JP2011210237A5 - - Google Patents

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Claims (28)

  1. 物体クラスからの物体の新たな画像を合成するための方法であって、前記物体クラスは既知であり、
    前記物体クラスからのトレーニング物体の反射フィールドを得るステップと、
    前記トレーニング物体の前記反射フィールドの結合を使用して、前記物体クラスの反射フィールドモデルを構築するステップと、
    前記反射フィールドモデルのパラメーターを最適化することによって、前記物体クラスからの特定の物体に前記反射フィールドモデルを適合させるステップであって、前記特定の物体の１つ又は複数の入力画像に基づいて特定の反射フィールドを推定する、適合させるステップと、
    前記特定の反射フィールドの照射入力を変更することによって、前記特定の物体の新たな画像を合成するステップと
    を含み、
    構築された前記反射フィールドモデルは、前記トレーニング物体の前記反射フィールドの平均と、前記トレーニング物体の前記反射フィールドの主成分の線形結合とを加えたものとして定義される
    物体クラスからの物体の新たな画像を合成するための方法。
  2. 構築された前記反射フィールドモデルは、線形照射フィールドモデルと別個の線形テクスチャーモデルとの積としてさらに定義される
    請求項１記載の方法。
  3. 前記線形照射フィールドモデルは、前記トレーニング物体の照射フィールドの線形結合として定義される
    請求項２記載の方法。
  4. 前記線形照射フィールドモデルは、前記トレーニング物体の照射フィールドの平均と、前記トレーニング物体の照射フィールドの主成分の線形結合とを加えたものとして定義される
    請求項２記載の方法。
  5. 前記線形テクスチャーモデルは、テクスチャー画像のセットの線形結合として定義される
    請求項２記載の方法。
  6. 前記線形テクスチャーモデルは、テクスチャー画像のセットの平均と、前記テクスチャー画像のセットの主成分の線形結合とを加えたものとして定義される
    請求項２記載の方法。
  7. 前記テクスチャー画像のセットは、前記トレーニング物体の反射フィールドから導出される
    請求項５記載の方法。
  8. 前記テクスチャー画像のセットは、前記トレーニング物体の反射フィールドから導出される
    請求項６記載の方法。
  9. 各テクスチャー画像は、前記物体クラスからの物体の正面から照明された画像から得られる
    請求項５記載の方法。
  10. 各テクスチャー画像は、前記物体クラスからの物体の正面から照明された画像から得られる
    請求項６記載の方法。
  11. 各テクスチャー画像は、全ての照射方向にわたって反射フィールドを平均化することによって、前記トレーニング物体の反射フィールドから得られる
    請求項７記載の方法。
  12. 各テクスチャー画像は、全ての照射方向にわたって反射フィールドを平均化することによって、前記トレーニング物体の反射フィールドから得られる
    請求項８記載の方法。
  13. 前記反射フィールドは、テンソルスプラインによって表される
    請求項１記載の方法。
  14. 前記反射フィールドの反射関数は、球面調和関数によって表される
    請求項１記載の方法。
  15. 前記反射フィールドの反射関数は、直接光結合法によって表される
    請求項１記載の方法。
  16. 前記照射フィールドは、テンソルスプラインによって表される
    請求項３記載の方法。
  17. 前記照射フィールドは、テンソルスプラインによって表される
    請求項４記載の方法。
  18. 前記照射フィールドの照射関数は、球面調和関数によって表される
    請求項３記載の方法。
  19. 前記照射フィールドの照射関数は、球面調和関数によって表される
    請求項４記載の方法。
  20. 前記照射フィールドの照射関数は、直接光結合法によって表される
    請求項３記載の方法。
  21. 前記照射フィールドの照射関数は、直接光結合法によって表される
    請求項４記載の方法。
  22. 前記合成するステップは、
    前記新たな画像に商マッピングを適用するステップをさらに含む
    請求項１記載の方法。
  23. 前記合成するステップを、異なる照射入力を用いて反復するステップであって、複数の新たな画像を生成する、反復するステップと、
    前記新たな画像を前記１つ又は複数の入力画像と共に格納するステップであって、拡張ギャラリーを形成する、格納するステップとをさらに含む
    請求項１記載の方法。
  24. 前記拡張ギャラリーは、前記物体クラス内の物体を認識するために使用される
    請求項２３記載の方法。
  25. 前記物体クラスからの２つ以上の特定の物体について前記適合させるステップ及び合成するステップを反復するステップをさらに含む
    請求項１記載の方法。
  26. 前記物体クラスは、顔である
    請求項１記載の方法。
  27. 前記特定の物体の入力画像のうちの少なくとも１つは、実質的に正面方向から照明される
    請求項１記載の方法。
  28. 前記特定の物体の入力画像の全ては、互いにピクセルごとにアラインされる
    請求項１記載の方法。
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