態である場合を例に説明する。
ステップＳ２００において、ＣＰＵ１１０は、ユーザ情報を取得する。詳細には次のとおりである。ＣＰＵ１１０は、センサ６０から出力された音声信号から、音量を示す情報を、所定の時間間隔で算出する。ＣＰＵ１１０は、算出した音量を示すデータ（以下「音量データ」という）を、ＲＡＭ１３０に記憶する。ＲＡＭ１３０には、所定のデータ量（例えば、過去１０回分）の音量データの記憶に用いられる記憶領域が設定されている。
ステップＳ２１０において、ＣＰＵ１１０は、ユーザの状態が変化したか、すなわち、画像の切り替え条件が満たされたか判断する。詳細には次のとおりである。ＣＰＵ１１０は、ＲＡＭ１３０に記憶された音量データに基づいて、切り替え条件が満たされたか判断する。切り替え条件は、例えば、直近の音量が、あらかじめ決められたしきい値を超えたというものである。あるいは、切り替え条件として、音量がしきい値を超えた状態が所定回数（例えば５回）継続したという条件や、過去の所定回数の音量の平均値がしきい値を超えたという条件が用いられてもよい。画像の切り替え条件が満たされていない、すなわちユーザの状態が変化していないと判断された場合（Ｓ２１０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ２００に移行する。ユーザの状態が変化したと判断された場合（Ｓ２１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ２２０に移行する。
ステップＳ２２０において、ＣＰＵ１１０は、画像形成装置４０に出力する画像を第２の画像に切り替える。詳細には次のとおりである。この例で、制御プログラムは、ステップＳ１００における前景画像を更新するアルゴリズム（すなわちオブジェクトの動きを規定するアルゴリズム）として、２通りのアルゴリズムを含んでいる。第１のアルゴリズムは、第１の画像の生成に用いられるものである。第１のアルゴリズムは、オブジェクト（魚）をランダムに移動させるアルゴリズムである。第２のアルゴリズムは、第２の画像の生成に用いられるものである。オブジェクトに、基準点を基準とした運動をさせるアルゴリズムである。「基準点を基準とした運動」とは、例えば、基準点に近づく動きをいう。ＣＰＵ１１０は、前景画像を更新するアルゴリズムを、第１のアルゴリズムから第２のアルゴリズムに切り替える。これにより、それまではランダムに動いていたオブジェクトが、基準点を基準とした運動をするように変化する。
この例で、基準点として、ステップＳ１３０で取得される特定点、すなわちユーザの位置が用いられる。したがって、ユーザが手を叩いたり、大声を出したりすることにより、しきい値以上の音量の音を発生させれば、それまでランダムに泳いでいた魚がユーザに向かって移動する画像が形成される。
ステップＳ２３０において、ＣＰＵ１１０は、復帰条件が満たされたか判断する。「復帰条件」とは、形成させる画像を第２の画像から第１の画像へ変化させることのトリガとして用いられる条件をいう。復帰条件としては、例えば、第１の画像から第２の画像への切り替えが行われてから所定の時間が経過したという条件が用いられる。あるいは、復帰条件として、センサ６０から出力される音声信号により示される音量がしきい値以下になったという条件が用いられてもよい。この場合は、ステップＳ２３０においてもユーザ情報を取得する必要がある。
復帰条件が満たされていないと判断された場合（Ｓ２３０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、復帰条件が満たされるまで待機する。この間、第２の画像が形成され続ける。復帰条件が満たされたと判断された場合（Ｓ２３０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ２４０に移行する。
ステップＳ２４０において、ＣＰＵ１１０は、形成させる画像を第２の画像から第１の画像へ切り替える。すなわち、前景画像の更新に用いられるアルゴリズムを第１のアルゴリズムに切り替える。
第１の画像への切り替えが完了すると、ＣＰＵ１１０は、図１５のフローを再び実行する。このフローは、画像の形成が行われている間は繰り返し実行される。
第１の画像への切り替えが完了すると、ＣＰＵ１１０は、図１５のフローを再び実行する。このフローは、画像の形成が行われている間は繰り返し実行される。
図１６は、第２の画像を例示する図である。ユーザの周りに魚が集まってくる画像が形成されている。画像形成システム１によれば、ユーザが手を叩くなど所定の条件が満たされれば、第１の画像（図１４）から第２の画像（図１６）への切り替えが行われるので、ユーザの興味をひくことができる。
３．他の実施形態
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、これ以外の態様でも実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。以下で説明する変形例のうち２つ以上のものが組み合わせて用いられてもよい。以下において、上述の実施形態と共通する事項については説明を省略し、また、共通する要素には共通の参照符号を用いて説明する。
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、これ以外の態様でも実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。以下で説明する変形例のうち２つ以上のものが組み合わせて用いられてもよい。以下において、上述の実施形態と共通する事項については説明を省略し、また、共通する要素には共通の参照符号を用いて説明する。
３−１．変形例１
第１の画像と第２の画像を切り替える方法は、実施形態で説明したものに限定されない。例えば、以下の構成としてもよい。記憶手段Ｓ１は、第１の画像データおよび第２の画像データを記憶している。第１の画像データは、第１の画像として、有限の再生時間（例えば５分間）の動画を示す。この動画は、例えば、魚が部屋の中を１周する画像である。この動画が繰り返し再生されることにより、第１の画像が形成される。第２の画像データは、複数のサブデータを含む。複数のサブデータは、第１の画像データにより示される動画の、再生時間軸上の所定のタイミング（例えば、１０秒おき）に対応する動画を示す。画像取得手段１４は、記憶手段Ｓ１から画像データを取得する。具体的には、ユーザの状態が第２の状態にある場合、画像取得手段１４は、複数のサブデータのうち、ユーザの状態が第１の状態から第２の状態に切り替わったタイミングに対応するサブデータを取得する。例えば、第１の画像データの再生時間軸の１分５８秒の時点で、第１の状態から第２の状態に切り替わった場合、画像取得手段１４は、複数のサブデータのうち、再生時間２分００秒に対応するサブデータ（１分５８秒に最も近い再生時間に対応するサブデータ）を取得する。
第１の画像と第２の画像を切り替える方法は、実施形態で説明したものに限定されない。例えば、以下の構成としてもよい。記憶手段Ｓ１は、第１の画像データおよび第２の画像データを記憶している。第１の画像データは、第１の画像として、有限の再生時間（例えば５分間）の動画を示す。この動画は、例えば、魚が部屋の中を１周する画像である。この動画が繰り返し再生されることにより、第１の画像が形成される。第２の画像データは、複数のサブデータを含む。複数のサブデータは、第１の画像データにより示される動画の、再生時間軸上の所定のタイミング（例えば、１０秒おき）に対応する動画を示す。画像取得手段１４は、記憶手段Ｓ１から画像データを取得する。具体的には、ユーザの状態が第２の状態にある場合、画像取得手段１４は、複数のサブデータのうち、ユーザの状態が第１の状態から第２の状態に切り替わったタイミングに対応するサブデータを取得する。例えば、第１の画像データの再生時間軸の１分５８秒の時点で、第１の状態から第２の状態に切り替わった場合、画像取得手段１４は、複数のサブデータのうち、再生時間２分００秒に対応するサブデータ（１分５８秒に最も近い再生時間に対応するサブデータ）を取得する。
３−２．変形例２
ユーザの状態は、音に関するものに限定されない。例えば、ユーザの動作に関する情報がユーザ情報として用いられてもよい。この場合、ユーザ情報取得手段１３は、センサ６０からユーザ情報として映像信号を取得する。情報処理装置１０は、取得した映像信号を解析し、ユーザの動き（例えば、ユーザの手の動き）を示す情報を取得する。情報処理装置１０は、この情報に基づいてユーザの状態が変化したか判断する。
ユーザの状態は、音に関するものに限定されない。例えば、ユーザの動作に関する情報がユーザ情報として用いられてもよい。この場合、ユーザ情報取得手段１３は、センサ６０からユーザ情報として映像信号を取得する。情報処理装置１０は、取得した映像信号を解析し、ユーザの動き（例えば、ユーザの手の動き）を示す情報を取得する。情報処理装置１０は、この情報に基づいてユーザの状態が変化したか判断する。
３−３．変形例３
第２の画像における特定点を基準とした動きは、実施形態で説明したものに限定されない。特定点から所定の範囲内を移動する動き、特定点を中心として回転する動き、特定点を起点として離散していく動き等、特定点を動作の基準とするものであれば、どのようなものであってもよい。
第２の画像における特定点を基準とした動きは、実施形態で説明したものに限定されない。特定点から所定の範囲内を移動する動き、特定点を中心として回転する動き、特定点を起点として離散していく動き等、特定点を動作の基準とするものであれば、どのようなものであってもよい。
３−４．変形例４
画像形成装置４０に出力する画像を生成（抽出）する処理は図７で説明したものに限定されない。例えば図７のフローにおいて、特定点の変化を検出する処理（ステップＳ１３０およびＳ１４０）は省略されてもよい。すなわち、特定点は固定されていてもよい。
あるいは、全体画像から射影画像を抽出するのではなく、各画像形成装置４０に出力すべき画像データを独立に生成または記憶し、これを各画像形成装置４０に出力してもよい。
画像形成装置４０に出力する画像を生成（抽出）する処理は図７で説明したものに限定されない。例えば図７のフローにおいて、特定点の変化を検出する処理（ステップＳ１３０およびＳ１４０）は省略されてもよい。すなわち、特定点は固定されていてもよい。
あるいは、全体画像から射影画像を抽出するのではなく、各画像形成装置４０に出力すべき画像データを独立に生成または記憶し、これを各画像形成装置４０に出力してもよい。
３−５．変形例５
ステップＳ１６２における画像の加工は、実施形態で説明したものに限定されない。ｎ個の画像形成装置４０に対応する画像データを生成するものであれば、サイズの変更、色空間の変更、解像度の変更、変形、画像の合成、分割、切り取りまたは抽出、もしくはこれらの組み合わせなどどのような処理が行われてもよい。
ステップＳ１６２における画像の加工は、実施形態で説明したものに限定されない。ｎ個の画像形成装置４０に対応する画像データを生成するものであれば、サイズの変更、色空間の変更、解像度の変更、変形、画像の合成、分割、切り取りまたは抽出、もしくはこれらの組み合わせなどどのような処理が行われてもよい。
実施形態では、隣接する２つの画像形成装置４０に出力される画像データが示す画像は、重なっている部分が無かった。しかし、隣接する２つの画像形成装置４０に出力される画像データが示す画像は、オーバーラップする部分を有していてもよい。
３−６．変形例６
情報処理装置１０は、全体画像を生成する機能、すなわち画像生成手段を有していなくてもよい。この場合、情報処理装置１０は、通信手段を介して、サーバ２０から全体画像を取得する。またこの場合、サーバ２０は、全体画像を生成する機能を有する。サーバ２０は、情報処理装置１０に対していわゆるストリーミング配信の技術を用いて、全体画像を送信する。
情報処理装置１０は、全体画像を生成する機能、すなわち画像生成手段を有していなくてもよい。この場合、情報処理装置１０は、通信手段を介して、サーバ２０から全体画像を取得する。またこの場合、サーバ２０は、全体画像を生成する機能を有する。サーバ２０は、情報処理装置１０に対していわゆるストリーミング配信の技術を用いて、全体画像を送信する。
３−７．変形例７
変形例６の場合において、情報処理装置１０は、全体画像のうち一部のみをサーバ２０から取得してもよい。この場合、まず情報処理装置１０は、窓情報をサーバ２０に送信する。サーバ２０は、受信した窓情報を記憶する。サーバ２０は、全体情報から、窓情報により特定される窓の位置に応じて全体画像の一部を切り出し、切り出した部分を情報処理装置１０に送信する。
変形例６の場合において、情報処理装置１０は、全体画像のうち一部のみをサーバ２０から取得してもよい。この場合、まず情報処理装置１０は、窓情報をサーバ２０に送信する。サーバ２０は、受信した窓情報を記憶する。サーバ２０は、全体情報から、窓情報により特定される窓の位置に応じて全体画像の一部を切り出し、切り出した部分を情報処理装置１０に送信する。
窓の位置に応じて全体画像から一部を切り出すアルゴリズムとしては、例えば、窓との距離が所定の範囲内にある部分を切り出すアルゴリズムが採用される。実際に画像形成装置４０により形成されるのは窓の部分の画像だけであるから、窓の近傍の画像だけを送信すれば、ネットワークのトラフィックおよび処理すべきデータ量が削減される。
３−８．変形例８
特定点情報は向きを示す情報を含んでいなくてもよい。あるいは、特定点情報が向きを示す情報を含んでいた場合でも、情報処理装置１０は、向きを示す情報に応じた処理をしなくてもよい。すなわち、図１０のステップＳ１３４の処理は省略されてもよい。この場合、ＣＰＵ１１０は、視線の向きに応じた対象窓の絞り込みを行わなくてもよい。
特定点情報は向きを示す情報を含んでいなくてもよい。あるいは、特定点情報が向きを示す情報を含んでいた場合でも、情報処理装置１０は、向きを示す情報に応じた処理をしなくてもよい。すなわち、図１０のステップＳ１３４の処理は省略されてもよい。この場合、ＣＰＵ１１０は、視線の向きに応じた対象窓の絞り込みを行わなくてもよい。
３−９．変形例９
射影画像の抽出を行うタイミングは、実施形態で説明したものに限定されない。図７のステップＳ１４０の割り込み判定が行わなくてもよい。この場合、射影画像は、所定の時間間隔で定期的に抽出される。
射影画像の抽出を行うタイミングは、実施形態で説明したものに限定されない。図７のステップＳ１４０の割り込み判定が行わなくてもよい。この場合、射影画像は、所定の時間間隔で定期的に抽出される。
３−１０．変形例１０
情報処理装置１０に特定点情報を供給するセンサ６０は、実施形態で説明したカメラに限定されない。特定点情報を供給できるものであれば、どのようなセンサが用いられてもよい。例えば、センサ６０としてＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）リーダが用いられてもよい。この場合、客はＲＦＩＤタグを身に付ける。ＲＦＩＤリーダをレストランのフロアやテーブルに一定の間隔で配置することにより、客の位置を特定することができる。その他、光センサ、温度センサ、タッチセンサ、静電センサなどが用いられてもよい。
情報処理装置１０に特定点情報を供給するセンサ６０は、実施形態で説明したカメラに限定されない。特定点情報を供給できるものであれば、どのようなセンサが用いられてもよい。例えば、センサ６０としてＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）リーダが用いられてもよい。この場合、客はＲＦＩＤタグを身に付ける。ＲＦＩＤリーダをレストランのフロアやテーブルに一定の間隔で配置することにより、客の位置を特定することができる。その他、光センサ、温度センサ、タッチセンサ、静電センサなどが用いられてもよい。
また、センサの配置は、特定点の位置を、システムが要求する精度で特定できるものであれば、どのような配置であってもよい。例えば、一つのテーブルを囲むように複数のカメラを配置してもよいし、スクリーン５０の周辺に１台のカメラを配置してもよい。
３−１１．変形例１１
特定点情報の取得元は、センサ６０に限定されない。特定点情報取得手段は、ＲＡＭ１３０等の記憶手段Ｓ１から特定点情報を取得してもよい。この場合、店員が特定点情報として客の位置を情報処理装置１０にマニュアルで入力し、情報処理装置１０のＣＰＵ１１０は、入力された特定点情報をＲＡＭ１３０に記憶する。図７のステップＳ１３０において、ＣＰＵ１１０は、ＲＡＭ１３０から特定点情報を読み出すことにより、特定点情報を取得する。別の例で、特定点の位置は、システムの設計上ある位置に固定されていてもよい。この場合、特定点情報は、システムのパラメータとしてＨＤＤ１５０に記憶されている。ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０から特定点情報を読み出すことにより、特定点情報を取得する。
特定点情報の取得元は、センサ６０に限定されない。特定点情報取得手段は、ＲＡＭ１３０等の記憶手段Ｓ１から特定点情報を取得してもよい。この場合、店員が特定点情報として客の位置を情報処理装置１０にマニュアルで入力し、情報処理装置１０のＣＰＵ１１０は、入力された特定点情報をＲＡＭ１３０に記憶する。図７のステップＳ１３０において、ＣＰＵ１１０は、ＲＡＭ１３０から特定点情報を読み出すことにより、特定点情報を取得する。別の例で、特定点の位置は、システムの設計上ある位置に固定されていてもよい。この場合、特定点情報は、システムのパラメータとしてＨＤＤ１５０に記憶されている。ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０から特定点情報を読み出すことにより、特定点情報を取得する。
３−１２．変形例１２
仮想スクリーンは、実施形態で説明したものに限定されない。あらかじめ決められた大きさおよび形状を有し、部屋（窓）との位置関係が規定されているものであれば、どのような仮想スクリーンが用いられてもよい。例えば、仮想スクリーンの形状は半球でなく、球、直方体、多角形、またはこれらの組み合わせなど、どのような形状でもよい。また、図１１では仮想スクリーンが部屋の外側にある例を説明したが、仮想スクリーンはその一部または全部が部屋の中にあってもよい。
仮想スクリーンは、実施形態で説明したものに限定されない。あらかじめ決められた大きさおよび形状を有し、部屋（窓）との位置関係が規定されているものであれば、どのような仮想スクリーンが用いられてもよい。例えば、仮想スクリーンの形状は半球でなく、球、直方体、多角形、またはこれらの組み合わせなど、どのような形状でもよい。また、図１１では仮想スクリーンが部屋の外側にある例を説明したが、仮想スクリーンはその一部または全部が部屋の中にあってもよい。
３−１３．変形例１３
画像形成装置４０とスクリーン５０の位置関係は、図６で説明したものに限定されない。店舗の壁が一枚であり、店舗内にある画像形成装置４０から窓に画像を投射する構成としてもよい。あるいは、壁や窓以外のものがスクリーン５０として用いられてもよい。
画像形成装置４０とスクリーン５０の位置関係は、図６で説明したものに限定されない。店舗の壁が一枚であり、店舗内にある画像形成装置４０から窓に画像を投射する構成としてもよい。あるいは、壁や窓以外のものがスクリーン５０として用いられてもよい。
３−１４．変形例１４
画像形成装置４０はプロジェクタに限定されない。スクリーン５０に画像を形成できるのであれば、どのような装置であってもよい。また、画像形成装置４０は、スクリーン５０を内蔵していてもよい。例えば、画像形成装置４０は、リアプロジェクションディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ、プラズマディスプレイであってもよい。
画像形成装置４０はプロジェクタに限定されない。スクリーン５０に画像を形成できるのであれば、どのような装置であってもよい。また、画像形成装置４０は、スクリーン５０を内蔵していてもよい。例えば、画像形成装置４０は、リアプロジェクションディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ、プラズマディスプレイであってもよい。
３−１５．変形例１５
本稿でいう「窓」は、現実および仮想の窓の双方を含む。「現実の窓」とは、物理的な構造体としての窓をいう。この場合、図６のように窓枠とスクリーン５０とが異なる面に形成される構造であってもよいし、スクリーン５０が窓枠と同じ面（すなわち窓枠の中）に形成される構造であってもよい。「仮想の窓」とは、物理的な構造体としての窓ではないスクリーン５０に窓枠も含めた画像を形成したもの、すなわち壁に窓枠も含めた画像を形成したものをいう。
本稿でいう「窓」は、現実および仮想の窓の双方を含む。「現実の窓」とは、物理的な構造体としての窓をいう。この場合、図６のように窓枠とスクリーン５０とが異なる面に形成される構造であってもよいし、スクリーン５０が窓枠と同じ面（すなわち窓枠の中）に形成される構造であってもよい。「仮想の窓」とは、物理的な構造体としての窓ではないスクリーン５０に窓枠も含めた画像を形成したもの、すなわち壁に窓枠も含めた画像を形成したものをいう。
３−１６．変形例１６
窓情報の取得元は、ＨＤＤ１５０に限定されない。窓情報取得手段１１は、情報処理装置１０以外の他の装置から窓情報を取得してもよい。特に、仮想の窓が用いられ、窓の位置が変化する場合に、窓の位置を検出する装置から窓情報を取得してもよい。また、窓情報の形式は、図８に例示されるものに限定されない。例えば、窓の形状があらかじめ決められたものに限定されている場合、その形状に応じたパラメータが窓情報として用いられる。具体的には、窓の形状が円であれば、中心の座標および半径が窓情報として用いられる。あるいは、窓の形状が長方形であれば、対角線の端点の座標が窓情報として用いられる。
窓情報の取得元は、ＨＤＤ１５０に限定されない。窓情報取得手段１１は、情報処理装置１０以外の他の装置から窓情報を取得してもよい。特に、仮想の窓が用いられ、窓の位置が変化する場合に、窓の位置を検出する装置から窓情報を取得してもよい。また、窓情報の形式は、図８に例示されるものに限定されない。例えば、窓の形状があらかじめ決められたものに限定されている場合、その形状に応じたパラメータが窓情報として用いられる。具体的には、窓の形状が円であれば、中心の座標および半径が窓情報として用いられる。あるいは、窓の形状が長方形であれば、対角線の端点の座標が窓情報として用いられる。
さらに、装置情報の取得元も、ＨＤＤ１５０に限定されない。装置情報取得手段は、情報処理装置１０以外の他の装置から窓情報を取得してもよい。
３−１７．変形例１７
全体画像、窓情報、対応情報、および特定点情報を取得する順番は図７に示されるものに限定されない。射影画像を抽出する時点で処理に用いられる情報が取得できていれば、これらの情報がどのような順番で取得されてもよい。
また、画像データおよび制御信号を出力する順番は図１２に示されるものに限定されない。画像形成装置４０に画像データを、外部装置７０に制御信号を出力するものであれば、これらのデータ、信号がどのような順番で出力されてもよい。
全体画像、窓情報、対応情報、および特定点情報を取得する順番は図７に示されるものに限定されない。射影画像を抽出する時点で処理に用いられる情報が取得できていれば、これらの情報がどのような順番で取得されてもよい。
また、画像データおよび制御信号を出力する順番は図１２に示されるものに限定されない。画像形成装置４０に画像データを、外部装置７０に制御信号を出力するものであれば、これらのデータ、信号がどのような順番で出力されてもよい。
３−１８．変形例１８
外部装置７０は、実施形態で説明したものに限定されない。情報処理装置１０からの制御信号に従って動作するものであれば、どのような装置が外部装置７０として用いられてもよい。例えば、窓近傍の物理状態（風量、温度、光量、湿度、音など）を変化させるもの（扇風機、エアコン、照明器具、スピーカーなど）が用いられてもよい。
外部装置７０は、実施形態で説明したものに限定されない。情報処理装置１０からの制御信号に従って動作するものであれば、どのような装置が外部装置７０として用いられてもよい。例えば、窓近傍の物理状態（風量、温度、光量、湿度、音など）を変化させるもの（扇風機、エアコン、照明器具、スピーカーなど）が用いられてもよい。
３−１９．他の変形例
情報処理装置１０のハードウェア構成は図３で示されるものに限定されない。必要な機能構成を実現できるものであれば、どのようなハードウェア構成を有する装置が用いられてもよい。また、情報処理装置１０の機能構成とハードウェア構成の対応関係は、実施形態で説明したものに限定されない。例えば上述の実施形態では、制御プログラムを実行しているＣＰＵ１１０が、窓情報取得手段１１、対応情報取得手段１２、ユーザ情報取得手段１３、画像取得手段１４、出力手段１５、画像取得手段１６、特定点情報取得手段１７および画像抽出手段１８、位置情報取得手段１９としての機能を兼ね備えていたが、これらのうち１つ以上の機能が、ＣＰＵ１１０以外のプロセッサにより実装されてもよい。また、各機能構成要素は、汎用プロセッサとプログラムの協働により実装されてもよいし、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）のように特定の機能を有するプロセッサとして実装されてもよい。あるいは、物理的に別体の複数のプロセッサが協働して、これらの要素として機能してもよい。サーバ２０についても同様である。
情報処理装置１０のハードウェア構成は図３で示されるものに限定されない。必要な機能構成を実現できるものであれば、どのようなハードウェア構成を有する装置が用いられてもよい。また、情報処理装置１０の機能構成とハードウェア構成の対応関係は、実施形態で説明したものに限定されない。例えば上述の実施形態では、制御プログラムを実行しているＣＰＵ１１０が、窓情報取得手段１１、対応情報取得手段１２、ユーザ情報取得手段１３、画像取得手段１４、出力手段１５、画像取得手段１６、特定点情報取得手段１７および画像抽出手段１８、位置情報取得手段１９としての機能を兼ね備えていたが、これらのうち１つ以上の機能が、ＣＰＵ１１０以外のプロセッサにより実装されてもよい。また、各機能構成要素は、汎用プロセッサとプログラムの協働により実装されてもよいし、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）のように特定の機能を有するプロセッサとして実装されてもよい。あるいは、物理的に別体の複数のプロセッサが協働して、これらの要素として機能してもよい。サーバ２０についても同様である。
画像形成装置４０が、情報処理装置１０としての機能を兼ね備えていてもよい。
実施形態では部屋に複数の窓が存在する例について説明したが、部屋の窓の数はひとつであってもよい。
上述の実施形態においてＣＰＵ１１０またはＣＰＵ２１０によって実行されるプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスク（ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＦＤ（Flexible Disk））など）、光記録媒体（光ディスク（ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk））など）、光磁気記録媒体、半導体メモリ（フラッシュＲＯＭなど）などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶した状態で提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネットのようなネットワーク経由でダウンロードされてもよい。
Ｓ１…記憶手段、１…画像形成システム、Ｓ２…記憶手段、１０…情報処理装置、１１…窓情報取得手段、１２…対応情報取得手段、１３…ユーザ情報取得手段、１４…画像取得手段、１５…出力手段、１６…画像取得手段、１７…特定点情報取得手段、１８…画像抽出手段、１９…位置情報取得手段、２０…サーバ、２２…選択手段、２３…出力手段、３０…ネットワーク、４０…画像形成装置、５０…スクリーン、６０…センサ、７０…外部装置、１１０…ＣＰＵ、１２０…ＲＯＭ、１３０…ＲＡＭ、１４０…Ｉ／Ｆ、１５０…ＨＤＤ、１６０…キーボード・マウス、１７０…ディスプレイ、１８０…ネットワークＩＦ、１８５…ＵＳＢ−ＩＦ、１９０…バス、２１０…ＣＰＵ、２２０…ＲＯＭ、２３０…ＲＡＭ、２４０…Ｉ／Ｆ、２５０…ＨＤＤ、２６０…キーボード・マウス、２７０…ディスプレイ、２８０…ネットワークＩＦ、２９０…バス
Claims (8)
- 部屋の壁に設けられた窓の位置および形状を特定する窓情報を取得する窓情報取得手段と、
前記窓情報により特定される窓と、前記窓の枠を通して見える位置に画像を形成する画像形成装置とを対応させる対応情報を取得する対応情報取得手段と、
前記部屋の中に設置されたセンサから、前記部屋の中にいるユーザがあらかじめ決められた第１の状態にあるか前記第１の状態とは異なる第２の状態にあるかを示すユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザが前記第１の状態にあるときは第１の画像データを取得し、前記ユーザが前記第２の状態にあるときは第２の画像データを取得する第１の画像取得手段と、
前記第１の画像取得手段により取得された画像データを、前記対応情報により特定された、前記窓に対応する画像形成装置に出力する出力手段と
を有する情報処理装置。 - 前記窓と所定の位置関係にある仮想スクリーン上に描かれる画像を示す画像データを取得する第２の画像取得手段と、
前記部屋の中にある特定点の位置を特定する特定点情報を取得する特定点情報取得手段と、
前記第２の画像取得手段により取得された画像データにより示される画像に対して前記特定点を光源としたときの前記窓における射影を示す画像を抽出する画像抽出手段と
を有し、
前記第１の画像取得手段は、前記画像抽出手段により抽出された画像を示す画像データを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記ユーザの位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段を有し、
前記第２の画像取得手段により取得される画像データにより示される画像が、重ねて表示される第３の画像および第４の画像を含み、
前記第３の画像が、複数のオブジェクトを含み、
前記第２の画像データにより示される画像は、前記複数のオブジェクトが、前記位置情報により特定された位置に向かって移動する画像である
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。 - 前記ユーザ情報が前記位置情報を含み、
前記位置情報取得手段は、前記ユーザ情報取得手段により取得されたユーザ情報から、前記位置情報を取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。 - 前記第１の画像データおよび前記第２の画像データを記憶する記憶手段を有し、
前記第１の画像データは、有限の再生時間の動画を示し、
前記第２の画像データは、前記第１の画像データにより示される動画の、再生時間軸上の所定のタイミングに対応する動画を示す、複数のサブデータを含み、
前記第１の画像取得手段は、前記記憶手段から画像データを取得し、
前記ユーザの状態が前記第２の状態にある場合、前記複数のサブデータのうち、前記ユーザの状態が前記第１の状態から前記第２の状態に切り替わったタイミングに対応するサブデータを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記センサがマイクであり、
前記第２の状態が、前記ユーザが所定の音量以上の音を発生している状態である
ことを特徴とする請求項１−５のいずれかの項に記載の情報処理装置。 - 前記センサがカメラであり、
前記第２の状態が、前記ユーザが所定の動作を行っている状態である
ことを特徴とする請求項１−５のいずれかの項に記載の情報処理装置。 - コンピュータ装置に、
部屋の壁に設けられた窓の位置および形状を特定する窓情報を取得するステップと、
前記窓情報により特定される窓と、前記窓の枠を通して見える位置に画像を形成する画像形成装置とを対応させる対応情報を取得するステップと、
前記部屋の中に設置されたセンサから、前記部屋の中にいるユーザがあらかじめ決められた第１の状態にあるか前記第１の状態とは異なる第２の状態にあるかを示すユーザ情報を取得するステップと、
前記ユーザが前記第１の状態にあるときは第１の画像データを取得し、前記ユーザが前記第２の状態にあるときは第２の画像データを取得するステップと、
前記取得された画像データを、前記対応情報により特定された、前記窓に対応する画像形成装置に出力するステップと
を実行させるためのプログラム。
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