JP2022100238A

JP2022100238A - 人の姿勢に基づきマルチカメラシステムを較正する方法及び機器

Info

Publication number: JP2022100238A
Application number: JP2021186387A
Authority: JP
Inventors: セサルサモラエスキベルフリオ; Cesar Zamora Esquivel Julio; イスラエルゴンザレスアギーレデイヴィッド; Israel Gonzalez Aguirre David
Original assignee: Intel Corp
Current assignee: Intel Corp
Priority date: 2020-12-23
Filing date: 2021-11-16
Publication date: 2022-07-05
Also published as: EP4020395A1; US20210118180A1; CN114663516A

Abstract

【課題】人の姿勢に基づきマルチカメラシステムを較正する方法及び機器が開示される。【解決手段】例示的な機器は、第１カメラによりキャプチャされた第１画像内の人の解剖学的点の第１位置を定める第１座標セットを識別し及び第２カメラによりキャプチャされた第２画像内の解剖学的点の第２位置を定める第２座標セットを識別するオブジェクト識別部を含む。前記機器は、前記第１又は第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、前記人が特定の姿勢であるときを検出する姿勢検出部を含む。前記機器は、前記人が前記特定の姿勢であることの検出に応答して、前記第１座標セットのうちの第１サブセット及び前記第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の相対変換を計算する変換計算部を含む。【選択図】図１Ａ

Description

本開示は、概して、マルチカメラ較正に関し、より詳細には、人の姿勢に基づきマルチカメラシステムを較正する方法及び機器に関する。

近年、デジタルカメラ及びマルチカメラシステムは、益々複雑になっており、一方で、（カメラの外部パラメータを推定することにより）このようなマルチカメラシステムを較正する較正技術は厄介な仕事のままである。マルチカメラシステムは、スポーツテレビ放送、セキュリティ及び防衛システム、家庭娯楽システム、仮想及び／又は拡張現実、IoT機器、及びドローンを含む、多くの異なる用途のために有用である。マルチカメラシステムが公衆及び非専門家に更に広く利用可能になるにつれ、マルチカメラシステムのロバストな較正は、マルチカメラアプリケーションのアクセシビリティ及びポータビリティを制限する要因になる可能性がある。

例示的なマルチカメラシステムを較正する人の例示的な使用を示す例示的な図である。例示的なマルチカメラシステムを較正する人の例示的な使用を示す例示的な図である。マルチカメラシステムを較正する、図１A及び１Bの例示的なマルチカメラ較正制御部の例示的なブロック図である。図１A及び／又は１Bの例示的なマルチカメラ構成制御部により生成される例示的なデジタルポイントクラウドスケルトンである。例示的な解剖学的点及び接続オーバレイを有するT形姿勢である人の３つの異なる画角（viewing angle）からの例示的な画像である。例示的な解剖学的点及び接続オーバレイを有するT形姿勢である人の３つの異なる画角（viewing angle）からの例示的な画像である。例示的な解剖学的点及び接続オーバレイを有するT形姿勢である人の３つの異なる画角（viewing angle）からの例示的な画像である。図１A、１B、及び／又は２の例示的なマルチカメラ較正制御部により生成された例示的なデジタルスケルトンオーバレイを有する、カメラの画像空間と概して平行な角度にあるT形姿勢の人の例示的な画像である。図１A、１B、及び／又は２の例示的なマルチカメラ較正制御部により生成された例示的なデジタルスケルトンを有する、カメラの画像平面と概して垂直な角度にあるT形姿勢の人の例示的な画像である。図１A、１B、及び／又は２の例示的なマルチカメラ較正制御部により計算された変換を示す例示的なマルチカメラ閲覧システムの例示的な図である。マルチカメラシステムを較正するための、図１A、１B、／又は２の例示的なマルチカメラ較正制御部を実装するために実行され得る例示的な機械可読命令を表すフローチャートである。マルチカメラシステムを較正するための、図１A、１B、／又は２に示した例示的なマルチカメラ較正制御部を実装するために実行され得る例示的な機械可読命令を表す別のフローチャートである。図１A、１B、／又は２に示した例示的なマルチカメラ較正制御部を実装するために、図７～８の例示的な命令を実行するよう較正された例示的な処理プラットフォームのブロック図である。（例えば、ライセンス、販売、及び／又は使用のために）消費者に、（例えば、販売、再販、ライセンス、及び／又はサブライセンスのために）小売人のようなクライアント装置に、及び／又は（例えば、例えば小売人へ分配される及び／又は消費者に直販される製品への包含のために）OEM（original equipment manufacturer）にソフトウェア（例えば、図７～８の例示的なコンピュータ可読命令に対応するソフトウェア）を配信するための、例示的なソフトウェア配信プラットフォームのブロック図である。

図は必ずしも縮尺通りではない。概して、同じ参照符号が、図面、及び図面又はその部分を参照する添付の記載を通じて使用される。

特に断りのない限り、「第１」、「第２」、「第３」、等のような記述は、本願明細書では、優先度、物理的順序、リスト内の配置、及び／又は任意の順序を意味する又は示すことなく使用され、単に本開示の例を理解するのを容易にするために、要素を区別するためのラベル及び／又は任意の名称として使用される。幾つかの例では、記述子「第１」は、詳細な説明における要素を表すために使用され得るが、同じ要素が、請求項では「第２」又は「第３」のような異なる記述子により表されることがある。このような例では、このような記述子は、例えば同じ名称を共有することのある要素を単に区別して識別するために使用されることが理解されるべきである。

マルチカメラシステムを較正する従来の技術は、パターン（例えば、チェスボードパターン又は他のタグ）を使用するとこ、測定装置（例えば、定規、コンパス、ノギス、等）を使用すること、及び／又は基準タグ及び関連する３D推定を使用すること、を含む。しかしながら、これらの従来の技術は、煩わしく、これらの技術のために必要なツールは直ちに利用できないことがある。更に、システムを較正するために使用される較正機器の状態及び精度は、非技術的人員により展開されるとき、長期実行アプリケーションの状態を維持することが困難であることがある。多くの場合に、ユーザはカメラの固有パラメータ（例えば、焦点距離、ピクセル深度、等）を、システムのフレームワークからオンラインで又は直接に取得することができるが、ユーザは、カメラの互いに関する外部パラメータ（例えば、３次元（３D）位置及び方向）及び／又は撮像されるべき関連する環境を取得することができない。

本願明細書に開示される例は、マルチカメラシステムにおいて、カメラの較正（例えば、外部パラメータの決定）のための較正パターンとして、人の使用を可能にする。本願明細書に開示される例は、較正中の基準のために取得され位置決めされるべき予め印刷されたパターン及び／又はタグの必要を除去する。むしろ、本願明細書に開示される例は、撮像されるべき環境の中にいる人を較正のために頼りになる基準マーカ又はパターンとして使用することにより、マルチカメラシステムの較正（例えば、特定の印刷されたパターン又はタグの配置を伴わない較正）を可能にする。結果として、本願明細書に開示される例は、ユーザがスマートスペース及び対話型ゲームを容易に生成することを可能にし、深さ感知製品（例えば、Intel（登録商標）により開発されたRealSense（商標）技術）の改良された使用を可能にする。更に、本願明細書に開示される例は、較正パターンとして使用される人のサイズにより標準的な較正パターンを使用することが可能であるよりも、ターゲット環境から遠い距離にあるカメラを較正する（例えば、その外部パラメータを決定する）能力を提供する。更に、本願明細書に開示される例は、ユーザが、カメラの固有パラメータを知らずに、マルチカメラシステムを較正する（例えば、その外部パラメータを決定する）ことを可能にする。

本願明細書に開示される例は、マルチカメラシステムにおいて、複比不変量（cross-ratio invariant）をカメラの較正に導入することにより、較正パターンとしての人の使用を可能にする。本願明細書に開示される例示的な方法、機器、システム、及び製品は、複数のカメラによりキャプチャされた画像の中の人の被写体の解剖学的点を識別し、人の被写体の解剖学的点に対応する画像座標の複比を計算するマルチカメラ較正制御部を含む。第１カメラに対応する画像座標の計算した複比が、基準複比に一致すると決定することに応答して、本願明細書に開示される例は、人の被写体に対する第１及び第２カメラの各々の変換（transformation）を計算する。更に、幾つかの例では、人の被写体に対する各カメラの変換は、第１カメラと第２カメラの間の変換を計算するために使用されてよい。この同じ処理は、マルチカメラシステムの中の全部のカメラの間の変換を定めるために使用されてよく、それにより、完全に較正されたシステムのための全部の外部パラメータを定義する。

図１A及び１Bは、例示的なマルチカメラシステムを較正する人の例示的な使用を示す例示的な図である。図１Aに示した例示的なマルチカメラシステム１００aは、例示的な第１静止カメラ１０２、例示的な第２静止カメラ１０４、及び例示的な第３静止カメラ１０６を含む。カメラ１０２、１０４、１０６の中央には、説明される例において示されるように、人被写体１０８がT形姿勢で（例えば、実質的に直線に、体の左及び右に向けて腕を伸ばして）立っている。図１Aに示した例示的な静止カメラ１０２、１０４、１０６は、それらの名称が暗示するように、画像データ（例えば、静止画像及び／又はビデオ）をキャプチャする間、位置を固定されたままに配置される静止カメラである。図示の例では、３個の静止カメラ１０２、１０４、１０６は、人被写体１０８を囲み、人被写体１０８がカメラの各々の視野の範囲内にあるような方向を向くよう位置決めされる。例示的な静止カメラ１０２、１０４、１０６及び人被写体１０８の相対位置により、例示的なカメラ１０２、１０４、１０６は、それぞれ、人被写体１０８の異なる画角（viewing angle）を有する。より一般的には、幾つかの例では、例示的な静止カメラ１０２、１０４、１０６は、それぞれ、他の静止カメラ１０２、１０４、１０６に対し及び人被写体１０８に対し、異なる並進及び回転に関連付けられる。幾つかの例では、例示的な静止カメラ１０２、１０４、１０６は、それぞれ、他の静止カメラ１０２、１０４、１０６、人被写体１０８、及び／又は３次元空間内で定められた任意の他の基準点に対し、６度の自由度（例えば、並進の３度、及び回転の３度）を有する。

図示の例に示すように、各静止カメラ１０２、１０４、１０６は、図１Aのマルチカメラシステム１００aを較正するために実装されてよい例示的なマルチカメラ較正制御部１１０と通信する。例示的な静止カメラ１０２、１０４、１０６は、任意の適切な有線又は無線接続を介して、例示的なマルチカメラ較正制御部１１０へ、キャプチャした画像データを提供する。幾つかの例では、静止カメラ１０２、１０４、１０６は、それらがキャプチャした人被写体１０８の画像データを実質的にリアルタイムに提供する。本願明細書で使用されるとき、「実質的にリアルタイムに」は、時間の計算、送信、等に現実世界の遅延が存在し得ることを認識しながら、ほぼ瞬時に発生することを表す。従って、特に断りのない限り、「実質的にリアルタイムに」は、実際の時間＋／－１秒を表す。他の例では、カメラ１０２、１０４、１０６によりキャプチャされた画像データは、格納され、例示的なカメラ１０２、１０４、１０６の外部パラメータを決定するために、後の時点で（例えば、数秒後、数分後、数時間後、等）例示的なマルチカメラ較正制御部１１０に提供される。

図１Bに示した例示的なマルチカメラシステム１００bは、T形姿勢で立っている人被写体１０８を囲む、例示的な第１動的カメラ１１２、例示的な第２動的カメラ１１４、及び例示的な第３動的カメラ１０８を含む。図１Bに示した例示的な動的カメラ１１２、１１４、１１６は、それぞれのドローンに統合される。このように、図１Bに示した例示的な動的カメラ１１２、１１４、１１６は、画像データをキャプチャしている間、（互いに対して及び／又は人被写体１０８に対して）移動し及び／又は再位置決めすることができる動的カメラである。図示の例の動的カメラ１１２、１１４、１１６は、ドローンの動きにより動くが、動的カメラ１１２、１１４、１１６は、他の方法で（例えば、異なる人々により運ばれ、移動カメラジブ又はクレーンに取り付けられ、等）動いてもよい。図示の例では、３個の動的カメラ１１２、１１４、１１６は、人被写体１０８を囲み、人被写体１０８がカメラの各々の視野の範囲内にあるような方向を向くよう位置決めされる。例示的な動的カメラ１１２、１１４、１１６及び人被写体１０８の相対位置により、例示的な動的カメラ１１２、１１４、１１６は、それぞれ、人被写体１０８の異なる画角（viewing angle）を有する。より一般的に、幾つかの例では、例示的な動的カメラ１１２、１１４、１１６は、それぞれ、他の動的カメラ１１２、１１４、１１６、人被写体１０８、及び／又は３次元空間内で定められた任意の他の基準点に対し、６度の自由度（例えば、並進の３度、及び回転の３度）を有する。

図示の例に示すように、各動的カメラ１１２、１１４、１１６は、図１Bのマルチカメラシステム１００bを較正するために実装されてよい例示的なマルチカメラ較正制御部１１０と通信する。例示的な動的カメラ１１２、１１４、１１６は、任意の適切な有線又は無線接続を介して、例示的なマルチカメラ較正制御部１１０へ、キャプチャした画像データを提供する。幾つかの例では、動的カメラ１１２、１１４、１１６は、それらがキャプチャした人被写体１０８の画像データを実質的にリアルタイムに提供する。他の例では、画像データは、格納され、後の時点において分析のために制御部１１０に提供されてよい。

図２は、複数のカメラ（例えば、カメラ１０２、１０４、１０６、１１２、１１４、１１６）を較正する図１A及び／又は１Bの例示的なマルチカメラ較正制御部１１０の例示的なブロック図である。例示的なデータインタフェース２０２は、入力及び／又は出力装置により通信を可能にする。例えば、幾つかの例では、データインタフェース２０２は、画像データ（例えば、静止画像、ビデオストリーム、等）を、カメラ１０２、１０４、１０６、１１２、１１４、１１６のうちの１つ以上から受信する。更に、幾つかの例では、データインタフェース２０２は、例示的なオブジェクト識別部２０４、例示的な姿勢検出部２０６、例示的な変換計算部２０８、及び／又は例示的なメモリ２１０のうちの１つ以上により生成された、画像データの分析の結果を示す（例えば、カメラ１０２、１０４、１０６、１１２、１１４、１１６の並進パラメータ及び／又は回転パラメータを含む計算された変換）他のデータを、ディスプレイ及び／又は他のリモート装置へ送信し及び／又は提供する。例示的なメモリ２１０は、画像データ、カメラデータ、機会学習アルゴリズム（例えば、トレーニング済み機械学習モデル）、ライブラリ、及び／又はカメラ較正のための他の適切なデータを含む情報を格納する。幾つかの例では、例示的なデータインタフェース２０２、例示的なオブジェクト識別部２０４、例示的な姿勢検出部２０６、例示的な変換計算部２０８、及び／又は例示的なメモリ２１０は、バス２０７を介して接続される。

図２に示される例示的なマルチカメラ構成制御部１１０は、画像データ内の人被写体（例えば、図１A及び１Bに示された人被写体１０８）を検出し、画像データ内に現れた人被写体の解剖学的点／接続（例えば、人被写体の身体上の点、人被写体の身体部分、及び／又は接合部のような人被写体の身体部分の交点）を推定し及び／又は識別し、識別した解剖学的点及び／又は接続に基づきデジタルスケルトンを生成し、及び／又は人被写体の推定した解剖学的点及び／又は解剖学的接続に基づきデジタルスケルトン（例えば、ポイントクラウドスケルトン）を生成する、例示的なオブジェクト識別部２０４を有する。

幾つかの例では、図２の例示的なオブジェクト識別部２０４は、図３に示される例示的なデジタルポイントクラウドスケルトン３００の中に示される解剖学的点及び／又は解剖学的接続のうちの１つ以上を識別する。例えば、レジ的なオブジェクト識別部２０４は、人被写体の第１の足３０２、人被写体の第１の膝３０４、人被写体の第１の腰３０６、人被写体の第１の手３１４、人被写体の第１の肘３１２、人被写体の第１の肩３１０、人被写体の首３０８、人被写体の第２の肩３１６、人被写体の第２の肘３１８、人被写体の第２の手３２０、人被写体の第２の腰３２２、人被写体の第２の膝３２４、人被写体の第２の足３２６、人被写体の鼻３２８、人被写体の第１の目３３０、人被写体の第１の耳３３２、人被写体の第２の目３３４、及び／又は人被写体の第２の目、の位置を識別し及び／又は推定してよい。幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、検出した解剖学的点に対応する画像座標を識別する。幾つかの例では、例示的な解剖学的点及び／又は解剖学的接続に対応する画像座標は、２次元（２D)画像座標（例えば、P(x,y)）又は３次元（３D）画像座標（例えば、P(x,y,z)）である。幾つかの例では、画像座標は、画像座標ベクトルである。幾つかの例では、検出された解剖学的点の画像座標及び／又は座標ベクトルは、例示的なメモリ２１０に格納される。幾つかの例では、画像座標及び／又は座標ベクトルは、カメラ（例えば、図１A及び１Bに示されるカメラ１０２，１０４、１０６、１１２、１１４、１１６）から受信した人被写体の画像内の１つ以上のピクセルに対応する。

幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、例示的なオブジェクト識別部２０４により識別された２つの解剖学的点の間の接続の位置を識別し及び／又は推定する。例えば、例示的なオブジェクト識別部２０４は、図３に示される例示的なデジタルポイントクラウドスケルトンの中に示された接続のうちの任意の１つ以上を識別し及び／又は推定してよい。例えば、例示的なオブジェクト識別部２０４は、第１の足３０２と第１の膝３０４の間の接続３０３、第１の膝３４と第１の腰３０６の間の接続３０５、第１の腰３０６と首３０８との間の接続３０７、首３０８と第１の肩３１０との間の接続３０９、第１の肩３１０と第１の肘３１２との間の接続３１１、第１の肘３１２と第１の手３１４との間の接続３１３、首３０８と第２の肩３１６との間の接続３１５、第２の肩３１６と第２の膝３１８との間の接続３１７、第２の肘３１８と第２の手３２０との間の接続３１９、首３０８と第２の腰３２２との間の接続３２１、第２の腰３２２と第２の膝３２４との間の接続３２３、第２の膝３２４と第２の足３２６との間の接続３２５、首３０８と鼻３２８との間の接続３２７、鼻３２８と第１の目３３０との間の接続３２９、第１の目３３０と第１の耳３３２との間の接続３３１、鼻３２８と第２の目３３４との間の接続３３３、及び／又は第２の目３３４と第２の耳３３６との間の接続３３５を識別してよい。幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、検出した解剖学的接続に対応する画像座標ベクトルを識別する。幾つかの例では、検出された解剖学的接続の画像座標ベクトルは、例示的なメモリ２１０に格納される。

図３に示される例示的なデジタルスケルトン３００は１８個の解剖学的点及び１７個の解剖学的接続を含み、例示的なオブジェクト識別部２０４は、図３に示されたものに追加して、組み合わせて又はその代わりに、任意の適切な数の解剖学的点及び／又は解剖学的接続を識別し及び／又は推定してよい。例えば、例示的なオブジェクト識別部２０４は、図３に示された隣接する解剖学的点（例えば、手首、胴、及び／又は口）の間に配置された１つ以上の解剖学的点の位置を識別し及び／又は推定してよい。幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、人被写体上の任意の個別解剖学的点に特にリンクされないが、２つ以上の他の解剖学的点を参照して決定される中間点を識別する。例えば、中央骨盤点は、人の第１及び第２の腰３０６、３２２を識別する２つの点の間の半分に位置する中間点を識別することにより決定されてよい。別の例として、第１の肩３１０から第２の腰３２２へ延びる第１の線が第２の肩３１６から第１の腰３０６へ延びる第２の線と交差するところで、人被写体の胴の中心に対応する中間点が識別されてよい。幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、図３に示された解剖学的点（例えば、指、又は額）の外側の任意の１つ以上の解剖学的点の先端の位置を識別し及び／又は推定してよい。

幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、（解剖学的点が整列されるように、人被写体が特定の姿勢で立っているとき）解剖学的点が線上に配置されるときを検出するのに適する任意の数の及び／又は組合せの解剖学的点を識別し及び／又は推定してよい。例えば、例示的なオブジェクト識別部２０４は、人被写体がT形姿勢（例えば、図１Bに示したように、体の左及び右へ向けて手を伸ばしている）であるときを検出するために、第１の手３１４、第１の肩３１０、第２の肩３１６、第２の手３２０、第１の手３１４と第１の肩３１０との間の接続、第１の肩３１０と第２の肩３１６との間の接続、第２の肩３１６と第２の点３２０との間の接続、を識別し及び／又は推定してよい。幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、人被写体がある姿勢（例えば、T形姿勢）にあるとき解剖学的点により形成される線の複比を計算するのに適する人被写体の任意の数の及び／又は組合せの解剖学的点及び／又は解剖学的接続を識別し及び／又は推定する。幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、３点透視（perspective-three-point (P３P)）問題を解くために使用され得る３個の点を定めるために、三角形に配置された、人被写体の任意の数の及び／又は組合せの解剖学的点及び／又は解剖学的接続を識別し及び／又は推定する。幾つかの例では、P３P問題を定義する三角形の中の３個の点のうちの少なくとも２個は、上述の直線に配置された解剖学的点の中から識別される。幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、４点透視（perspective-four-point (P４P)）問題を解くために使用され得る４個の点を定めるために特定の姿勢（例えば、T形姿勢）にあるときの、人被写体の任意の数の及び／又は組合せの解剖学的点及び／又は解剖学的接続を識別し及び／又は推定する。幾つかの例では、P４P問題における４個の点のうちの少なくとも３個は、上述のように複比を計算するために使用される４個の解剖学的点により定められる直線に沿って識別される。幾つかのこのような例では、線に沿った３個の点は、直線に配置されているとき、姿勢検出部２０６により検出される４個の解剖学的点のうちの異なる点に対応する。他の例では、３個の点のうちの少なくとも幾つかは、４個の点と異なるが直線上に位置する他の点に対応してよい。幾つかの例では、P４P問題における第４の点は、上述の直線に実質的に垂直に延び且つ直線に沿って位置付けられたP４P問題における他の３個の点のうちの１つを通過する線上に位置するよう選択される。結果として、P４P問題における第４の点は、座標系の原点を定めるために使用できる直角を有する形状（例えば、T形状、L形状）を定める。

図４A～４Cは、人被写体の肩、肘、及び手が直線内にあるT姿勢である人被写体４００の３つの異なる画角（viewing angle）に関連する３個の異なる画像４００a、４００b、４００cからの例示的な画像である。この例では、この直線の終わりにある解剖学的点（例えば、人被写体４００の右手に対応する第１解剖学的点４０２、及び人被写体４００の左手に対応する第２解剖学的点４０４）、及び人被写体４００の胸に対応する第３解剖学的点４０６は、P４P問題について定められるべきT形状の中の４個の点のうちの３個として選択される。幾つかの例では、第３点４０６の位置は、人被写体の２つの肩３１０、３１６に対応するデジタルスケルトン３００内の解剖学的点の間の中点を決定することにより識別される。図示の例では、人被写体４００の骨盤に対応する第４解剖学的点４０８は、P４P問題の基礎として使用されるT形状の中の第４の点として定義される。幾つかの例では、第４点４０８の位置は、人被写体の２つの腰３０６、３２２に対応するデジタルスケルトン３００内の解剖学的点の間の中点を決定することにより識別される。結果として、第３点４０６及び第４点４０８は、垂直に揃えられ、人被写体の腕により定められる直線と実質的に垂直な直線を定める。このように直角にある、P４P問題の点を選択することは、基準座標系を定義する。他の例では、第４点４０８は、P４P問題を解くことなく依然として可能であるので、他の３個の点４０２、４０４、４０６のいずれとも垂直に揃えられない他の場所で選択されてよい。P４P問題の解は、対応するカメラの変換パラメータを定める。つまり、４個の点４０２、４０４、４０６、４０８により定められるT形状の形状は、３個の画像４００a、４００b、４００cの各々において異なるように見えるが、T形状は、実際には、人被写体４００の解剖学的比率により現実世界で固定された形状を有する。更に、幾つかの例では、カメラは実質的に同時に（例えば、同時に又は互いに１秒未満の範囲内で）画像をキャプチャするよう同期化されるので、T形状は、（異なるカメラによりキャプチャされた）人被写体の全部の画像に渡り現実世界で固定された形状を有する。従って、T形状の形状の中で現れる差は、３個の画像４００a、４００b、４００cの各々をキャプチャしたカメラの異なる目線に起因する。例示的なT形状が示され説明されるが、人被写体が特定の姿勢であると決定されるとき、（人体解剖学に基づき）互いに対して固定距離及び相対位置を有する任意の適切な配置の任意の点が、対応するカメラの変換パラメータを定めるために解くことができるP４P問題を定義するために使用されてよい。より一般的には、P４P問題で使用される４個の点のうちの少なくとも１つがP４P問題の他の３個の点と揃っていない限り（例えば、点が三角形に配置される）、問題の解が決定できる。

図２に示される例示的なマルチカメラ較正制御部１１０の例示的なオブジェクト識別部２０４は、画像データを分析して人被写体を検出し、人被写体の解剖学的点及び／又は解剖学的接続の位置を識別し及び／又は推定し、及び／又はデジタルスケルトン（例えば、図３に示されるデジタルポイントクラウドスケルトン３００）を生成するために機械学習モデルを実装する、例示的な学習制御部２１２を含む。図２に示した例では、例示的な機械学習制御部２１２は、入力トレーニングデータ（例えば、トレーニング画像）に基づきモデルをトレーニングする例示的なモデルトレーナ２１４と、モデル（例えば、トレーニング済みモデル）を実行する例示的なモデル実行部２１６と、を含む。幾つかの例では、例示的なモデルトレーナ２１４は、例えばトレーニングデータに基づきパターン及び／又は関連付けに従い動作するようモデルをトレーニングするトレーニングアルゴリズムを実装する。幾つかの例では、トレーニングが完了すると、モデルは、実行可能構成として、例示的なモデル実行部２１６に展開される。幾つかの例では、例示的なモデル実行部２１６は、トレーニング済み機械学習モデルを使用して、入力（例えば、人被写体の画像）を処理し、対応する解剖学的点及び／又は解剖学的接続の画像座標及び／又は座標ベクトルを示す出力を提供する。幾つかの例では、トレーニングモデル及び／又は実行モデルに関連するアルゴリズムを含むトレーニングモデル及び／又は実行モデルは、例示的なメモリ２１０に格納される。

幾つかの例では、図２に示される例示的なマルチカメラ較正制御部１１０の例示的なオブジェクト識別部２０４は、カメラからの画像内の人被写体上の解剖学的点及び／又は解剖学的接続の位置を識別し及び／又は推定する機械学習モデル（例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、深層ニューラルネットワーク（deep neural network (DNN)）、畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network (CNN)）、及び／又はマルチステージCNN）を実装する。幾つかの例では、例示的な機械学習制御部２１２は、身体部分の局所的観察とそれらの間の空間的依存性との組合せに対する推定を生成することにより解剖学的点及び／又は接続を識別するために、人姿勢推定技術を実行する。幾つかの例では、例示的な機械学習制御部２１２は、人被写体の解剖学的点及び／又は接続を識別するために、現在知られている又は将来開発される任意の適切な２D及び／又は３D姿勢推定分析技術を実装する。

幾つかの例では、図２の例示的な機械学習制御部２１２は、画像内の解剖学的点を検出するための信頼性マップを生成することにより、２D姿勢推定を実施する。幾つかの例では、例示的な機械学習制御部２１２は、信頼性マップの最大値を選択し、及び／又は非最大抑圧（non-maximum suppression (NMS)）を適用して、検出された解剖学的点の候補身体部分を識別する。幾つかの例では、例示的な機械学習制御部２１２は、PAF（part affinity field）（例えば、画像ドメインに渡り身体部分の位置及び方向を符号化する２Dベクトルフィールドのセット）を生成して、検出された解剖学的点を他の解剖学的点に関連付ける。幾つかの例では、例示的な機械学習制御部２１２は、信頼性マップに基づき生成された身体部分候補を関連付けるために、二部マッチング（bipartite matchings）のセットを実行する。幾つかの例では、例示的な機械学習制御部２１２は、例示的な機械学習制御部２１２により識別された予測及び／又は関連付けを組み立て、完全な身体姿勢（例えば、図２に示されるもののようなデジタルスケルトン）を生成する。幾つかの例では、デジタルスケルトンの一部のみが、生成され及び／又は識別される。幾つかの例では、例示的な機械学習制御部２１２は、例示的な機械学習制御部２１２により識別された検出された解剖学的点及び／又は解剖学的接続の画像座標及び／又は座標ベクトルを出力する。幾つかの例では、例示的な機械学習制御部２１２は、画像座標及び／又は座標ベクトルを、姿勢検出のために例示的な検出器２０６に、及び／又は記憶のために例示的なメモリ２１０に、出力する。

図２に示された例示的なマルチカメラ較正制御部１１０は、人被写体１０８が例示的なオブジェクト識別部２０４により識別された及び／又は推定された解剖学的点のうちの少なくとも４個が線に配置される（例えば、４個の点全部が同一線上にある）特定の姿勢で立っているときを検出する例示的な姿勢検出部２０６を含む。より詳細には、姿勢検出部２０６は、画像内の人被写体の４個の解剖学的点の複比（cross-ratio）を計算することにより、人被写体が（４個の解剖学的点が線上に配置される）特定の姿勢で立っているときを検出する。このような点の複比が射影不変であるのは、４個の同一線上の幾何学的特性である。つまり、４個の点が線上にあり、互いに対して固定距離を維持するとき、線に沿うこれらの点の複比は、４個の点に対する原点の位置に関わらず、任意の射影について固定値のままである。解剖学的点のうちの異なる点の間の寸法が固定されている限り（例えば、手首と肘との間の前腕が固定寸法を有し、肘と肩との間の上腕が固定寸法を有し、肩同士の間の距離が固定寸法である）、このような解剖学的点が線上に保持されるとき（例えば、人がT姿勢で立っているとき）、解剖学的点は、直線に沿う固定空間を定め、従って、投射不変配置にある。結果として、人被写体の周りの任意の視点から計算された４個の解剖学的点の複比は、同じであるべきである。これは、図５Aに図式的に示される。

図５Aは、図２の例示的なマルチカメラ較正制御部１１０により生成されたデジタルスケルトンオーバレイを有する、画像をキャプチャするカメラの画像平面と概して平行な角度にあるT姿勢で立っている人被写体５０１の例示的な画像５００aである。図示の例では、例示的なマルチカメラ較正制御部１１０は、例示的な人５０１の第１の手首５０２aに対応する画像座標ベクトルP１を有する第１解剖学的点、例示的な人５０１の第１の肩５０４aに対応する画像座標ベクトルP２を有する第２解剖学的点、例示的な人５０１の第２の肩５０６aに対応する画像座標ベクトルP３を有する第３解剖学的点、及び例示的な人５０１の第２の手首５０８aに対応する画像座標ベクトルP４を有する第４解剖学的点、を識別する。図示の例に示されるように、４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aは線を形成する。従って、（第１射影に関連する）第１の点５１０aの視点からの４個の点の複比は、（第２射影に関連する）第２の点５２０aの視点からの４個の点の複比と同じである。更に、４個の点の複比は、人被写体を囲む空間内の別の他の点と同じになる。これらの異なる視点又は射影の点は、例えば、図５Aに示される画像５００aをキャプチャしたカメラに関連する点を含む、人被写体の周囲にあるカメラの異なる位置に対応してよい。

従って、幾つかの例では、例示的な姿勢検出部２０６は、各カメラによりキャプチャされた画像内に現れる４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aの複比を計算し、及び画像について計算された複比が一致するかどうかを決定することにより、人被写体がT姿勢に対応する特定の位置にいるかどうかを決定する。複比の値が一致しない場合（例えば、同じではない）、射影不変特性は満たされず、４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aが直線上にないことを示す。従って、例示的な姿勢検出部２０６は、人が意図された姿勢（例えば、図示の例ではT姿勢）ではないと決定する。例えば、図５Bは、同じ人被写体５０１の別の例示的な画像５００bである。しかしながら、図５Bの画像５００b内に現れる時点において、人被写体５０１は、約９０度回転され、人被写体のT姿勢がカメラの画像平面と概して垂直である角度にある。図５Bの例示的な画像では、４個の解剖学的点P１（第１の手首５０２b）、P２（第１の肩５０４b）、P３（第２の肩５０６b）、P４（第２の手首５０８b）は、直線上にない。従って、例示的な姿勢検出部２０６は、人被写体５０１が意図された姿勢（例えば、左及び右へ腕を伸ばしているT姿勢）ではないと決定する。しかしながら、異なる画像の間の複比の値が一致する場合、例示的な姿勢検出部２０６は、人が、４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aが直線の射影不変並置にあることに対応する意図された姿勢であると決定する。

幾つかの例では、例示的な姿勢検出部２０６は、異なるカメラに関連する異なる画像について計算された複比の値が間の差にも関わらず、差が閾値を満たす（例えば、それより小さい）とき、人が意図された姿勢であると決定し、４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aが正確に直線上にないが偏差が無視できるという状況に対応する。つまり、幾つかの例では、４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aがそれぞれ直線の許容閾値の範囲内にあるとき、それらは、直線内にあると考えられる。

互いに異なる画像の複比の値を比較するのではなく、幾つかの例では、姿勢検出部２０６は、特定の画像の複比の値を例示的なメモリ２１０に格納された固定値と比較する。幾つかの例では、固定値は、４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aの間の解剖学的寸法に基づき定義される。つまり、幾つかの例では、４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aの複比の値は、人被写体５０１の現実世界の測定に基づき計算され、固定値として定義されてよい。その後、例示的な姿勢検出部２０６は、１つ以上のカメラによりキャプチャされた画像内に現れる４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aに基づき計算された複比の値を比較してよい。画像に基づく複比の値の間の差が閾値よりも小さい場合、例示的な姿勢検出部２０６は、人被写体が意図された姿勢であると決定する。

幾つかの例では、固定値は、４個の点５０２a、５０４a、５０６a、５０８aの間の解剖学的寸法に基づき定義される基準複比である。幾つかの例では、図２の例示的なマルチカメラ較正制御部１１０は、制御被写体の基準複比を計算し、例示的なローカルメモリ２１０に基準複比を格納する。幾つかの例では、例示的な姿勢検出部２０６は、例示的なメモリ２１０から基準複比をフェッチし、基準複比を、対応するカメラによりキャプチャされた画像内の被写体について計算された複比と比較する。幾つかの例では、例示的な姿勢検出部２０６は、基準複比と人被写体について計算された複比との間の比較に基づき、特定の姿勢（例えば、T姿勢）を検出する。より詳細には、例示的な姿勢検出部２０６は、計算された複比が基準複比と一致するとき、人被写体が特定の姿勢であると決定してよい。幾つかの例では、例示的な姿勢検出部２０６は、基準複比と対応するカメラに関連する画像について計算された複比との間の差にも関わらず、差が閾値を満たす限り（例えば、それより小さい）、人が意図された姿勢であると決定して、人被写体（例えば、図５Aの人被写体５０１）が基準複比を計算するために使用された制御被写体の解剖学的測定と異なる解剖学的寸法を有する状況に対応する。

線に沿う４個の１次元点A(x)、B(x)、C(x)、及びD(x)の例示的な複比は、次式に従い計算できる：

幾つかの例では、例示的な姿勢検出部２０６は、人被写体の解剖学的点に対応する４個の３次元画像座標P１(x_１,y_１,z_１)、P２(x_２,y_２,z_２)、P３(x_３,y_３,z_３)、及びP４(x_４,y_４,z_４)を受信し、解剖学的点P１、P２、P３、及びP４に対応する画像座標ベクトルの複比を次式に従い計算する：

幾つかの例では、解剖学的点P１、P２、P３、及びP４の座標ベクトルは、人被写体の第１の手首（例えば、図５に示される例示的な人５０１の第１の手首５０２a）、例示的な人被写体の第１の肩（例えば、人被写体５００aの第１の肩５０４a）、人被写体の第２の肩（例えば、人被写体５０aの第２の肩５０６a）、及び人被写体の第２の手首（例えば、人被写体５００aの第２の手首５０８a）にそれぞれ対応する。幾つかの例では、解剖学的点P１、P２、P３、及びP４に対応する座標ベクトルを受信することに応答して、例示的な姿勢検出部２０６は、４個の解剖学的点の座標ベクトルに基づき、以下の３×４ベクトル行列を生成する：

幾つかの例では、例示的な姿勢検出部２０６は、複比計算を簡略化する目的で、例示的な３×４行列P_４に基づき、以下の４×４ベクトル行列を生成する：

幾つかの例では、例示的な姿勢検出部２０６は、４×４行列P_４の第４行の中の各要素W_iに１の値を割り当てて、以下に示す４×４行列を生成する：

幾つかの例では、４×４行列P_４を生成することに応答して、例示的な姿勢検出部２０６は、上述の式（２）に基づき、P１、P２、P３、及びP４に対応する座標ベクトルの複比を計算する。幾つかの例では、対応するカメラによりキャプチャされた画像の計算された複比が基準複比と（何らかの閾値の範囲内で）一致すると決定することに応答して、例示的な姿勢検出部２０６は、第１信号（例えば、姿勢イベント信号）を生成し、第１信号を、図２に示される例示的なマルチカメラ較正制御部１１０の例示的な変換計算部２０８へ送信する。

幾つかの例では、対応するカメラによりキャプチャされた画像の計算された複比が基準複比と一致しないと決定することに応答して、例示的な姿勢検出部２０６は、第２信号（例えば、非姿勢イベント信号）を生成する。幾つかの例では、例示的な姿勢検出部は、例示的な変換計算部２０８及び／又は例示的なメモリ２１０へ第１信号又は第２信号を送信する。

図２に示される例示的なマルチカメラ較正制御部１１０は、１つ以上の対応するカメラによりキャプチャされた画像内に現れる人被写体に対する１つ以上の対応するカメラの変換パラメータ（例えば、並進パラメータ及び回転パラメータ）を計算する例示的な変換計算部２０８を含む。つまり、人被写体は、人被写体に対する各カメラの変換を決定するために、（特定の姿勢（例えば、T姿勢）であることが確認されるとき）較正パターンとして機能する。カメラと人被写体との間の変換が計算されると、例示的な変換計算部２０８は、カメラのうちの任意の２つについて変換パラメータを計算する。

図６は、図２の例示的なマルチカメラ較正制御部１１０により計算された変換を示す例示的なマルチカメラ閲覧システム６００の例示的な図である。幾つかの例では、例示的な変換計算部２０８は、三角形が表されるよう配置された人被写体の解剖学的点において、対応するカメラの変換パラメータを定義するために、P３P問題の解が計算され得る基準として使用されるべき三角形を形成する、人被写体６０８の解剖学的点及び／又は解剖学的接続に対応する少なくとも３つの画像座標及び／又は座標ベクトルを識別する。幾つかの例では、例示的な変換計算部２０８は、人被写体６０８の解剖学的点及び／又は解剖学的接続に対応する少なくとも４個の画像座標及び／又は座標ベクトルを識別する。幾つかの例では、４個の点は、三角形を定める３個の点、及び最初の３個の点に対して知られている空間的関係を有する任意の適切な位置にあってよい１つの他の点、を含む。幾つかの例では、第４の点は、他の３個の点に対してずれている。従って、４個の点は、集合的に四角形を定める。他の例では、第４の点は、他の点のうちの２つの間の線に沿って位置付けられる。従って、４個の点は、直線（例えば、姿勢検出部２０６により検出される直線）に配置される３個の点と、直線からずれている１つの点と、を含む。言い方を変えると、幾つかの例では、４個の点は三角形を定め、１個の点が他の３個の点により定められた３個の頂点のうちの２個の間の三角形の辺に沿って位置付けられる。幾つかのこのような例では、（三角形の頂点を定めない）第４の点は、第１の直線と該第１の直線に垂直であり且つ（三角形の第３の頂点を定める）オフセット設定点を通過する第２の直線との交点に対応する位置にある（三角形の２個の頂点を定める）第１の点と第２の点との間の第１の直線に沿って位置付けられる。言い換えると、幾つかの例では、４個の点はT形状又はL形状を形成する。幾つかの例では、例示的な変換計算部２０８は、姿勢検出部２０６から、人被写体が射影不変配置に位置付けられる（例えば、直線内に配置される）４個の解剖学的点に関連付けられた特定の姿勢であることを示す信号（例えば、姿勢イベント信号）が受信されるまで、P４P問題における４個の点の座標を識別しない。幾つかの例では、例示的な変換計算部２０８は、P４P問題を定めるために使用される点のうちの３個として例示的な姿勢検出部２０６により検出される射影不変配置（例えば、直線）にある解剖学的点のうちの３個を使用する。幾つかの例では、例示的な変換計算部は、例示的な姿勢検出部２０６により検出された射影不変配置（例えば、直線）内の解剖学的点のうちの２個を、T姿勢の中の点のうちの２個、２個の点の間に位置する第３点（例えば、図４Aに示すような人被写体４００の解剖学的点４０８）と、他の３個の点二関連する直線上になく（例えば、人体の実質的に固定された比率に基づき）他の３個の点に対して知られている空間的関係を有する人被写体の身体上にある任意の他の解剖学的点に対応する第４点と、として使用する。例えば、幾つかの例では、例示的な変換計算部２０８は、図４Aに示される人被写体４００の腹部又は骨盤により位置付けられる解剖学的点４０８を、T形状を定める三角形の中の第４点として識別する。変換計算部２０８が、三角形及び／又はT形状の４個の点４０２、４０４、４０６、４０８に対応する４個の座標セットを識別すると、例示的な変換計算部２０８は、４個の座標セットに基づきP４P問題の解を見付けることにより、人被写体に関する対応するカメラの変換パラメータ（例えば、並進パラメータ及び回転パラメータ）を計算する。例示的な変換計算部は、このような問題を解くために現在知られている又はのりに開発される任意の適切なソルバ及び／又は任意の適切な分析技術を用いてP４P問題を解いてよい。

例示的な変換により識別される３又は４個の点により定められる三角形及び／又はT形状は、人間の高さ／胴体に対する人間の腕の長さとの間の人体解剖学の特定の比率（又は異なる解剖学的点が選択される場合には、人体の他の比率）に基づく固定形状なので、P３P問題及び／又はP４P問題の解を決定することが可能である。幾つかの例では、所与のP４P問題に対する１つの解があってよい。幾つかの例では、所与のP３P問題に対する複数の解があってよい。従って、幾つかの例では、異なるP３P問題を定義するための複数の異なる三角形の点が識別され、単一の解へと収束するために分析されてよい。幾つかの例では、対応するP３P問題を解くために使用される異なる三角形の各々は、姿勢検出部２０６により検出される直線内に配置される解剖学的点に関連する同じ２個の点を使用するが、第３の点は変化する。例えば、第１三角形の中の第３の点は、人被写体の腹部又は骨盤に対応してよいが、第２三角形の中の第３の点は、人被写体の膝に対応し、第３三角形の中の第３の点は、人被写体の鼻に対応する。

幾つかの例では、計算された変換は、１つ以上の４×４行列である。幾つかの例では、例示的な変換計算部２０８は、P３P及び／又はP４P問題の解に基づき、各々のそれぞれのカメラ６０２、６０４、６０６に対応する運動学的フレーム（kinematic frame）（例えば、Darbouxフレーム）を計算する。幾つかの例では、計算された変換パラメータは、人被写体６０８に対する各カメラの位置及び方向を定める。より詳細には、幾つかの例では、変換パラメータは、人被写体６０８に対するX、Y、Z方向の各カメラ６０２、６０４、６０６の位置を定める変換パラメータを含む。更に、計算された変換パラメータは、人被写体６０８に対するX、Y、Z軸の周りの各カメラ６０２、６０４、６０６の回転角を定める回転パラメータを含む。幾つかの例では、例示的な変換計算部２０８は、計算された並進パラメータ及び／又は計算された回転パラメータを、例示的なメモリ２１０に及び／又は外部装置（例えば、ユーザディスプレイ）への送信のために例示的なデータインタフェース２０２に提供する。

例示的な変換計算部が、各カメラ６０２、６０４、６０６と人被写体６０８との間の変換パラメータを決定すると、カメラ６０２、６０４、６０６のうちの異なるペアの間の任意の変換を計算することが可能である。従って、幾つかの例では、（人被写体６０８に対する）第１カメラ６０２の第１変換６１０（図６）及び（人被写体６０８に対する）第２カメラ６０４の第２変換６１２を計算することに応答して、図２に示される例示的な変換計算部２０８は、第１カメラ６０２と第２カメラ６０４との間の第３変換６１４を計算する。幾つかの例では、例示的な第３変換６１４は、第１カメラ６０２の第２カメラ６０４に対する並進、及び／又は第１カメラ６０２の第２カメラ６０４に対する回転、を定めることを含む。幾つかの例では、例示的な計算された並進パラメータは、第１カメラ６０２の位置（例えば、第２カメラ６０４に対する距離）に対応する。幾つかの例では、例示的な計算された回転パラメータは、第２カメラ６０４に対する第１カメラ６０２の方向（例えば、回転角）に対応する。幾つかの例では、例示的な変換計算部２０８は、第２カメラ６０４に対する第１カメラ６０２の変換パラメータ（例えば、並進及び回転）を、記憶のために例示的なメモリ２１０に及び／又は１つ以上の外部装置（例えば、携帯電話機、ユーザディスプレイ、及び／又は画像処理機器）へ送信するために例示的なデータインタフェース２０２に、提供する。

幾つかの例では、図２の例示的なマルチカメラ較正システム１１０は、カメラ６０２、６０４、６０６が位置から外れる度に、カメラ６０２、６０４、６０６を再較正する。幾つかの例では、例示的なマルチカメラ較正システム１１０は、カメラ６０２、６０４、６０６の移動を自動的に検出し、移動の検出に応答して再較正を開始する。幾つかの例では、マルチカメラ較正システム１１０は、カメラ６０２、６０４、６０６のうちの１つが移動されたことを検出することに応答して、カメラ６０２、６０４、６０６を自動的に再較正する。幾つかの例では、例示的なマルチカメラ較正システム１１０は、周期的に起動し、再較正を実行する。幾つかの例では、例示的なマルチカメラ較正システム１１０は、カメラのうちのいずれかが移動されたか否かに関わらず、進行中に（例えば、実質的にリアルタイムに）システム内のカメラの較正パラメータ（例えば、変換）を計算する。

図１A及び／又は１Bのマルチカメラ較正制御部１１０を実装する例示的な方法が図２に示されたが、図２に示された要素、処理、及び／又は装置のうちの１つ以上は、結合され、分割され、再配置され、省略され、削除され及び／又は任意の他の方法で実装されてよい。更に、例示的なデータインタフェース２０２、例示的なオブジェクト識別部２０４、例示的な姿勢検出部２０６、例示的な変換計算部２０８、例示的なメモリ２１０、例示的な機械学習制御部２１２、例示的なモデルトレーナ２１４、例示的なモデル実行部２１６、及びより一般的には、図１A及び／又は１Bの例示的なマルチカメラ較正制御部１１０は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、及び／又は、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアの任意の組合せにより実装されてよい。従って、例えば、例示的なデータインタフェース２０２、例示的なオブジェクト識別部２０４、例示的な姿勢検出部２０６、例示的な変換計算部２０８、例示的なメモリ２１０、例示的な機械学習制御部２１２、例示的なモデルトレーナ２１４、例示的なモデル実行部２１６、及び／又はより一般的には、図１A及び／又は１Bの例示的なマルチカメラ較正制御部１１０は、１つ以上のアナログ又はデジタル回路、論理回路、プログラマブルプロセッサ、プログラマブル制御部、グラフィック処理プロセッサ（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理素子（ＰＬＤ）、及び／又はフィールドプログラマブル論理素子（ＦＰＬＤ）により実装され得る。純粋にソフトウェア及び／又はファームウェアの実装をカバーするために、例示的なデータインタフェース２０２、例示的なオブジェクト識別部２０４、例示的な姿勢検出部２０６、例示的な変換計算部２０８、例示的なメモリ２１０、例示的な機械学習制御部２１２、例示的なモデルトレーナ２１４、例示的なモデル実行部２１６は、それにより明示的に、ソフトウェア及び／又はファームウェアを含む、非一時的コンピュータ可読記憶装置、又はメモリ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ブルーレイディスク、等のような記憶ディスクを含むよう定められる。また更に、図１A/１Bの例示的なマルチカメラ較正制御部１１０は、１つ以上の要素、処理、及び／又は装置を、図２に示されたものに加えて又はその代わりに含んでよく、及び／又は図示された要素、処理、及び装置のうちの１つより多くの任意の又は全部を含んでよい。ここで使用されるとき、語句「通信する（in communication）」及びその変形は、直接通信及び／又は１つ以上の中間コンポーネントを通じる間接通信を包含し、直接物理（例えば有線）通信及び／又は一定の通信を必要としないが、むしろ更に、周期的間隔、スケジューリングされた間隔、非周期的間隔、及び／又は単発的の選択的通信を含む。

図１A、１B、及び／又は２のマルチカメラ較正制御部１１０を実装するための例示的なハードウェアロジック、機械可読命令、ハードウェア実装された状態機械、及び／又はそれらの任意の組合せは、図７～８に示される。機械可読命令は、図９と関連して後述する例示的なプロセッサプラットフォーム９００内に示されるプロセッサ９１２のようなコンピュータプロセッサ及び／又はプロセッサ回路による実行のための１つ以上の実行プログラム又は実行プログラムの一部であってよい。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードドライブ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、又はプロセッサ９１２に関連付けられたメモリのような非一時的コンピュータ可読記憶媒体に格納されたソフトウェア内に具現化されてよいが、プログラム全体及び／又はその部分は、代替として、プロセッサ９１２以外の装置により実行され、及び／又はファームウェア又は専用ハードウェアで具現化されてよい。更に、例示的なプログラムは図７～８に示されるフローチャートを参照して説明されるが、マルチカメラ較正制御部１１０を実装する多くの他の方法が代替として使用されてよい。例えば、ブロックの実行順序は変更されてよく、記載されたブロックのうちの幾つかは、変更され、削除され、又は結合されてよい。追加又は代替として、任意の又は全部のブロックは、ソフトウェア又はファームウェアを実行することなく対応する動作を実行するよう構成された１つ以上のハードウェア回路（例えば、個別及び／又は集積アナログ及び／又はデジタル回路、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、比較器、演算増幅器（op-amp）、論理回路、等）により実装されてよい。プロセッサ回路は、異なるネットワーク位置に分散され、及び／又は１つ以上の装置にローカルであってよい（例えば、単一装置内のマルチコアプロセッサ、サーバラックに渡り分散された複数のプロセッサ、等）。

本願明細書に記載される機械可読命令は、圧縮形式、暗号化形式、フラグメント形式、コンパイル形式、実行可能形式、パッケージ形式、等のうちの１つ以上で格納されてよい。本願明細書に記載される機械可読命令は、機械実行可能命令を生成し、製造し、及び／又は生産するために利用され得るデータ又はデータ構造（例えば、命令の部分、コード、コードの表現、等）として格納されてよい。例えば、機械可読命令は、フラグメント化され、ネットワーク又はネットワークの集合（例えば、クラウド内、エッジ装置内、等）の同じ位置又は異なる位置に置かれた１つ以上の記憶装置及び／又はコンピューティング装置（例えば、サーバ）に格納されてよい。機械可読命令は、コンピューティング装置及び／又は他の機械によりそれらを直接読み取り可能、解釈可能、及び／又は実行可能にするために、インストール、変更、適応、更新、結合、補強、構成、複合、伸長、パッケージ解除、分散、再割り当て、コンパイル、等のうちの１つ以上を要求してよい。例えば、機械可読命令は、個別に圧縮され、暗号化され、及び別個のコンピューティング装置に格納された複数の部分に格納されてよく、部分は、復号され、伸長され、結合されると、一緒に本願明細書に記載されたようなプログラムを形成し得る１つ以上の機能を実施する実行可能命令のセットを形成する。

別の例では、機械可読命令は、特定のコンピューティング装置又は他の装置で命令を実行するためにライブラリ（例えば、DLL（dynamic link library））、SDK（software development kit）、API（application programming interface）等の追加を必要とするが、プロセッサ回路により読み取られる状態で格納されてよい。別の例では、機械可読命令は、機械可読命令及び／又は対応するプログラムが全体又は部分的に実行できるようになる前に、構成される必要があってよい（例えば、格納された設定、入力されたデータ、記録されたネットワークアドレス、等）。従って、機械可読命令は、本願明細書で使用されるとき、格納されるとき又は静止中若しくは輸送中の機械可読命令の特定のフォーマット又は状態に関わらず、機械可読命令及び／又はプログラムを含み得る。

本願明細書に記載される機械可読命令は、任意の過去、現在、又は将来の命令言語、スクリプト言語、プログラミング言語、等により表現できる。例えば、機械可読命令は、以下の言語：C、C++、Java、C#、Perl、Python、JavaScript、HyperText Markup Language(HTML),、Structured Query Language(SQL)、のうちのいずれかを用いて表現されてよい。

上述のように、図７～８の例示的な処理は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ、コンパクトディスク、デジタルバーサタイルディスク、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ、及び／又は任意の期間の間（例えば、拡張時間期間の間、永久的に、短い瞬間、一時的バッファリングの間、及び／又は情報のキャッシュの間）情報が格納される任意の他の記憶装置又は記憶ディスクのような非一時的コンピュータ及び／又は機械可読媒体に格納された実行可能命令（例えば、コンピュータ及び／又は機械可読命令）を用いて実装されてよい。ここで使用されるとき、用語「非一時的コンピュータ可読媒体」は、任意の種類のコンピュータ可読記憶装置及び／又は記憶ディスクを含み、伝搬する信号を除外し、及び伝送媒体を除外するものと、明示的に定められる。

「含む」及び「有する」（including、comprising）（及びそれらの全ての形式及び時制）は、ここで、広義の用語として使用される。従って、請求項がプリアンブルとして又は任意の種類の請求項の記載の中に「含む」又は「有する」の任意の形式（例えば、comprises、includes、comprising、including、having、等）を利用するときはいつでも、対応する請求項又は記載の範囲から逸脱することなく、追加の要素、用語、等が存在し得ることが理解されるべきである。ここで使用されるとき、語句「少なくとも」が例えば請求項のプリアンブルで変化の用語として使用されるとき、それは、用語「有する」及び「含む」と同様に広義である。用語「及び／又は」は、例えばA、B、及び／又はCのような形式で使用されるとき、A、B、Cのうちの任意の組み合わせ又は部分集合、例えば（１）Aのみ、（２）Bのみ、（３）Cのみ、（４）AとB、（５）AとC、（６）BとC、（７）AとB及びC、を表す。構造、コンポーネント、アイテム、オブジェクト、及び／又は事物を記述する文脈において本願明細書で使用されるとき、語句「A及びBのうちの少なくとも１つ」は、（１）少なくとも１つのA、（２）少なくとも１つのB、（３）少なくとも１つのA及び少なくとも１つのB、のうちのいずれかを含む実装を表すことを意図する。同様に、構造、コンポーネント、アイテム、オブジェクト、及び／又は事物を記述する文脈において本願明細書で使用されるとき、語句「A又はBのうちの少なくとも１つ」は、（１）少なくとも１つのA、（２）少なくとも１つのB、（３）少なくとも１つのA及び少なくとも１つのB、のうちのいずれかを含む実装を表すことを意図する。処理、命令、アクション、アクティビティ、及び／又はステップの実行を記述する文脈において本願明細書で使用されるとき、語句「A及びBのうちの少なくとも１つ」は、（１）少なくとも１つのA、（２）少なくとも１つのB、（３）少なくとも１つのA及び少なくとも１つのB、のうちのいずれかを含む実装を表すことを意図する。同様に、命令、アクション、アクティビティ、及び／又はステップの実行を記述する文脈において本願明細書で使用されるとき、語句「A又はBのうちの少なくとも１つ」は、（１）少なくとも１つのA、（２）少なくとも１つのB、（３）少なくとも１つのA及び少なくとも１つのB、のうちのいずれかを含む実装を表すことを意図する。

本願明細書で使用されるとき、単数表現（例えば、“a”、“an”、“first（第１）”、“second（第２）”）は、複数を排除しない。用語（「a」又は「an」）エンティティは、本願明細書で使用されるとき、１つ以上のエンティティを表す。用語「a」（又は「an」）、「１つ以上」、及び「少なくとも１つ」は、本願明細書において同義的に使用できる。更に、個別にリストされたが、複数の手段、要素、又は方法のアクションは、例えば単一のユニット又はプロセッサにより実施されてよい。更に、個々の特徴は異なる例又は請求項に含まれることがあるが、これらは、結合可能であってよく、異なる例又は請求項への包含は、特徴の組合せが実現可能及び／又は有利ではないことを意味しない。

図７は、マルチカメラシステムを較正するための、図１A、１B、／又は２の例示的なマルチカメラ較正制御部１１０を実装するために実行され得る例示的な機械可読命令を表すフローチャートである。ブロック７０２で、例示的なオブジェクト識別部２０４は、第１カメラ（例えば、カメラ１０２、１０４、１０６、１１２、１１４、１１６、６０２、６０４、６０６のうちのいずれか１つ）によりキャプチャされた第１画像内の人被写体１０８の解剖学的点のうちの第１位置を定める第１座標セットを識別する。例えば、例示的なオブジェクト識別部２０４は、人被写体１０８の画像内の第１の手、第１の肩、第２の肩、及び第２の手に対応する解剖学的点を識別してよい。

ブロック７０４で、例示的なオブジェクト識別部２０４は、第２カメラ（例えば、カメラ１０２、１０４、１０６、１１２、１１４、１１６、６０２、６０４、６０６のうちの別の１つ）によりキャプチャされた第２画像内の人被写体１０８の解剖学的点のうちの第２位置を定める第２座標セットを識別する。幾つかの例では、第１画像内で識別された人被写体１０８の解剖学的点は、第２画像内で識別された解剖学的点と同じである。しかしながら、２つのカメラは異なる視点から人被写体を見ているので、第１及び第２座標は異なる。

ブロック７０６で、例示的な姿勢検出部２０６は、第１座標セット又は第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、人被写体１０８が特定の姿勢であるときを検出する。幾つかの例では、特定の姿勢は、人被写体の解剖学的点のうちの特定のものが直線内に保持されるとき（例えば、人被写体がT姿勢で立っているときの手及び肩）に対応する。幾つかの例では、姿勢検出部２０６は、直線であることが意図される解剖学的点に対応する座標の複比を計算し、結果として生じた値を期待値と比較することにより、人被写体が、解剖学的点が直線内にあることに関連付けられた特定の姿勢であることを検出する。

ブロック７０８で、例示的な変換計算部２０８は、人被写体が特定の姿勢であることの検出に応答して、第１座標セットのうちの第１サブセット及び第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、第１カメラと第２カメラとの間の相対変換を計算する。より詳細には、幾つかの例では、座標の第１及び第２サブセットは、人体の解剖学的比率に基づく固定形状の三角形を形成する、人被写体の解剖学的点に対応する。幾つかの例では、三角形の頂点を定める２個の点は、ブロック７０６で特定の姿勢に関連付けられた直線内にあるとして姿勢検出部２０６により識別された解剖学的点のうちの２個に対応する。この後、図７の例示的なプログラムが終了する。

図８は、マルチカメラシステムを較正するための、図１A、１B、／又は２の例示的なマルチカメラ較正制御部１１０を実装するために実行され得る例示的な機械可読命令を表す別のフローチャートである。

ブロック８０２で、例示的なマルチカメラ較正制御部１１０は、制御被写体が４個の点が直線内にある特定の姿勢（例えば、T姿勢）であるとき、制御被写体の４個の解剖学的点に基づき、制御被写体の基準複比を計算する。

ブロック８０４で、例示的なマルチカメラ較正制御部１１０の例示的なオブジェクト識別部２０４は、カメラによりキャプチャされた画像内の人被写体の解剖学的点の位置を定める座標セットを識別する。幾つかの例では、例示的なオブジェクト識別部２０４は、１つ以上の機械学習モデルを実装するセット又は座標を識別する。

ブロック８０６で、例示的な姿勢検出部２０６は、人被写体が特定の姿勢であるとき直線内にあるべき人被写体の４個の解剖学的点を識別する。例として、特定の姿勢は、人被写体の腕が左及び右へ向けて外側に延びるT姿勢であってよく、４個の解剖学的点は、人被写体の各々の手（又は手首）、及び人被写体の各々の肩に対応する。他の例では、４個の点は、人被写体上の異なる解剖学的点に対応してよい。例えば、肩の点は、肘の点により置き換えられてよい。更に、T姿勢は本願明細書を通じて検出されるべき特定の姿勢の特定の例として言及されたが、線内に配置され得る４個の解剖学的点を含む他の姿勢が追加で又は代替として使用されてよい。例えば、特定の姿勢は、人被写体が片腕のみを側方に伸ばしていることに対応してよく、４個の解剖学的点は、伸ばしている腕の手首、肘、及び肩、並びに人被写体の他方の肩に対応する。

ブロック８０８で、例示的な姿勢検出部２０６は、４個の解剖学的点に関連付けられた座標の複比を計算する。

ブロック８１０で、例示的な姿勢検出部２０６は、計算した複比を基準複比と比較する。ブロック８１２で、例示的な姿勢検出部２０６は、複比が一致するかどうかを決定する。幾つかの例では、複比は、複比の間の差が閾値を満たすとき（それより小さい）、一致する。複比が一致しない場合、人被写体は、カメラ較正のために意図される特定の姿勢ではない可能性がある。従って、制御はブロック８０２に戻り、後の時点でキャプチャされた画像について処理を繰り返す。複比が一致する場合、姿勢検出部２０６は、人被写体が意図された特定の姿勢であることを確認する。そうして、制御はブロック８１４に進む。

ブロック８１４で、例示的な変換計算部２０８は、人被写体の４個の解剖学的点を識別し、そのうちの３個の点は三角形の頂点を定める。つまり、ブロック８０６で識別された４個の解剖学的点は直線内にあると識別されるが、ブロック８１４で識別された４個の解剖学的点は、具体的に線内にはないと識別される。幾つかの例では、三角形の中の３個の点のうちの２個は、ブロック８０４で識別された４個の解剖学的点のうちの２個に対応する。より詳細には、幾つかの例では、ブロック８１４で識別された４個の点のセット及びブロック８０６で識別された４個の点のセットの両方に共通である２個の解剖学的点は、ブロック８０６で識別された４個の点のうちの直線上の外側の２個の点に対応する。ブロック８１４で識別された４個の点のうちの３個は三角形の頂点を定めるが、４個の点は任意の適切な位置にあってよい。幾つかの例では、４個の点は、ブロック８０６で識別された４個の解剖学的点に関連する直線に沿って位置付けられる。幾つかの例では、４個の点は、４個の点がT形状又はL形状を定めるように、直線に対してずれた解剖学的点に揃えられて位置付けられる。ブロック８１６で、例示的な変換計算部２０８は、４個の解剖学的点に基づき、人被写体に対するカメラの変換パラメータ（例えば、並進及び回転パラメータ）を計算する。より詳細には、例示的な変換計算部２０８は、（ブロック８１２で一致する複比により検出された特定の姿勢に対応する）知られている固定位置にある４個の解剖学的点を、P４P問題への入力として使用する。P４P問題の解は、変換パラメータを定める。

ブロック８１８で、例示的な姿勢検出部２０６は、分析すべき別のカメラが存在するかどうかを決定する。存在する場合、制御はブロック８０４に戻り、他のカメラについて処理を繰り返す。分析すべき他のカメラが存在しない場合、制御はブロック８２０に進む。

ブロック８２０で、例示的な変換計算部２０８は、カメラの異なるペアの間の相対変換パラメータを計算する。その後、ブロック８２２で、例示的な変換計算部２０８は、カメラを再較正するかどうかを決定する。幾つかの例では、再較正は、カメラが移動された場合、及び／又はカメラが移動される可能性がある場合に、実施されてよい。再較正が生じるべきである場合、制御はブロック８０４に戻り、処理全体を繰り返す。その他の場合、図８の例示的なプログラムが終了する。

図９は、図１A、１B、／又は２のマルチカメラ較正制御部１１０を実装するために、図７～８の命令を実行するよう構成された例示的なプロセッサプラットフォーム９００のブロック図である。プロセッサプラットフォーム９００は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、自己学習機械（例えば、ニューラルネットワーク）、モバイル装置（例えば、携帯電話機、スマートフォン、ｉＰａｄ（登録商標）のようなタブレット）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、インターネット機器、ゲーム端末、パーソナルビデオレコーダ、ヘッドセット、又は他のウェアラブル装置、又は任意の他の種類のコンピューティング装置であり得る。

図示の例のプロセッサプラットフォーム９００は、プロセッサ９１２を含む。図示の例のプロセッサ９１２は、ハードウェアである。例えば、プロセッサ９１２は、１つ以上の集積回路、論理回路、マイクロプロセッサ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、又は任意の所望のファミリ又は製造者からの制御部により実装できる。ハードウェアプロセッサは、半導体に基づく（シリコンに基づく）装置であってよい。この例では、プロセッサは、例示的なオブジェクト識別部２０４、例示的な姿勢検出部２０６、及び例示的な変換計算部２０８を実装する。

図示の例のプロセッサ９１２は、ローカルメモリ９１３（例えば、キャッシュ）を含む。図示の例のプロセッサ９１２は、揮発性メモリ９１４及び不揮発性メモリ９１を含むメインメモリと、バス９１８を介して通信する。揮発性メモリ９１４は、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Synchronous Dynamic Random Access Memory(SDRAM)）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（Dynamic Random Access Memory(DRAM)）、ＲＡＭＢＵＳ（登録商標）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ（登録商標））、及び／又は任意の他の種類のランダムアクセスメモリ素子により実装されてよい。不揮発性メモリ９１６は、フラッシュメモリ及び／又は任意の他の所望の種類のメモリ素子により実装されてよい。メインメモリ９１４、９１６へのアクセスは、メモリ制御部により制御される。

図示の例のプロセッサプラットフォーム９００は、インタフェース回路９２０も含む。インタフェース回路９２０は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔインタフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インタフェース、近距離通信（near field communication(NFC)）インタフェース、及び／又はＰＣＩＥｘｐｒｅｓｓインタフェースのような、任意の種類のインタフェース規格により実装されてよい。

図示の例では、１つ以上の入力装置９２２は、インタフェース回路９２０に接続される。入力装置９２２は、ユーザがデータ及び／又はコマンドをプロセッサ９１２に入力できるようにする。入力装置は、例えば、オーディオセンサ、マイクロフォン、カメラ（静止又はビデオ）、キーボード、ボタン、マウス、タッチスクリーン、トラックパッド、トラックボール、イソポイント、及び／又は音声認識システムにより実装できる。

１つ以上の出力装置９２４は、図示の例のインタフェース回路９２０にも接続される。出力装置９２４は、例えば、ディスプレイ装置（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、陰極線管ディスプレイ（ＣＲＴ）、ＩＰＳ（in-place switching）ディスプレイ、タッチスクリーン、等）、触覚出力装置、プリンタ、及び／又はスピーカにより実装できる。図示の例のインタフェース回路９２０は、従って、標準的に、グラフィックドライバカード、グラフィックドライバチップ、及び／又はグラフィックドライバプロセッサを含む。

図示の例のインタフェース回路９２０は、ネットワーク９２６を介して外部装置（例えば、任意の種類のコンピューティング装置）とのデータ交換を実現するために、送信機、受信機、トランシーバ、モデム、ホームゲートウェイ、無線アクセスポイント、及び／又はネットワークインタフェースのような通信装置も含む。通信は、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ接続、デジタル加入者線（ＤＳＬ）接続、電話線接続、同軸ケーブルシステム、衛星システム、高低線無線システム、セルラ電話システム、等により可能である。

図示の例のプロセッサプラットフォーム９００は、ソフトウェア及び／又はデータを格納する１つ以上の大容量記憶装置９２８も含む。このような大容量記憶装置９２８の例は、フロッピーディスクドライブ、ハードドライブディスク、コンパクトディスクドライブ、ブルーレイディスクドライブ、ＲＡＩＤ（redundant array of independent disks）システム、及びデジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）ドライブを含む。

図７～８の機械実行可能命令９３２は、大容量記憶装置９２８に、揮発性メモリ９１４に、不揮発性メモリ９１６に、及び／又はＣＤ又はＤＶＤのような取り外し可能な非一時的コンピュータ可読記憶媒体に、格納されてよい。

ブロック図は、図７～８の例示的なコンピュータ可読命令９３２のようなソフトウェアを図１０に締めさえる第三者へ配信するための、例示的なソフトウェア配信プラットフォーム１００５を示す。例示的なソフトウェア配信プラットフォーム１００５は、ソフトウェアを格納し他のコンピューティング装置へ送信することが可能な、任意のコンピュータサーバ、データ設備、クラウドサービス、等により実装されてよい。第三者は、ソフトウェア配信プラットフォームを小勇する及び／又は運用するエンティティの顧客であってよい。例えば、ソフトウェア配信プラットフォームを所有し及び／又は運用するエンティティは、図１０の例示的なコンピュータ可読命令９３２のようなソフトウェアの開発者、販売者、及び／又はライセンサーであってよい。第三者は、使用及び／又は再販及び／又はサブライセンスのためにソフトウェアを購入する及び／又はライセンスする、顧客、ユーザ、小売業者、OEM、等であってよい。図示の例では、ソフトウェア配信プラットフォーム１００５は、１つ以上のサーバと、１つ以上の記憶装置と、を含む。記憶装置は、上述のように図７～８の例示的なコンピュータ可読命令９３２に対応してよいコンピュータ可読命令９３２を格納する。例示的なソフトウェア配信プラットフォーム１００５の１つ以上のサーバは、インターネット及び／又は上述の例示的なネットワーク９２６のうちのいずれかに対応してよいネットワーク１０１０と通信する。幾つかの例では、１つ以上のサーバは、要求に応答して、商業取引の部分として、ソフトウェアを要求側パーティへ送信する。ソフトウェアの配信、販売、及び／又はライセンスに対する支払いは、ソフトウェア配信プラットフォームの１つ以上のサーバにより、及び／又は第三者支払いエンティティを介して、取り扱われてよい。サーバは、購入者及び／又はライセンサーが、ソフトウェア配信プラットフォーム１００５からコンピュータ可読命令９３２をダウンロードすることを可能にする。例えば、図７～８の例示的なコンピュータ可読命令９３２に対応してよいソフトウェアは、図１A、１B、及び／又は２の例示的なマルチカメラ較正制御部１１０を実装するために、コンピュータ可読命令９３２を実行する例示的なプロセッサプラットフォーム９００にダウンロードされてよい。幾つかの例では、ソフトウェア配信プラットフォーム１００５の１つ以上のサーバは、周期的に、ソフトウェア（例えば、図７～８の例示的なコンピュータ可読命令９３２）に対する更新を提供し、送信し、及び／又は強制して、改良、パッチ、更新、等が配信されエンドユーザ装置においてソフトウェアに適用されることを保証する。

以上から、人被写体の姿勢に基づきマルチカメラシステムの較正を可能にする例示的な方法、機器、及び製品が開示されたことが理解される。開示の方法、機器、及び製品は、少なくとも、カメラの外部パラメータを決定するためにカメラの固有パラメータを知る必要を除去することにより、コンピューティング装置を使用する効率を向上する。開示の方法、機器、及び製品は、従って、コンピュータの機能において１つ以上の改良のためである。

更なる例及びその組合せは、以下を含む。

例１は、機器であって、
第１カメラによりキャプチャされた第１画像内の人の解剖学的点の第１位置を定める第１座標セットを識別し、第２カメラによりキャプチャされた第２画像内の前記人の前記解剖学的点の第２位置を定める第２座標セットを識別するオブジェクト識別部と、
前記第１座標セット又は前記第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、前記人が特定の姿勢であるときを検出する姿勢検出部と、
前記人が前記特定の姿勢であることの検出に応答して、前記第１座標セットのうちの第１サブセット及び前記第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の相対変換を計算する変換計算部と、
を有する機器を含む。

例２は、前記特定の姿勢は、前記人の前記解剖学的点の位置のうちの位置の射影不変配置を含む、例１に記載の機器を含む。

例３は、前記射影不変配置は、前記解剖学的点のうちの、直線の許容閾値の範囲内にある４個の異なる解剖学的点に対応する、例２に記載の機器を含む。

例４は、前記姿勢検出部は、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算し、
前記第２座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第２複比を計算し、
前記第１複比と前記第２複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定する、例３に記載の機器を含む。

例５は、前記姿勢検出部は、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算し、
前記第１複比と基準複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定する、例３に記載の機器。

例６は、前記変換計算部は、
前記人に対する前記第１カメラの第１並進移動及び第１回転を定める第１変換パラメータを計算し、
前記人に対する前記第２カメラの第２並進移動及び第２回転を定める第２変換パラメータを計算し、前記相対変換は、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータに基づき計算される、例３～５に記載の機器を含む。

例７は、前記変換計算部は、前記解剖学的点のうちの、第１点、第２点、及び第３点を含む３個の異なる点により定められる三角形に基づき、前記第１変換パラメータを計算し、前記第１点及び前記第２点は、前記解剖学的点のうちの、前記直線の許容閾値の範囲内にある前記４個の異なる解剖学的点のうちの２個に値対応し、前記第３点は前記直線から離れている、例６に記載の機器を含む。

例８は、前記変換計算部は、前記第１、第２、及び第３点から離れた第４点に基づき、前記第１変換パラメータを計算する、例７に記載の機器を含む。

例９は、前記第１、第２、第３、及び第４点は、T形状又はL形状のうちの少なくとも１つに配置される、例８に記載の機器を含む。

例１０は、前記解剖学的点のうちの前記４個の異なる解剖学的点は、第１点、第２点、第３点、及び第４点を含み、前記第１点は前記人の第１の手を近似し、前記第２点は前記人の第１の肩を近似する、例２に記載の機器を含む。

例１１は、前記第３点は前記人の第２の手を近似し、前記第４点は前記人の第２の肩を近似する、例１０に記載の機器を含む。

例１２は、前記特定の姿勢は、前記人の第１の腕または第２の腕のうちの少なくとも１つが前記人の側面に向かって外側へ延びることを含む、例１に記載の機器を含む。

例１３は、前記第１及び第２画像が実質的に同時にキャプチャされるように、前記第１カメラが前記第２カメラと同期される、例１に記載の機器を含む。

例１４は、前記第１座標セットは３次元座標である、例１に記載の機器を含む。

例１５は、コンピュータ可読命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ可読命令は、実行されると、少なくとも１つのプロセッサに、
第１カメラによりキャプチャされた第１画像内の人の解剖学的点の第１位置を定める第１座標セットを識別させ、第２カメラによりキャプチャされた第２画像内の前記人の前記解剖学的点の第２位置を定める第２座標セットを識別させ、
前記第１座標セット又は前記第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、前記人が特定の姿勢であるときを検出させ、
前記人が前記特定の姿勢であることの検出に応答して、前記第１座標セットのうちの第１サブセット及び前記第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の相対変換を計算させる、非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例１６は、前記特定の姿勢は、前記人の前記解剖学的点の位置のうちの位置の射影不変配置を含む、例１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例１７は、前記射影不変配置は、前記解剖学的点のうちの、直線の許容閾値の範囲内にある４個の異なる解剖学的点に対応する、例１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例１８は、前記コンピュータ可読命令が、少なくとも１つのプロセッサに、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算させ、
前記第２座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第２複比を計算させ、
前記第１複比と前記第２複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定させる、例１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例１９は、前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算させ、
前記第１複比と基準複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定させる、例１７に記載のコンピュータ可読媒体を含む。

例２０は、前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、少なくとも、
前記人に対する前記第１カメラの第１並進移動及び第１回転を定める第１変換パラメータを計算させ、
前記人に対する前記第２カメラの第２並進移動及び第２回転を定める第２変換パラメータを計算させ、前記相対変換は、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータに基づき計算される、例１７に記載のコンピュータ可読媒体を含む。

例２１は、前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記解剖学的点のうちの、第１点、第２点、及び第３点を含む３個の異なる点により定められる三角形に基づき、前記第１変換パラメータを計算させ、前記第１点及び前記第２点は、前記解剖学的点のうちの、前記直線の許容閾値の範囲内にある前記４個の異なる解剖学的点のうちの２個に値対応し、前記第３点は前記直線から離れている、例２０に記載のコンピュータ可読媒体を含む。

例２２は、前記変換計算部は、前記第１、第２、及び第３点から離れた第４点に基づき、前記第１変換パラメータを計算する、例２１に記載の機器を含む。

例２３は、前記第１、第２、第３、及び第４点は、T形状又はL形状のうちの少なくとも１つに配置される、例２２に記載の機器を含む。

例２４は、前記解剖学的点のうちの前記４個の異なる解剖学的点は、第１点、第２点、第３点、及び第４点を含み、前記第１点は前記人の第１の手を近似し、前記第２点は前記人の第１の肩を近似する、例１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例２５は、前記第３点は前記人の第２の手を近似し、前記第４点は前記人の第２の肩を近似する、例２４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例２６は、前記特定の姿勢は、前記人の第１の腕または第２の腕のうちの少なくとも１つが前記人の側面に向かって外側へ延びることを含む、例１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例２７は、前記第１及び第２画像が実質的に同時にキャプチャされるように、前記第１カメラが前記第２カメラと同期される、例１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例２８は、前記第１座標セットは３次元座標である、例１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

例２９は、機器であって、
第１カメラによりキャプチャされた第１画像内の人の解剖学的点の第１位置を定める第１座標セットを識別し、第２カメラによりキャプチャされた第２画像内の前記人の前記解剖学的点の第２位置を定める第２座標セットを識別する手段と、
前記第１座標セット又は前記第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、前記人が特定の姿勢であるときを検出する手段と、
前記人が前記特定の姿勢であることの検出に応答して、前記第１座標セットのうちの第１サブセット及び前記第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の相対変換を計算する手段と、
を有する機器を含む。

例３０は、前記特定の姿勢は、前記人の前記解剖学的点の位置のうちの位置の射影不変配置を含む、例２９に記載の機器を含む。

例３１は、前記射影不変配置は、前記解剖学的点のうちの、直線の許容閾値の範囲内にある４個の異なる解剖学的点に対応する、例３０に記載の機器を含む。

例３２は、前記検出する手段は、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算し、
前記第２座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第２複比を計算し、
前記第１複比と前記第２複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定する、例３１に記載の機器を含む。

例３３は、前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算する手段と、
前記第１複比と基準複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定する手段と、を更に含む例３１に記載の機器を含む。

例３４は、前記計算する手段は、
前記人に対する前記第１カメラの第１並進移動及び第１回転を定める第１変換パラメータを計算し、
前記人に対する前記第２カメラの第２並進移動及び第２回転を定める第２変換パラメータを計算し、前記相対変換は、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータに基づき計算される、例３１に記載の機器を含む。

例３５は、前記計算する手段は、前記解剖学的点のうちの、第１点、第２点、及び第３点を含む３個の異なる点により定められる三角形に基づき、前記第１変換パラメータを計算し、前記第１点及び前記第２点は、前記解剖学的点のうちの、前記直線の許容閾値の範囲内にある前記４個の異なる解剖学的点のうちの２個に値対応し、前記第３点は前記直線から離れている、例３４に記載の機器を含む。

例３６は、前記変換計算部は、前記第１、第２、及び第３点から離れた第４点に基づき、前記第１変換パラメータを計算する、例３５に記載の機器を含む。

例３７は、前記第１、第２、第３、及び第４点は、T形状又はL形状のうちの少なくとも１つに配置される、例３６に記載の機器を含む。

例３８は、前記解剖学的点のうちの前記４個の異なる解剖学的点は、第１点、第３０点、第３点、及び第４点を含み、前記第１点は前記人の第１の手を近似し、前記第２点は前記人の第１の肩を近似する、例２に記載の機器を含む。

例３９は、前記第３点は前記人の第２の手を近似し、前記第４点は前記人の第２の肩を近似する、例３８に記載の機器を含む。

例４０は、前記特定の姿勢は、前記人の第２９の腕または第２の腕のうちの少なくとも１つが前記人の側面に向かって外側へ延びることを含む、例１に記載の機器を含む。

例４１は、前記第２９及び第２画像が実質的に同時にキャプチャされるように、前記第１カメラが前記第２カメラと同期される、例１に記載の機器を含む。

例４２は、前記第２９座標セットは３次元座標である、例１に記載の機器を含む。

例４３は、方法であって、
第１カメラによりキャプチャされた第１画像内の人の解剖学的点の第１位置を定める第１座標セットを識別し、第２カメラによりキャプチャされた第２画像内の前記人の前記解剖学的点の第２位置を定める第２座標セットを識別するステップと、
プロセッサにより命令を実行することにより、前記第１座標セット又は前記第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、前記人が特定の姿勢であるときを検出するステップと、
前記人が前記特定の姿勢であることの検出に応答して、前記第１座標セットのうちの第１サブセット及び前記第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の相対変換を計算するステップと、
を有する方法を含む。

例４４は、前記特定の姿勢は、前記人の前記解剖学的点の位置のうちの位置の射影不変配置を含む、例４３に記載の方法を含む。

例４５は、前記射影不変配置は、前記解剖学的点のうちの、直線の許容閾値の範囲内にある４個の異なる解剖学的点に対応する、例４４に記載の方法を含む。

例４６は、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算するステップと、
前記第２座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第２複比を計算するステップと、
前記第１複比と前記第２複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定するステップと、を更に含む例４５に記載の方法を含む。

例４７は、最初に、前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算するステップと、
前記第１複比と基準複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定するステップと、
を更に含む例４５に記載の方法を含む。

例４８は、
前記人に対する前記第１カメラの第１並進移動及び第１回転を定める第１変換パラメータを計算するステップと、
前記人に対する前記第２カメラの第２並進移動及び第２回転を定める第２変換パラメータを計算するステップであって、前記相対変換は、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータに基づき計算される、ステップと、
を更に含む例４５に記載の方法を含む。

例４９は、
前記解剖学的点のうちの、第１点、第２点、及び第３点を含む３個の異なる点により定められる三角形に基づき、前記第１変換パラメータを計算するステップであって、前記第１点及び前記第２点は、前記解剖学的点のうちの、前記直線の許容閾値の範囲内にある前記４個の異なる解剖学的点のうちの２個に値対応し、前記第３点は前記直線から離れている、ステップ、を更に含む例４８に記載の方法を含む。

例５０は、前記変換計算部は、前記第１、第２、及び第３点から離れた第４点に基づき、前記第１変換パラメータを計算する、例４９に記載の方法を含む。

例５１は、前記第１、第２、第３、及び第４点は、T形状又はL形状のうちの少なくとも１つに配置される、例５０に記載の方法を含む。

例５２は、前記解剖学的点のうちの前記４個の異なる解剖学的点は、第１点、第２点、第３点、及び第４点を含み、前記第１点は前記人の第１の手を近似し、前記第２点は前記人の第１の肩を近似する、例４４に記載の方法を含む。

例５３は、前記第３点は前記人の第２の手を近似し、前記第４点は前記人の第２の肩を近似する、例５２に記載の方法を含む。

例５４は、前記特定の姿勢は、前記人の第１の腕または第２の腕のうちの少なくとも１つが前記人の側面に向かって外側へ延びることを含む、例４３に記載の方法を含む。

例５５は、前記第１及び第２画像が実質的に同時にキャプチャされるように、前記第１カメラが前記第２カメラと同期される、例４３に記載の方法を含む。

例５６は、前記第１座標セットは３次元座標である、例４３に記載の方法を含む。

特定の例示的な方法、機器、及び製品がここに開示されたが、本特許のカバー範囲はそれに限定されない。反対に、本特許は、本特許の特許請求の範囲内に公正に包含される全ての方法、機器、及び製品をカバーする。

以下の請求の範囲は、この参照によりここで詳細な説明に組み込まれ、各請求項は本開示の別個の実施形態としてそれ自体独立である。

１１０マルチカメラ較正制御部
２０４オブジェクト識別器
２１２機械学習制御部
２１４モデルトレーナ
２１６モデル実行部
２０６姿勢検出部
２０８変換計算部
２０２データインタフェース
２１０メモリ

Claims

機器であって、
第１カメラによりキャプチャされた第１画像内の人の解剖学的点の第１位置を定める第１座標セットを識別し、第２カメラによりキャプチャされた第２画像内の前記人の前記解剖学的点の第２位置を定める第２座標セットを識別するオブジェクト識別部と、
前記第１座標セット又は前記第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、前記人が特定の姿勢であるときを検出する姿勢検出部と、
前記人が前記特定の姿勢であることの検出に応答して、前記第１座標セットのうちの第１サブセット及び前記第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の相対変換を計算する変換計算部と、
を有する機器。
前記特定の姿勢は、前記人の前記解剖学的点の位置のうちの位置の射影不変配置を含む、請求項１に記載の機器。
前記射影不変配置は、前記解剖学的点のうちの、直線の許容閾値の範囲内にある４個の異なる解剖学的点に対応する、請求項２に記載の機器。
前記姿勢検出部は、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算し、
前記第２座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第２複比を計算し、
前記第１複比と前記第２複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定する、請求項３に記載の機器。
前記姿勢検出部は、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算し、
前記第１複比と基準複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定する、請求項３に記載の機器。
前記変換計算部は、
前記人に対する前記第１カメラの第１並進移動及び第１回転を定める第１変換パラメータを計算し、
前記人に対する前記第２カメラの第２並進移動及び第２回転を定める第２変換パラメータを計算し、前記相対変換は、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータに基づき計算される、請求項３～５のいずれか一項に記載の機器。
前記変換計算部は、前記解剖学的点のうちの、第１点、第２点、及び第３点を含む３個の異なる点により定められる三角形に基づき、前記第１変換パラメータを計算し、前記第１点及び前記第２点は、前記解剖学的点のうちの、前記直線の許容閾値の範囲内にある前記４個の異なる解剖学的点のうちの２個に値対応し、前記第３点は前記直線から離れている、請求項６に記載の機器。
前記変換計算部は、前記第１、第２、及び第３点から離れた第４点に基づき、前記第１変換パラメータを計算する、請求項７に記載の機器。
前記第１、第２、第３、及び第４点は、T形状又はL形状のうちの少なくとも１つに配置される、請求項８に記載の機器。
前記解剖学的点のうちの４個の異なる解剖学的点は、第１点、第２点、第３点、及び第４点を含み、前記第１点は前記人の第１の手を近似し、前記第２点は前記人の第１の肩を近似する、請求項２～９のいずれか一項に記載の機器。
前記第３点は前記人の第２の手を近似し、前記第４点は前記人の第２の肩を近似する、請求項１０に記載の機器。
前記特定の姿勢は、前記人の第１の腕または第２の腕のうちの少なくとも１つが前記人の側面に向かって外側へ延びることを含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の機器。
前記第１及び第２画像が実質的に同時にキャプチャされるように、前記第１カメラが前記第２カメラと同期される、請求項１～１２のいずれか一項に記載の機器。
前記第１座標セットは３次元座標である、請求項１～１３のいずれか一項に記載の機器。
コンピュータ可読命令を有するコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ可読命令は少なくとも１つのプロセッサに、少なくとも、
第１カメラによりキャプチャされた第１画像内の人の解剖学的点の第１位置を定める第１座標セットを識別させ、第２カメラによりキャプチャされた第２画像内の前記人の前記解剖学的点の第２位置を定める第２座標セットを識別させ、
前記第１座標セット又は前記第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、前記人が特定の姿勢であるときを検出させ、
前記人が前記特定の姿勢であることの検出に応答して、前記第１座標セットのうちの第１サブセット及び前記第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の相対変換を計算する変換させる、
コンピュータ可読媒体。
前記特定の姿勢は、前記人の前記解剖学的点の位置のうちの位置の射影不変配置を含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
前記射影不変配置は、前記解剖学的点のうちの、直線の許容閾値の範囲内にある４個の異なる解剖学的点に対応する、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算させ、
前記第１複比と基準複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定させる、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、少なくとも、
前記人に対する前記第１カメラの第１並進移動及び第１回転を定める第１変換パラメータを計算させ、
前記人に対する前記第２カメラの第２並進移動及び第２回転を定める第２変換パラメータを計算させ、前記相対変換は、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータに基づき計算される、請求項１７又は１８に記載のコンピュータ可読媒体。
前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記解剖学的点のうちの、第１点、第２点、及び第３点を含む３個の異なる点により定められる三角形に基づき、前記第１変換パラメータを計算させ、前記第１点及び前記第２点は、前記解剖学的点のうちの、前記直線の許容閾値の範囲内にある前記４個の異なる解剖学的点のうちの２個に値対応し、前記第３点は前記直線から離れている、請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記第１、第２、及び第３点から離れた第４点に基づき、前記第１変換パラメータを計算させる、請求項２０に記載のコンピュータ可読媒体。
方法であって、
第１カメラによりキャプチャされた第１画像内の人の解剖学的点の第１位置を定める第１座標セットを識別し、第２カメラによりキャプチャされた第２画像内の前記人の前記解剖学的点の第２位置を定める第２座標セットを識別するステップと、
プロセッサにより命令を実行することにより、前記第１座標セット又は前記第２座標セットのうちの少なくとも１つに基づき、前記人が特定の姿勢であるときを検出するステップと、
前記人が前記特定の姿勢であることの検出に応答して、前記第１座標セットのうちの第１サブセット及び前記第２座標セットのうちの第２サブセットに基づき、前記第１カメラと前記第２カメラとの間の相対変換を計算するステップと、
を有する方法。
前記特定の姿勢は、前記人の前記解剖学的点の位置のうちの位置の射影不変配置を含む、請求項２２に記載の方法。
前記射影不変配置は、前記解剖学的点のうちの、直線の許容閾値の範囲内にある４個の異なる解剖学的点に対応する、請求項２３に記載の方法。
最初に、前記第１座標セットのうちの対応するものに基づき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点の第１複比を計算するステップと、
前記第１複比と基準複比との間の差が差閾値より小さいとき、前記解剖学的点のうちの前記異なる４個の解剖学的点が前記人の前記特定の姿勢の前記射影不変配置にあると決定するステップと、
を更に含む請求項２４に記載の方法。