JP5908855B2 - Three-dimensional object generation device, method, and program - Google Patents
Three-dimensional object generation device, method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP5908855B2 JP5908855B2 JP2013032479A JP2013032479A JP5908855B2 JP 5908855 B2 JP5908855 B2 JP 5908855B2 JP 2013032479 A JP2013032479 A JP 2013032479A JP 2013032479 A JP2013032479 A JP 2013032479A JP 5908855 B2 JP5908855 B2 JP 5908855B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- text
- dimensional object
- object model
- analysis unit
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Description
本発明は、３次元オブジェクト生成装置、３次元オブジェクト同定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、３次元の造形物を形成し、又は３次元オブジェクトモデルを生成する３次元オブジェクト生成装置、方法、及びプログラム、もしくは、３次元オブジェクトに関するテキスト表現を同定する３次元オブジェクト同定装置、方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a three-dimensional object generation device, a three-dimensional object identification device, a method, and a program, and in particular, a three-dimensional object generation device, method, and method for forming a three-dimensional object or generating a three-dimensional object model. And a program, or a three-dimensional object identification apparatus, method, and program for identifying a text representation related to a three-dimensional object.
先行技術では、音声によるテキスト検索や画像検索が多くなされている（非特許文献１１）。 In the prior art, many text searches and image searches are performed by voice (Non-patent Document 11).
しかしながら、テキスト検索や画像検索の出力は、コンピュータ中の画像出力に留まる等、実世界出力とは全く異なっている。 However, text search and image search outputs are completely different from real world outputs, such as being limited to image output in a computer.
また、音声から物体が出力される、ということはこれまで提案されていない。ユーザが非常に容易なインタフェースから、欲しいものを出力する際において、これは必要な技術である。 Moreover, it has not been proposed so far that an object is output from voice. This is a necessary technique for the user to output what he wants from a very easy interface.
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、ユーザが、入力が容易なインタフェースから、３次元オブジェクトを得ることができる３次元オブジェクト生成装置、３次元オブジェクト同定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a three-dimensional object generation device, a three-dimensional object identification device, a method, and a program that allow a user to obtain a three-dimensional object from an interface that allows easy input. The purpose is to provide.
上記の目的を達成するために第１の発明に係る３次元オブジェクト生成装置は、入力されたテキストから、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定するテキスト解析部と、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、複数の３次元オブジェクトモデルを記憶した３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得する３次元オブジェクトモデル取得部と、を含み、前記テキスト解析部は、前記テキストから、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定すると共に、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値を同定し、前記３次元オブジェクトモデル取得部は、前記３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる。 In order to achieve the above object, a three-dimensional object generation device according to a first invention is identified by a text analysis unit for identifying a text expression related to a three-dimensional object model from input text, and the text analysis unit. A three-dimensional object model acquisition unit that acquires the three-dimensional object model corresponding to the text representation identified by the text analysis unit from a three-dimensional object model database storing a plurality of three-dimensional object models based on the text representation The text analysis unit identifies, from the text, a text representation related to the three-dimensional object model, and an attribute value added to the text representation related to the three-dimensional object model, and the three-dimensional object Model acquisition Obtains the three-dimensional object model corresponding to the text representation identified by the text analysis unit from the three-dimensional object model database, and obtained the information based on the attribute value identified by the text analysis unit The three-dimensional object model is deformed .
第２の発明に係る３次元オブジェクト同定方法は、テキスト解析部によって、入力されたテキストから、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定し、３次元オブジェクトモデル取得部によって、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、複数の３次元オブジェクトモデルを記憶した３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得する、３次元オブジェクト生成方法であって、前記テキスト解析部によって同定することでは、前記テキストから、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定すると共に、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値を同定し、前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得することでは、前記３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる。 A 3D object identification method according to a second aspect of the present invention is to identify a text expression related to a 3D object model from an input text by a text analysis unit, and to identify the text expression by the text analysis unit by a 3D object model acquisition unit. Generating a 3D object model corresponding to the text representation identified by the text analysis unit from a 3D object model database storing a plurality of 3D object models based on the text representation In the method, the identification by the text analysis unit identifies a text representation related to the three-dimensional object model from the text, and simultaneously adds an attribute value added to the text representation related to the three-dimensional object model. And obtaining the three-dimensional object model corresponding to the text expression identified by the text analysis unit from the three-dimensional object model database by obtaining the three-dimensional object model acquisition unit, The acquired three-dimensional object model is deformed based on the attribute value identified by .
第３の発明に係る３次元オブジェクト生成装置は、入力された音声に対して音声認識を行ってテキストに変換する音声認識部と、前記音声認識部によって変換されたテキストから、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定するテキスト解析部と、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、複数の３次元オブジェクトモデルを記憶した３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得する３次元オブジェクトモデル取得部と、を含み、前記テキスト解析部は、前記テキストから、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定すると共に、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値を同定し、前記３次元オブジェクトモデル取得部は、前記３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる。 A three- dimensional object generation device according to a third invention relates to a three-dimensional object model from a speech recognition unit that performs speech recognition on input speech and converts the speech into text, and the text converted by the speech recognition unit. A text analysis unit for identifying a text representation, and a text identified by the text analysis unit from a three-dimensional object model database storing a plurality of three-dimensional object models based on the text representation identified by the text analysis unit A three-dimensional object model acquisition unit that acquires the three-dimensional object model corresponding to an expression, wherein the text analysis unit identifies a text expression related to the three-dimensional object model from the text, and the three-dimensional object model Model text Identifying an attribute value to be added to the representation, wherein the three-dimensional object model acquisition unit acquires the three-dimensional object model corresponding to the text representation identified by the text analysis unit from the three-dimensional object model database; Based on the attribute value identified by the text analysis unit, the acquired three-dimensional object model is deformed .
第４の発明に係る３次元オブジェクト生成方法は、音声認識部によって、入力された音声に対して音声認識を行ってテキストに変換し、テキスト解析部によって、前記音声認識部によって変換されたテキストから、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定し、３次元オブジェクトモデル取得部によって、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、複数の３次元オブジェクトモデルを記憶した３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得する３次元オブジェクト生成方法であって、前記テキスト解析部によって同定することでは、前記テキストから、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定すると共に、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値を同定し、前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得することでは、前記３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる。 In the method for generating a three-dimensional object according to the fourth invention, the speech recognition unit performs speech recognition on the input speech and converts the speech into text, and the text analysis unit converts the text converted by the speech recognition unit. , to identify text representation of the three-dimensional object model, the three-dimensional object model obtaining unit, based on the textual representation identified by the text analyzer, a three-dimensional object model database that stores a plurality of three-dimensional object model A three-dimensional object generation method for acquiring the three-dimensional object model corresponding to the text expression identified by the text analysis unit, wherein the three-dimensional object model is obtained from the text by identifying the text analysis unit. About Identifying an attribute value added to a text representation related to the three-dimensional object model, and acquiring the attribute value by the three-dimensional object model acquisition unit, from the three-dimensional object model database, the text analysis unit The three-dimensional object model corresponding to the text representation identified by is acquired, and the acquired three-dimensional object model is deformed based on the attribute value identified by the text analysis unit .
第５の発明に係る３次元オブジェクト生成装置は、入力されたテキストに対する形態素解析結果に基づいて、固有表現抽出処理を行って、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現として、固有名詞を抽出すると共に、前記テキストから、前記固有名詞が属するクラスに対して予め定義されている属性値を、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値として同定するテキスト解析部と、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる３次元オブジェクトモデル取得部と、前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得された３次元オブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成する３次元造形部と、を含んで構成されている。 A three-dimensional object generation device according to a fifth invention performs a proper expression extraction process based on a morphological analysis result for an input text , extracts a proper noun as a text expression related to a three-dimensional object model , and A text analysis unit that identifies, from the text, an attribute value defined in advance for the class to which the proper noun belongs as an attribute value to be added to a text representation related to the three-dimensional object model; and the text analysis unit Acquiring a three-dimensional object model based on the text representation, and deforming the acquired three-dimensional object model based on the attribute value identified by the text analysis unit ; By the 3D object model acquisition unit Based on the obtained three-dimensional object model, a three-dimensional structure that forms a three-dimensional structure is included.
第６の発明に係る３次元オブジェクト生成方法は、テキスト解析部によって、入力されたテキストに対する形態素解析結果に基づいて、固有表現抽出処理を行って、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現として、固有名詞を抽出すると共に、前記テキストから、前記固有名詞が属するクラスに対して予め定義されている属性値を、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値として同定し、３次元オブジェクトモデル取得部によって、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させ、３次元造形部によって、前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得された３次元オブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成する。 In the three-dimensional object generation method according to the sixth aspect of the invention, the text analysis unit performs a proper expression extraction process based on the morphological analysis result for the input text , and the proper noun is obtained as a text expression related to the three-dimensional object model. And extracting, from the text, an attribute value defined in advance for the class to which the proper noun belongs as an attribute value to be added to the text representation related to the three-dimensional object model, and a three-dimensional object model acquisition unit To obtain a three-dimensional object model based on the text representation identified by the text analysis unit, and transform the obtained three-dimensional object model based on the attribute value identified by the text analysis unit And the three-dimensional modeling part A three-dimensional structure is formed based on the three-dimensional object model acquired by the object model acquisition unit.
第７の発明に係る３次元オブジェクト生成装置は、入力された音声に対して音声認識を行ってテキストに変換する音声認識部と、前記音声認識部によって変換されたテキストに対する形態素解析結果に基づいて、固有表現抽出処理を行って、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現として、固有名詞を抽出すると共に、前記テキストから、前記固有名詞が属するクラスに対して予め定義されている属性値を、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値として同定するテキスト解析部と、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる３次元オブジェクトモデル取得部と、前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得された３次元オブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成する３次元造形部と、を含んで構成されている。
第８の発明に係る３次元オブジェクト生成方法は、音声認識部によって、入力された音声に対して音声認識を行ってテキストに変換し、テキスト解析部によって、前記音声認識部によって変換されたテキストに対する形態素解析結果に基づいて、固有表現抽出処理を行って、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現として、固有名詞を抽出すると共に、前記テキストから、前記固有名詞が属するクラスに対して予め定義されている属性値を、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値として同定し、３次元オブジェクトモデル取得部によって、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させ、３次元造形部によって、前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得された３次元オブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成する。
A three-dimensional object generation device according to a seventh aspect of the present invention is based on a speech recognition unit that performs speech recognition on input speech and converts it into text, and a morphological analysis result on the text converted by the speech recognition unit. Then, a proper expression extraction process is performed to extract a proper noun as a text expression related to a three-dimensional object model, and an attribute value defined in advance for the class to which the proper noun belongs is extracted from the text. a text analysis unit for identifying an attribute value that is added to the text representation of the object model, based on the textual representation identified by said text analysis unit acquires the three-dimensional object model identified by the text analyzer Based on the attribute value, the acquired three-dimensional object model A three-dimensional object model acquiring unit that deforms the image and a three-dimensional modeling unit that forms a three-dimensional model based on the three-dimensional object model acquired by the three-dimensional object model acquiring unit. ing.
According to an eighth aspect of the present invention, there is provided a three-dimensional object generation method in which a speech recognition unit performs speech recognition on input speech and converts the speech into text, and a text analysis unit performs processing on the text converted by the speech recognition unit. Based on the result of morphological analysis, a proper expression extraction process is performed to extract a proper noun as a text expression related to the three-dimensional object model, and from the text, an attribute defined in advance for the class to which the proper noun belongs The value is identified as an attribute value to be added to the text representation related to the three-dimensional object model, and the three-dimensional object model acquisition unit acquires the three-dimensional object model based on the text representation identified by the text analysis unit. And the attribute identified by the text analysis unit Based on, deforming the acquired the three-dimensional object model, the three-dimensional modeling unit, based on the three-dimensional object model obtained by the three-dimensional object model acquisition unit, to form a three-dimensional model.
第９の発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の３次元オブジェクト生成装置の各部として機能させるためのプログラムである。 A program according to a ninth aspect is a program for causing a computer to function as each part of the three-dimensional object generation device.
本発明の３次元オブジェクト生成装置、方法、及びプログラムによれば、ユーザが、入力が容易なインタフェースから、３次元オブジェクトを得ることができる、という効果が得られる。 3D object generation equipment of the present invention, a method, and the program according to the user input from the easy interface, it is possible to obtain three-dimensional object, the effect is obtained that.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
［第１の実施の形態］
＜システム構成＞
本発明の第１の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置１００は、入力されたテキストから、３Ｄオブジェクトモデルを紐づけ、さらにそれを変形する処理を行う。この３次元オブジェクト生成装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する３次元オブジェクト生成処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。図１に示すように、３次元オブジェクト生成装置１００は、入力部１０と、演算部２０と、モデル出力部３０とを備えている。
[First Embodiment]
<System configuration>
The three-dimensional object generation device 100 according to the first embodiment of the present invention performs processing for associating a 3D object model from the input text and further transforming it. The three-dimensional object generation device 100 is composed of a computer including a CPU, a RAM, and a ROM that stores a program for executing a three-dimensional object generation processing routine to be described later. It is configured. As illustrated in FIG. 1, the three-dimensional object generation device 100 includes an input unit 10, a calculation unit 20, and a model output unit 30.
入力部１０は、キーボード等により、３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト入力を受け付ける。例えば、「10cmの黄色い車」というテキスト入力を受け付ける。 The input unit 10 receives text input related to the 3D object model using a keyboard or the like. For example, a text input “10 cm yellow car” is accepted.
演算部２０は、テキスト解析部２１、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２、モデル取得部２３、及びモデル変形部２４を備えている。モデル取得部２３及びモデル変形部２４が、３次元オブジェクトモデル生成部の一例である。 The calculation unit 20 includes a text analysis unit 21, a 3D object model database 22, a model acquisition unit 23, and a model deformation unit 24. The model acquisition unit 23 and the model deformation unit 24 are an example of a three-dimensional object model generation unit.
テキスト解析部２１は、入力されたテキストから、対象となる３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現（例えば「車」）を同定する。 The text analysis unit 21 identifies a text expression (for example, “car”) related to the target 3D object model from the input text.
例えば、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２に登録されている３Ｄオブジェクトモデルのオブジェクト名と入力されたテキストとの単純マッチングを行って、対象となる３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定する。あるいは、入力されたテキストに対する形態素解析を行い、形態素解析の結果に基づいて、品詞が名詞であるものや、物体についての固有表現を抽出して、対象となる３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現として同定する。 For example, simple matching between the object name of the 3D object model registered in the 3D object model database 22 and the input text is performed to identify the text expression related to the target 3D object model. Alternatively, the morphological analysis is performed on the input text, and based on the result of the morphological analysis, the part of speech is a noun or the specific expression about the object is extracted and identified as the text expression regarding the target 3D object model. .
また、テキスト解析部２１は、入力されたテキストから、対象となる３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値（例えば「10cmの」「黄色い」「5個の」等）を同定する。属性値としては、色、大きさ、個数など、オブジェクトに関するものであれば特に種類を問わない。 Further, the text analysis unit 21 identifies attribute values (for example, “10 cm”, “yellow”, “5”, etc.) to be added to the text expression related to the target 3D object model from the input text. The attribute value is not particularly limited as long as it relates to the object, such as color, size, and number.
属性値の同定方法については、テキストから属性値を同定するための予め定められた正規表現（例えば、「/.+c?m/,/.+個/」）を用いて同定する方法であってもよい。また、固有表現抽出により、３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定する場合であって、固有表現のクラスに長さや色が予め定義されている場合（例えば、関根の拡張固有表現定義等）には、抽出された固有表現のクラスに定義されている長さや色を、属性値として同定してもよい。また、複数のオブジェクトに関するテキスト表現が入力される場合（例えば、「赤い車と緑の家」）などにおいては、テキストに対して係り受け解析を行い、係り受け解析の結果を用いて、３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現毎に、属性値を同定してもよい（例えば、「車」←赤、「家」←緑）。 The attribute value is identified by using a regular expression (for example, “/.+c?m/,/.+pieces/”) for identifying the attribute value from text. May be. In addition, when a text expression related to a 3D object model is identified by extraction of a specific expression, and the length and color are defined in advance in the specific expression class (for example, extended specific expression definition of Sekine), The length and color defined in the extracted specific expression class may be identified as the attribute value. In addition, when text expressions related to a plurality of objects are input (for example, “red car and green house”), dependency analysis is performed on the text, and the result of dependency analysis is used to generate a 3D object. An attribute value may be identified for each text expression related to the model (for example, “car” ← red, “house” ← green).
３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２は、複数の３Ｄオブジェクトモデルのデータを、３Ｄオブジェクトモデルのオブジェクト名と対応付けて記憶している。ここで、３Ｄオブジェクトモデルとは、コンピュータ上などにおける仮想的な３Ｄモデルである。３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２では、複数の３Ｄオブジェクトモデルのデータが、予め定義された階層構造に従って記憶されている。なお、オブジェクト名は、オブジェクトを示す名詞や固有名詞以外であってもよく、任意のラベルであってもよい。 The 3D object model database 22 stores a plurality of 3D object model data in association with object names of the 3D object model. Here, the 3D object model is a virtual 3D model on a computer or the like. In the 3D object model database 22, data of a plurality of 3D object models are stored according to a predefined hierarchical structure. The object name may be other than a noun or proper noun indicating the object, or may be an arbitrary label.
モデル取得部２３は、テキスト解析部２１によって同定された３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現を、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２に記憶されているオブジェクト名と紐づけ、当該オブジェクト名の３Ｄオブジェクトモデルのデータを、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２から取得する（「車」→大きさが3mで色が赤の車オブジェクト）。 The model acquisition unit 23 associates the text representation related to the 3D object model identified by the text analysis unit 21 with the object name stored in the 3D object model database 22, and converts the 3D object model data of the object name to 3D Obtained from the object model database 22 (“car” → car object with a size of 3 m and a red color).
ここで、同定されたテキスト表現とオブジェクト名との紐づけは、オブジェクト名をクラスラベルと見なした階層的な分類問題として解くことによって行われる。階層の定義はあらかじめ決められたものを仮定する。また、分類モデルについては、テキスト表現とクラスラベル（オブジェクト名）とを１対１で対応付けした学習データを複数用意し、学習データに基づいて、階層毎の分類モデルを学習しておけばよい。 Here, the association between the identified text representation and the object name is performed by solving as a hierarchical classification problem in which the object name is regarded as a class label. The hierarchy definition is assumed to be predetermined. As for the classification model, it is only necessary to prepare a plurality of learning data in which a text expression and a class label (object name) are associated with each other on a one-to-one basis, and learn a classification model for each layer based on the learning data. .
図２に概念図を示す。例えば、テキスト表現「車」、「4輪」、「ぶーぶー」の各々は、図２において、はじめ「乗り物オブジェクト」に分類された後、「車オブジェクト」へと分類され、全て車オブジェクトに紐づけられる。 FIG. 2 shows a conceptual diagram. For example, each of the text expressions “car”, “four wheels”, and “blue” is classified as “vehicle object” in FIG. 2 and then classified as “car object”. It is tied to.
分類処理の結果、リーフオブジェクトモデルに至らず、該当するリーフオブジェクトモデルとしての３Ｄオブジェクトモデルが存在しないと判明した場合は、ひとつ上の階層のオブジェクトに分類する。 As a result of the classification process, when it is determined that the 3D object model as the corresponding leaf object model does not exist because the leaf object model is not reached, the object is classified into the object of the next higher level.
例えば、「蕎麦」に該当するリーフオブジェクトモデルとしての３Ｄオブジェクトが存在しない場合、上位クラスの”麺料理”オブジェクトに分類する。 For example, when a 3D object as a leaf object model corresponding to “Soba” does not exist, it is classified into a higher class “noodle dish” object.
モデル変形部２４は、モデル取得部２３で得られた３Ｄオブジェクトモデルを、テキスト解析部２１で同定した属性値にしたがって変形させて、図３に示すように、変形後３Ｄオブジェクトモデル（例えば、大きさが10cmで黄色の車オブジェクトモデル）を、モデル出力部３０により出力する。ここで、変形後３Ｄオブジェクトモデルとは、テキストの内容に従い変形を施した、コンピュータ上などにおける仮想的な３Dモデルである。 The model deforming unit 24 deforms the 3D object model obtained by the model acquiring unit 23 according to the attribute value identified by the text analyzing unit 21, and, as shown in FIG. The model output unit 30 outputs a yellow car object model having a length of 10 cm. Here, the post-deformation 3D object model is a virtual 3D model on a computer or the like that has been deformed according to the content of the text.
例えば、テキスト解析部２１で同定した属性値が大きさ又は色に関する属性値である場合には、大きさ又は色に関する属性値を、VRML（Virtual Reality Modeling Language：仮想現実モデリング言語）形式で記述して、３Ｄオブジェクトを変形させる。また、テキスト解析部２１で同定した属性値が、模様（テクスチャ）に関する属性値である場合には、テクスチャを画像的に編集等して３Ｄオブジェクトを変形させる。また、テキスト解析部２１で同定した属性値が、個数に関する属性値である場合には、複数個のオブジェクトを、CAD編集ソフトウェアのコピーアンドペースト機能を使って、３Ｄオブジェクトを変形させる。 For example, when the attribute value identified by the text analysis unit 21 is an attribute value related to size or color, the attribute value related to size or color is described in VRML (Virtual Reality Modeling Language) format. To deform the 3D object. If the attribute value identified by the text analysis unit 21 is an attribute value related to a pattern (texture), the 3D object is deformed by editing the texture imagewise. If the attribute value identified by the text analysis unit 21 is an attribute value related to the number, the 3D object is deformed from a plurality of objects using the copy and paste function of the CAD editing software.
＜３次元オブジェクト生成装置の作用＞
次に、第１の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置１００の作用について説明する。まず、生成したい３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現及び属性値を含むテキストが、３次元オブジェクト生成装置１００に入力されると、３次元オブジェクト生成装置１００によって、図４に示す３次元オブジェクト生成処理ルーチンが実行される。
<Operation of three-dimensional object generation device>
Next, the operation of the three-dimensional object generation device 100 according to the first embodiment will be described. First, when text including a text representation and attribute values relating to a 3D object model to be generated is input to the 3D object generation device 100, the 3D object generation device 100 executes a 3D object generation processing routine shown in FIG. Is done.
まず、ステップＳ１０１において、入力されたテキストを解析し、３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現及び属性値を同定する。 First, in step S101, the input text is analyzed to identify the text representation and attribute values related to the 3D object model.
そして、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１０１で同定した３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現を、予め用意した分類モデル及び階層構造に従って、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２の３Ｄオブジェクトモデルのオブジェクト名の何れかに分類し、分類されたオブジェクト名に対応する３Ｄオブジェクトモデルのデータを、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２から取得する。 In step S102, the text representation related to the 3D object model identified in step S101 is classified into one of the object names of the 3D object model in the 3D object model database 22 according to the classification model and hierarchical structure prepared in advance, and classified. Data of the 3D object model corresponding to the object name is acquired from the 3D object model database 22.
次のステップＳ１０３では、上記ステップＳ１０２で取得した３Ｄオブジェクトモデルのデータを、上記ステップＳ１０１で同定した属性値に従って変形させる。ステップＳ１０４において、上記ステップＳ１０３で得られた変形後３Ｄオブジェクトモデルを、モデル出力部３０により出力して、３次元オブジェクト生成処理ルーチンを終了する。 In the next step S103, the data of the 3D object model acquired in step S102 is transformed according to the attribute value identified in step S101. In step S104, the transformed 3D object model obtained in step S103 is output by the model output unit 30, and the three-dimensional object generation processing routine is terminated.
以上説明したように、第１の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置によれば、キーボード等で入力されたテキストを解析し、実物体として仮想的に３次元オブジェクトを出力するため、ユーザが非常に容易なインタフェースから、３次元オブジェクトを得ることができる。また、入力されたテキストによって、３次元オブジェクトを変形させることができる。 As described above, according to the three-dimensional object generation device according to the first embodiment, the text input by the keyboard or the like is analyzed and the three-dimensional object is virtually output as a real object. A three-dimensional object can be obtained from a very easy interface. Further, the three-dimensional object can be deformed by the input text.
なお、上記の実施の形態では、階層構造に従って、３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現を、オブジェクト名に分類する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現を、一階層に分類されたオブジェクト名に分類してもよい。 In the above-described embodiment, the description has been given of the case where the text expression related to the 3D object model is classified into the object name according to the hierarchical structure, but the present invention is not limited to this. The text representation related to the 3D object model may be classified into object names classified into one hierarchy.
また、後述する第２の実施の形態と同様に、３次元造形部によって、変形後３Ｄオブジェクトモデルを表わす３次元造形物を形成するようにしてもよい。 Moreover, you may make it form the three-dimensional modeling thing showing a 3D object model after a deformation | transformation by a three-dimensional modeling part similarly to 2nd Embodiment mentioned later.
また、後述する第２の実施の形態と同様に、音声入力を受け付けて、音声認識により入力されたテキストを解析するようにしてもよい。 Further, as in a second embodiment to be described later, a voice input may be received and a text input by voice recognition may be analyzed.
［第２の実施の形態］
＜システム構成＞
次に、第２の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
[Second Embodiment]
<System configuration>
Next, a three-dimensional object generation device according to the second embodiment will be described. In addition, about the part which becomes the structure similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.
第２の実施の形態では、音声入力を受け付けている点と、変形後３Ｄオブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成している点とが、第１の実施の形態と異なっている。 The second embodiment is different from the first embodiment in that a voice input is received and a three-dimensional structure is formed based on the post-deformation 3D object model. .
図５に示すように、第２の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置２００は、入力部１０、演算部２２０と、モデル出力部３０と、３次元造形部２３０とを備えている。 As illustrated in FIG. 5, the three-dimensional object generation device 200 according to the second embodiment includes an input unit 10, a calculation unit 220, a model output unit 30, and a three-dimensional modeling unit 230.
入力部１０は、３Ｄオブジェクトモデルに関する音声入力を受け付ける。例えば、「10cmの黄色い車」という音声入力を受け付ける。 The input unit 10 receives a voice input related to the 3D object model. For example, a voice input “10 cm yellow car” is accepted.
３次元造形部２３０は、演算部２２０による制御に従って、３次元の造形物を形成する。なお、３次元造形部２３０としては、従来既知の３次元プリンタを用いればよいため、詳細な説明を省略する。また、出力する方法は、実世界に３次元物体を構成できるものであれば、３次元プリンタをはじめ、特に種類は問わない。 The three-dimensional modeling unit 230 forms a three-dimensional modeled object according to control by the calculation unit 220. As the three-dimensional modeling unit 230, a conventionally known three-dimensional printer may be used, and detailed description thereof is omitted. The output method is not particularly limited as long as it can form a three-dimensional object in the real world.
演算部２２０は、音声認識部２２１、テキスト解析部２１、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２、モデル取得部２３、モデル変形部２４、及び３次元造形制御部２２５を備えている。なお、音声認識部２２１、テキスト解析部２１、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２、モデル取得部２３、及びモデル変形部２４が、３次元オブジェクトモデル生成部の一例である。 The calculation unit 220 includes a speech recognition unit 221, a text analysis unit 21, a 3D object model database 22, a model acquisition unit 23, a model deformation unit 24, and a 3D modeling control unit 225. The voice recognition unit 221, the text analysis unit 21, the 3D object model database 22, the model acquisition unit 23, and the model transformation unit 24 are examples of a three-dimensional object model generation unit.
音声認識部２２１は、入力された音声に対して、音声認識処理を行い、テキスト(例えば、「10cmの黄色い車」)に変換する。なお、音声認識処理の内容については、従来の音声認識（例えば、隠れマルコフモデルやHMMを用いた音声認識）を使えばよく、特に方式等は問わない。 The voice recognition unit 221 performs voice recognition processing on the input voice and converts it into text (for example, “10 cm yellow car”). Note that the content of the speech recognition process may be conventional speech recognition (for example, speech recognition using a hidden Markov model or HMM), and any method may be used.
テキスト解析部２１は、音声認識部２２１によって変換されたテキストから、対象となる３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現（例えば、「車」）及び属性値(例えば、「１０ｃｍの」、「黄色い」)を同定する。 The text analysis unit 21 identifies a text expression (for example, “car”) and attribute values (for example, “10 cm”, “yellow”) regarding the target 3D object model from the text converted by the speech recognition unit 221. To do.
モデル取得部２３は、テキスト解析部２１によって同定された３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現を、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２に記憶されているオブジェクト名と紐づけ、当該オブジェクト名の３Ｄオブジェクトモデルのデータを、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２から取得し、図６に示すように、モデル出力部３０により、取得した３Ｄオブジェクトモデルを出力する。 The model acquisition unit 23 associates the text representation related to the 3D object model identified by the text analysis unit 21 with the object name stored in the 3D object model database 22, and converts the 3D object model data of the object name to 3D Obtained from the object model database 22 and the obtained 3D object model is output by the model output unit 30 as shown in FIG.
モデル変形部２４は、モデル取得部２３で得られた３Ｄオブジェクトモデルを、テキスト解析部２１で同定した属性値にしたがって変形させて、図３に示すように、変形後３Ｄオブジェクトモデルを、モデル出力部３０により出力する。また、モデル変形部２４は、後段の３次元造形を高速化するため、変形後３Ｄオブジェクトモデルを意図的に分割する。例えば、変形後３Ｄオブジェクトモデルの大きさがもっとも短くなる軸方向を、３次元空間上の任意の軸方向から求め、求めた軸方向に、変形後３ＤオブジェクトモデルをＮ分割する。このとき、分割によりオブジェクト数が２倍よりも大きくならないように分割する。また、分割されたオブジェクトに対して、接着面が一意に定まるようマーキングしておく。 The model deformation unit 24 deforms the 3D object model obtained by the model acquisition unit 23 according to the attribute value identified by the text analysis unit 21, and outputs the deformed 3D object model as a model output as shown in FIG. Output by the unit 30. The model deforming unit 24 intentionally divides the post-deformation 3D object model in order to speed up the subsequent three-dimensional modeling. For example, the axial direction in which the size of the post-deformation 3D object model is the shortest is obtained from any axial direction in the three-dimensional space, and the post-deformation 3D object model is divided into N in the obtained axial direction. At this time, the division is performed so that the number of objects does not become larger than double. In addition, marking is performed on the divided objects so that the adhesion surface is uniquely determined.
３次元造形制御部２２５は、モデル変形部２４によって得られた変形後３Ｄオブジェクトモデルを表わす３次元の造形物（図７参照）が形成されるように、３次元造形部２３０を制御する。このとき、分割されたオブジェクト毎に、３次元の造形物が形成されるように、３次元造形部２３０を制御する。 The three-dimensional modeling control unit 225 controls the three-dimensional modeling unit 230 such that a three-dimensional modeled object (see FIG. 7) representing the post-deformation 3D object model obtained by the model deforming unit 24 is formed. At this time, the three-dimensional modeling unit 230 is controlled so that a three-dimensional model is formed for each divided object.
＜３次元オブジェクト生成装置の作用＞
次に、第２の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置２００の作用について説明する。まず、生成したい３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現及び属性値を表わす音声が、３次元オブジェクト生成装置２００に入力されると、３次元オブジェクト生成装置２００によって、図８に示す３次元オブジェクト生成処理ルーチンが実行される。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
<Operation of three-dimensional object generation device>
Next, the operation of the three-dimensional object generation device 200 according to the second embodiment will be described. First, when a voice representing a text representation and an attribute value related to a 3D object model to be generated is input to the 3D object generation device 200, the 3D object generation processing routine shown in FIG. Is done. In addition, about the process similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.
まず、ステップＳ２０１において、入力された音声に対して音声認識処理を行い、音声をテキストに変換する。そして、ステップＳ１０１において、上記ステップＳ２０１で得られたテキストを解析し、３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現及び属性値を同定する。 First, in step S201, speech recognition processing is performed on the input speech to convert the speech into text. In step S101, the text obtained in step S201 is analyzed to identify text representations and attribute values related to the 3D object model.
そして、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１０１で同定した３Ｄオブジェクトモデルに関するテキスト表現を、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２の３Ｄオブジェクトモデルのオブジェクト名の何れかに分類し、分類されたオブジェクト名に対応する３Ｄオブジェクトモデルのデータを、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２から取得し、モデル出力部３０により出力する。 In step S102, the text representation related to the 3D object model identified in step S101 is classified into any of the object names of the 3D object model in the 3D object model database 22, and the 3D object model corresponding to the classified object name is classified. Are obtained from the 3D object model database 22 and output by the model output unit 30.
次のステップＳ１０３では、上記ステップＳ１０２で取得した３Ｄオブジェクトモデルのデータを、上記ステップＳ１０１で同定した属性値に従って変形させて、モデル出力部３０により出力する。 In the next step S103, the data of the 3D object model acquired in step S102 is transformed according to the attribute value identified in step S101 and output by the model output unit 30.
そして、ステップＳ２０４において、上記ステップＳ１０３で得られた変形後３Ｄオブジェクトモデルを表わす３次元の造形物が形成されるように、３次元造形部２３０を制御して、３次元オブジェクト生成処理ルーチンを終了する。 In step S204, the three-dimensional modeling unit 230 is controlled to finish the three-dimensional object generation processing routine so that the three-dimensional model representing the post-deformation 3D object model obtained in step S103 is formed. To do.
以上説明したように、第２の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置によれば、音声認識で入力されたテキストを解析し、実物体として実空間上に３次元造形物を形成するため、ユーザが非常に容易なインタフェースから、３次元造形物を得ることができる。また、音声認識で入力されたテキストによって、３次元オブジェクトを変形させることができる。 As described above, according to the three-dimensional object generation device according to the second embodiment, in order to analyze a text input by speech recognition and form a three-dimensional structure in real space as a real object, A user can obtain a three-dimensional structure from an extremely easy interface. In addition, a three-dimensional object can be transformed by text input by voice recognition.
また、変形後３Ｄオブジェクトモデルを、分割によりオブジェクト数が２倍よりも大きくならないように、かつ、当該変形後３Ｄオブジェクトモデルの大きさがもっとも短くなる軸方向にＮ分割することにより、当該変形後３Ｄオブジェクトモデルを最小分割することができる。 Further, the post-deformation 3D object model is divided N times in the axial direction in which the size of the post-deformation 3D object model is the shortest, so that the number of objects does not become larger than twice due to the division. The 3D object model can be divided into minimum parts.
［第３の実施の形態］
＜システム構成＞
次に、第３の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置について説明する。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
[Third Embodiment]
<System configuration>
Next, a three-dimensional object generation device according to a third embodiment will be described. In addition, about the part which becomes the same structure as 1st Embodiment and 2nd Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.
第３の実施の形態では、既に３Ｄオブジェクトモデルが存在している状況において、音声入力を受け付けている点が、第２の実施の形態と異なっている。 The third embodiment is different from the second embodiment in that a voice input is accepted in a situation where a 3D object model already exists.
図９に示すように、第３の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置３００は、入力部１０、演算部３２０と、モデル出力部３０と、３次元造形部２３０とを備えている。 As illustrated in FIG. 9, the three-dimensional object generation device 300 according to the third embodiment includes an input unit 10, a calculation unit 320, a model output unit 30, and a three-dimensional modeling unit 230.
入力部１０は、３Ｄオブジェクトモデルのデータの入力を受け付けると共に、当該３Ｄオブジェクトモデルの属性値に関する音声入力を受け付ける。例えば、車の３Ｄオブジェクトモデルのデータの入力を受け付けると共に、「車を黄色くして」という音声入力を受け付ける。また、モデル出力部３０は、入力された３Ｄオブジェクトモデルを出力する。 The input unit 10 receives an input of 3D object model data and also receives an audio input related to an attribute value of the 3D object model. For example, an input of data of a 3D object model of a car is accepted, and a voice input “turn the car yellow” is accepted. The model output unit 30 outputs the input 3D object model.
演算部２２０は、音声認識部２２１、テキスト解析部３２１、モデル変形部３２４、及び３次元造形制御部２２５を備えている。 The calculation unit 220 includes a voice recognition unit 221, a text analysis unit 321, a model deformation unit 324, and a three-dimensional modeling control unit 225.
テキスト解析部３２１は、音声認識部２２１によって変換されたテキストから、対象となる３Ｄオブジェクトモデルに関する属性値を同定する。 The text analysis unit 321 identifies attribute values related to the target 3D object model from the text converted by the speech recognition unit 221.
モデル変形部３２４は、入力された３Ｄオブジェクトモデルを、テキスト解析部３２１で同定した属性値にしたがって変形させて、変形後３Ｄオブジェクトモデルを、モデル出力部３０により出力する。 The model deforming unit 324 deforms the input 3D object model according to the attribute value identified by the text analyzing unit 321, and outputs the deformed 3D object model by the model output unit 30.
＜３次元オブジェクト生成装置の作用＞
次に、本発明の第３の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置３００の作用について説明する。まず、３Ｄオブジェクトモデルのデータが、３次元オブジェクト生成装置３００に入力されると、モデル出力部３０により、入力された３Ｄオブジェクトモデルが出力される。そして、３Ｄオブジェクトモデルに関する属性値を表わす音声が、３次元オブジェクト生成装置３００に入力されると、３次元オブジェクト生成装置３００によって、図１０に示す３次元オブジェクト生成処理ルーチンが実行される。なお、第２の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
<Operation of three-dimensional object generation device>
Next, the operation of the three-dimensional object generation device 300 according to the third embodiment of the present invention will be described. First, when 3D object model data is input to the three-dimensional object generation device 300, the input 3D object model is output by the model output unit 30. Then, when sound representing attribute values related to the 3D object model is input to the 3D object generation device 300, the 3D object generation processing routine shown in FIG. In addition, about the process similar to 2nd Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.
まず、ステップＳ２０１において、入力された音声に対して音声認識処理を行い、音声をテキストに変換する。そして、ステップＳ３０１において、上記ステップＳ２０１で得られたテキストを解析し、３Ｄオブジェクトモデルに関する属性値を同定する。 First, in step S201, speech recognition processing is performed on the input speech to convert the speech into text. In step S301, the text obtained in step S201 is analyzed to identify attribute values related to the 3D object model.
そして、ステップＳ３０２において、入力された３Ｄオブジェクトモデルのデータを、上記ステップＳ３０１で同定した属性値に従って変形させて、モデル出力部３０により出力する。 In step S302, the input 3D object model data is transformed according to the attribute value identified in step S301, and is output by the model output unit 30.
そして、ステップＳ２０４において、上記ステップＳ３０２で得られた変形後３Ｄオブジェクトモデルを表わす３次元の造形物が形成されるように、３次元造形部２３０を制御して、３次元オブジェクト生成処理ルーチンを終了する。 In step S204, the three-dimensional modeling unit 230 is controlled to finish the three-dimensional object generation processing routine so that a three-dimensional model representing the post-deformation 3D object model obtained in step S302 is formed. To do.
以上説明したように、第３の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置によれば、音声認識で入力されたテキストを解析し、３次元オブジェクトを変形させて、実物体として実空間上に３次元造形物を形成するため、ユーザが非常に容易なインタフェースから、３次元造形物を得ることができる。 As described above, according to the three-dimensional object generation device according to the third embodiment, the text input by speech recognition is analyzed, the three-dimensional object is deformed, and the three-dimensional object in the real space is analyzed. In order to form a three-dimensional structure, the user can obtain a three-dimensional structure from an extremely easy interface.
なお、上記の実施の形態では、音声入力を受け付ける場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、テキスト入力を受け付けるようにしてもよい。 In the above embodiment, the case where voice input is accepted has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and text input may be accepted.
また、変形後３Ｄオブジェクトモデルを表わす３次元造形物を形成せずに、変形後３Ｄオブジェクトモデルをモデル出力部により出力するだけであってもよい。 Further, the post-deformation 3D object model may be simply output by the model output unit without forming the three-dimensional structure representing the post-deformation 3D object model.
［第４の実施の形態］
＜システム構成＞
次に、第４の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置について説明する。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
[Fourth Embodiment]
<System configuration>
Next, a three-dimensional object generation device according to a fourth embodiment will be described. In addition, about the part which becomes the same structure as 1st Embodiment and 2nd Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.
第４の実施の形態では、音声入力のまま、３Ｄオブジェクトモデルのオブジェクト名に分類している点が、第２の実施の形態と異なっている。 The fourth embodiment is different from the second embodiment in that it is classified into the object name of the 3D object model with the voice input.
図１１に示すように、第４の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置４００は、入力部１０、演算部４２０と、モデル出力部３０と、３次元造形部２３０とを備えている。 As illustrated in FIG. 11, the three-dimensional object generation device 400 according to the fourth embodiment includes an input unit 10, a calculation unit 420, a model output unit 30, and a three-dimensional modeling unit 230.
入力部１０は、３Ｄオブジェクトモデルに関する音声入力を受け付ける。 The input unit 10 receives a voice input related to the 3D object model.
演算部４２０は、音声解析部４２１、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２、モデル取得部４２３、モデル変形部２４、及び３次元造形制御部２２５を備えている。 The calculation unit 420 includes a voice analysis unit 421, a 3D object model database 22, a model acquisition unit 423, a model deformation unit 24, and a three-dimensional modeling control unit 225.
音声解析部４２１は、入力された音声から、対象となる３Ｄオブジェクトモデルに関するオブジェクト名及び属性値を同定する。 The voice analysis unit 421 identifies the object name and attribute value related to the target 3D object model from the input voice.
具体的には、入力された音声信号を、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２に記憶されているオブジェクト名に分類する。分類モデルについては、音声信号とクラスラベル（オブジェクト名）とを１対１で対応付けした学習データを複数用意し、学習データに基づいて、分類モデルを学習しておけばよい。 Specifically, the input audio signal is classified into object names stored in the 3D object model database 22. As for the classification model, a plurality of learning data in which audio signals and class labels (object names) are associated one-to-one are prepared, and the classification model is learned based on the learning data.
また、入力された音声信号を、３Ｄオブジェクトモデルに関する属性値に分類する。分類モデルについては、音声信号とクラスラベル（属性値）とを１対１で対応付けした学習データを複数用意し、学習データに基づいて、分類モデルを学習しておけばよい。 Also, the input audio signal is classified into attribute values related to the 3D object model. As for the classification model, a plurality of learning data in which a speech signal and a class label (attribute value) are associated one-to-one are prepared, and the classification model is learned based on the learning data.
モデル取得部４２３は、音声解析部４２１によって同定されたオブジェクト名の３Ｄオブジェクトモデルのデータを、３Ｄオブジェクトモデルデータベース２２から取得し、モデル出力部３０により、取得した３Ｄオブジェクトモデルを出力する。 The model acquisition unit 423 acquires the 3D object model data of the object name identified by the voice analysis unit 421 from the 3D object model database 22, and the model output unit 30 outputs the acquired 3D object model.
モデル変形部２４は、モデル取得部４２３で得られた３Ｄオブジェクトモデルを、音声解析部４２１で同定した属性値にしたがって変形させて、変形後３Ｄオブジェクトモデルを、モデル出力部３０により出力する。 The model deformation unit 24 deforms the 3D object model obtained by the model acquisition unit 423 according to the attribute value identified by the speech analysis unit 421, and outputs the deformed 3D object model by the model output unit 30.
なお、第４の実施の形態に係る３次元オブジェクト生成装置の他の構成及び作用については、第２の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。 In addition, about the other structure and effect | action of the three-dimensional object production | generation apparatus which concern on 4th Embodiment, since it is the same as that of 2nd Embodiment, description is abbreviate | omitted.
このように、音声入力を解析し、実物体として実空間上に３次元造形物を形成するため、ユーザが非常に容易なインタフェースから、３次元造形物を得ることができる。 In this way, since the voice input is analyzed and the three-dimensional structure is formed in the real space as a real object, the user can obtain the three-dimensional structure from a very easy interface.
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and applications are possible without departing from the gist of the present invention.
例えば、図１２のように、３Ｄオブジェクトモデルに文字を仮定し、発話した文字を表示する３Ｄオブジェクトモデルをそのまま出力し、あるいは、発話した文字を表示する３Ｄオブジェクトモデルの３次元造形物を形成するようにしてもよい。 For example, as shown in FIG. 12, assuming a character in the 3D object model, the 3D object model that displays the spoken character is output as it is, or a 3D object model of the 3D object model that displays the spoken character is formed. You may do it.
また、上記の実施の形態では、テキストや音声を、機械学習により学習された分類モデルを用いて、オブジェクト名に分類する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、テキストや音声を、ルールベースを用いて、オブジェクト名に分類してもよい。 In the above embodiment, the case where text and speech are classified into object names using a classification model learned by machine learning is described as an example. However, the present invention is not limited to this. Audio may be classified into object names using a rule base.
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。 In the present specification, the embodiment has been described in which the program is installed in advance. However, the program can be provided by being stored in a computer-readable recording medium.
１０ 入力部
２０、２２０、３２０、４２０ 演算部
２１、３２１ テキスト解析部
２２ ３Ｄオブジェクトモデルデータベース
２３、４２３ モデル取得部
２４、３２４ モデル変形部
３０ モデル出力部
１００、２００、３００、４００ ３次元オブジェクト生成装置
２２１ 音声認識部
２２５ ３次元造形制御部
２３０ ３次元造形部
４２１ 音声解析部
10 Input unit 20, 220, 320, 420 Operation unit 21, 321 Text analysis unit 22 3D object model database 23, 423 Model acquisition unit 24, 324 Model transformation unit 30 Model output unit 100, 200, 300, 400 Three-dimensional object generation Device 221 Speech recognition unit 225 3D modeling control unit 230 3D modeling unit 421 Speech analysis unit
Claims (11)
前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、複数の３次元オブジェクトモデルを記憶した３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得する３次元オブジェクトモデル取得部と、
を含み、
前記テキスト解析部は、前記テキストから、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定すると共に、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値を同定し、
前記３次元オブジェクトモデル取得部は、前記３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる３次元オブジェクト生成装置。 A text analysis unit for identifying a text representation related to the three-dimensional object model from the input text;
Based on the text representation identified by the text analysis unit, the 3D object model corresponding to the text representation identified by the text analysis unit is obtained from a 3D object model database storing a plurality of 3D object models. A three-dimensional object model acquisition unit to acquire;
Only including,
The text analysis unit identifies, from the text, a text representation related to the three-dimensional object model, and an attribute value added to the text representation related to the three-dimensional object model,
The three-dimensional object model acquisition unit acquires the three-dimensional object model corresponding to the text representation identified by the text analysis unit from the three-dimensional object model database, and the attribute value identified by the text analysis unit A three-dimensional object generation device that deforms the acquired three-dimensional object model based on the above .
前記音声認識部によって変換されたテキストから、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定するテキスト解析部と、
前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、複数の３次元オブジェクトモデルを記憶した３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得する３次元オブジェクトモデル取得部と、
を含み、
前記テキスト解析部は、前記テキストから、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定すると共に、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値を同定し、
前記３次元オブジェクトモデル取得部は、前記３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる３次元オブジェクト生成装置。 A speech recognition unit that performs speech recognition on input speech and converts it into text ;
A text analysis unit for identifying a text representation related to a three- dimensional object model from the text converted by the speech recognition unit ;
Based on the text representation identified by the text analysis unit, the 3D object model corresponding to the text representation identified by the text analysis unit is obtained from a 3D object model database storing a plurality of 3D object models. A three-dimensional object model acquisition unit to acquire;
Including
The text analysis unit identifies, from the text, a text representation related to the three-dimensional object model, and an attribute value added to the text representation related to the three-dimensional object model,
The three-dimensional object model acquisition unit acquires the three-dimensional object model corresponding to the text representation identified by the text analysis unit from the three-dimensional object model database, and the attribute value identified by the text analysis unit A three-dimensional object generation device that deforms the acquired three-dimensional object model based on the above .
前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる３次元オブジェクトモデル取得部と、
前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得された３次元オブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成する３次元造形部と、
を含む３次元オブジェクト生成装置。 Based on the morphological analysis result for the input text , a proper expression extraction process is performed to extract a proper noun as a text expression related to the three-dimensional object model. A text analysis unit that identifies the defined attribute value as an attribute value to be added to the text representation for the three-dimensional object model ;
A three-dimensional object model is acquired based on the text representation identified by the text analysis unit, and the acquired three-dimensional object model is deformed based on the attribute value identified by the text analysis unit. A dimensional object model acquisition unit;
Based on the three-dimensional object model acquired by the three-dimensional object model acquisition unit, a three-dimensional modeling unit that forms a three-dimensional model;
A three-dimensional object generation device.
前記音声認識部によって変換されたテキストに対する形態素解析結果に基づいて、固有表現抽出処理を行って、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現として、固有名詞を抽出すると共に、前記テキストから、前記固有名詞が属するクラスに対して予め定義されている属性値を、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値として同定するテキスト解析部と、
前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる３次元オブジェクトモデル取得部と、
前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得された３次元オブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成する３次元造形部と、
を含む３次元オブジェクト生成装置。 A speech recognition unit that performs speech recognition on input speech and converts it into text;
Based on the morphological analysis result for the text converted by the speech recognition unit , a proper expression extraction process is performed to extract a proper noun as a text expression related to a three-dimensional object model , and the proper noun belongs from the text A text analysis unit for identifying an attribute value defined in advance for the class as an attribute value to be added to a text expression related to the three-dimensional object model ;
A three-dimensional object model is acquired based on the text representation identified by the text analysis unit, and the acquired three-dimensional object model is deformed based on the attribute value identified by the text analysis unit. A dimensional object model acquisition unit;
Based on the three-dimensional object model acquired by the three-dimensional object model acquisition unit, a three-dimensional modeling unit that forms a three-dimensional model;
A three-dimensional object generation device.
３次元オブジェクトモデル取得部によって、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、複数の３次元オブジェクトモデルを記憶した３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得する、
３次元オブジェクト生成方法であって、
前記テキスト解析部によって同定することでは、前記テキストから、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定すると共に、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値を同定し、
前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得することでは、前記３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる３次元オブジェクト生成方法。 The text analysis unit identifies the text representation related to the 3D object model from the input text,
Based on the text representation identified by the text analysis unit by the 3D object model acquisition unit, a text representation identified by the text analysis unit is converted from a 3D object model database storing a plurality of 3D object models. Obtaining the corresponding three-dimensional object model;
A method for generating a three-dimensional object,
In the identification by the text analysis unit, the text representation related to the three-dimensional object model is identified from the text, and the attribute value added to the text representation related to the three-dimensional object model is identified,
In the acquisition by the three-dimensional object model acquisition unit, the three-dimensional object model corresponding to the text expression identified by the text analysis unit is acquired from the three-dimensional object model database, and is identified by the text analysis unit. A three-dimensional object generation method for deforming the acquired three-dimensional object model based on the attribute value .
テキスト解析部によって、前記音声認識部によって変換されたテキストから、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定し、
３次元オブジェクトモデル取得部によって、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、複数の３次元オブジェクトモデルを記憶した３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得する
３次元オブジェクト生成方法であって、
前記テキスト解析部によって同定することでは、前記テキストから、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現を同定すると共に、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値を同定し、
前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得することでは、前記３次元オブジェクトモデルデータベースから、前記テキスト解析部によって同定されたテキスト表現に対応する前記３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させる３次元オブジェクト生成方法。 The speech recognition unit recognizes the input speech and converts it to text .
A text analysis unit identifies a text representation related to the three- dimensional object model from the text converted by the voice recognition unit,
Based on the text representation identified by the text analysis unit by the 3D object model acquisition unit, a text representation identified by the text analysis unit is converted from a 3D object model database storing a plurality of 3D object models. Get the corresponding 3D object model
A method for generating a three-dimensional object,
In the identification by the text analysis unit, the text representation related to the three-dimensional object model is identified from the text, and the attribute value added to the text representation related to the three-dimensional object model is identified,
In the acquisition by the three-dimensional object model acquisition unit, the three-dimensional object model corresponding to the text expression identified by the text analysis unit is acquired from the three-dimensional object model database, and is identified by the text analysis unit. A three-dimensional object generation method for deforming the acquired three-dimensional object model based on the attribute value .
３次元オブジェクトモデル取得部によって、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させ、
３次元造形部によって、前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得された３次元オブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成する
３次元オブジェクト生成方法。 Based on the morphological analysis result for the input text by the text analysis unit , a proper expression extraction process is performed to extract a proper noun as a text expression related to the three-dimensional object model , and the proper noun belongs from the text Identifying an attribute value predefined for the class as an attribute value to be added to the text representation for the three-dimensional object model ;
A three-dimensional object model acquisition unit acquires a three-dimensional object model based on the text representation identified by the text analysis unit, and based on the attribute value identified by the text analysis unit, the acquired Transform the 3D object model ,
A three-dimensional object generation method for forming a three-dimensional object by a three-dimensional modeling unit based on the three-dimensional object model acquired by the three-dimensional object model acquiring unit.
テキスト解析部によって、前記音声認識部によって変換されたテキストに対する形態素解析結果に基づいて、固有表現抽出処理を行って、３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現として、固有名詞を抽出すると共に、前記テキストから、前記固有名詞が属するクラスに対して予め定義されている属性値を、前記３次元オブジェクトモデルに関するテキスト表現に付加される属性値として同定し、
３次元オブジェクトモデル取得部によって、前記テキスト解析部によって同定された前記テキスト表現に基づいて、３次元オブジェクトモデルを取得し、前記テキスト解析部によって同定された前記属性値に基づいて、前記取得した前記３次元オブジェクトモデルを変形させ、
３次元造形部によって、前記３次元オブジェクトモデル取得部によって取得された３次元オブジェクトモデルに基づいて、３次元の造形物を形成する
３次元オブジェクト生成方法。 The speech recognition unit recognizes the input speech and converts it to text.
Based on the morphological analysis result for the text converted by the speech recognition unit, the text analysis unit performs a specific expression extraction process to extract a proper noun as a text expression related to the three-dimensional object model , and from the text, Identifying an attribute value predefined for the class to which the proper noun belongs as an attribute value to be added to the text representation for the three-dimensional object model ;
A three-dimensional object model acquisition unit acquires a three-dimensional object model based on the text representation identified by the text analysis unit, and based on the attribute value identified by the text analysis unit, the acquired Transform the 3D object model ,
A three-dimensional object generation method for forming a three-dimensional object by a three-dimensional modeling unit based on the three-dimensional object model acquired by the three-dimensional object model acquiring unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2013032479A JP5908855B2 (en) | 2013-02-21 | 2013-02-21 | Three-dimensional object generation device, method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2013032479A JP5908855B2 (en) | 2013-02-21 | 2013-02-21 | Three-dimensional object generation device, method, and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2014164350A JP2014164350A (en) | 2014-09-08 |
| JP5908855B2 true JP5908855B2 (en) | 2016-04-26 |
Family
ID=51614937
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2013032479A Expired - Fee Related JP5908855B2 (en) | 2013-02-21 | 2013-02-21 | Three-dimensional object generation device, method, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5908855B2 (en) |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5630121A (en) * | 1993-02-02 | 1997-05-13 | International Business Machines Corporation | Archiving and retrieving multimedia objects using structured indexes |
| JP2000005939A (en) * | 1998-06-24 | 2000-01-11 | Hitachi Ltd | Three-dimensional product fabrication system |
| JP2002279443A (en) * | 2001-03-16 | 2002-09-27 | Minolta Co Ltd | Image reproducing device, tv broadcast system, image transmitter, and image data transmitting method |
| JP4432409B2 (en) * | 2003-08-27 | 2010-03-17 | 富士フイルム株式会社 | Manufacturing method of three-dimensional structure |
| JP4603373B2 (en) * | 2004-01-27 | 2010-12-22 | パナソニック株式会社 | Image creating apparatus and image creating method |
| JP5291351B2 (en) * | 2008-02-01 | 2013-09-18 | ヤフー株式会社 | Evaluation expression extraction method, evaluation expression extraction device, and evaluation expression extraction program |
| KR101644789B1 (en) * | 2009-04-10 | 2016-08-04 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and Method for providing information related to broadcasting program |
-
2013
- 2013-02-21 JP JP2013032479A patent/JP5908855B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2014164350A (en) | 2014-09-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7193252B2 (en) | Captioning image regions | |
| US20200251091A1 (en) | System and method for defining dialog intents and building zero-shot intent recognition models | |
| CN110795913B (en) | Text encoding method, device, storage medium and terminal | |
| WO2018086519A1 (en) | Method and device for identifying specific text information | |
| JP6962747B2 (en) | Data synthesizer and method | |
| CN110969023B (en) | Text similarity determination method and device | |
| CN115797706B (en) | Target detection method, target detection model training method and related device | |
| CN115186774B (en) | Intelligent cable stripping equipment and method thereof | |
| KR20230016794A (en) | Method, computer device, and computer program to generate data using language model | |
| JP2020119154A5 (en) | ||
| CN116151263A (en) | Multi-mode named entity recognition method, device, equipment and storage medium | |
| CN110135583B (en) | Method and device for generating label information and electronic equipment | |
| JP5604574B1 (en) | Object generation device, method, and program | |
| CN105468574A (en) | Decorative font synthesizing method | |
| JP5908855B2 (en) | Three-dimensional object generation device, method, and program | |
| JP5701941B2 (en) | Three-dimensional object identification device, three-dimensional object generation device, method, and program | |
| JP5833166B2 (en) | Object generation device, method, and program | |
| JP6531025B2 (en) | Word expansion device, classification device, machine learning device, method, and program | |
| CN116127019A (en) | Dynamic parameter and visual model generation WEB 2D automatic modeling engine system | |
| CN114840680A (en) | Entity relationship joint extraction method, device, storage medium and terminal | |
| Ogihara et al. | The semantic shapes of popular music lyrics: Graph-based representation, analysis, and interpretation of popular music lyrics in semantic natural language embedding space | |
| JP2011118481A (en) | Program and apparatus for processing image | |
| CN111274392B (en) | Multi-channel joint processing method and device | |
| CN113129399A (en) | Pattern generation | |
| JP7465025B1 (en) | Information processing device, inference device, machine learning device, information processing method, inference method, and machine learning method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150114 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20151120 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20151201 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160128 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160223 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160324 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5908855 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |