JP6470387B1 - ヘッドマウントデバイスを介して情報を提供するためにコンピュータによって実行される方法、当該方法をコンピュータに実行させるプログラム、および、情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】仮想現実空間で展開されるファッションショーにおいてヘッドマウントデバイス（ＨＭＤ）のユーザの衣類に対する関心度を判別する。【解決手段】ＨＭＤが接続されたコンピュータのプロセッサが実行する処理は、仮想空間にファッションショー画像を投影するステップＳ１７３０と、衣類に対する視線が一定時間以上継続している場合に、衣類の詳細情報を提示するステップＳ１７６０と、関心度を導出するステップＳ１７８０とを含む。【選択図】図１７

Description

本開示は仮想現実体験（以下「仮想体験」ともいう。）の提供に関し、より特定的には、ヘッドマウントデバイス（Head Mounted Device：ＨＭＤ）によって提供される仮想現実空間にファッションショーを展開する技術に関する。

インターネットを用いて、仮想の試着を体験できる技術が知られている。例えば、特開２００２−３２６４０号公報（特許文献１）は、「インターネット上に専門店の仮想店舗、仮想マーケットを設け」、「顧客の趣向、データを登録し、かつ店舗側よりアンケート形式で顧客の好み、容姿等のデータを収集して個人別のファイルを作」り、「これらのデータを総合して人工現実感を創って顧客が着衣して歩いたり、走ったりする姿を多方面から見る事を可能にする」技術を開示している（［要約］の［解決手段］参照）。

特開２００２−３２６４０号公報

衣類、小物その他のファッションアイテムは、ファッションショーで公開されることもある。ファッションショーは、スマートフォンその他の端末でも見ることができ、さらに、ファッションショーで公開される衣類を購入することもできる。したがって、購入される衣類が人気のある衣類と推定される。

一方、ファッションショーを端末で見る場合、画面に制約があり、端末のユーザはファッションショーに没入することができない。また、現実のファッションショーの会場の収容人数は限られている。したがって、会場の収容人数の制約を受けることなく、ファッションショーに没入できる技術が必要とされている。

また、端末を用いてファッションショーを見ているユーザについては、当該ファッションショーに対する関心度を把握できない場合がある。例えば、ユーザが端末からモデルが着用している衣類を購入した場合、当該衣類に対する関心度はあると推定される。その一方、ユーザが衣類を購入しない場合、ファッションショーの後に購入する場合もあり、購入しないことが低関心度とは限らない。したがって、ファッションショーを見ているユーザの関心度を把握する技術が必要とされている。

本開示は上述のような背景に鑑みなされたものであって、ある局面における目的は、ファッションショーを見ているユーザの関心度を把握する技術を提供することである。

ある実施の形態に従うと、ヘッドマウントデバイスを介して情報を提供するためにコンピュータによって実行される方法が提供される。この方法は、仮想空間を定義するステップと、一つ以上の衣類オブジェクトを装着したモデルオブジェクトを当該仮想空間に配置するステップと、当該モデルオブジェクトを当該ヘッドマウントデバイスに表示するステップと、当該ヘッドマウントデバイスのユーザによる当該一つ以上の衣類オブジェクトに対する動作を検出するステップと、当該動作に基づいて、当該ヘッドマウントデバイスに表示される当該一つ以上の衣類オブジェクトまたは当該モデルオブジェクトに対する当該ユーザの関心度を判別するステップとを含む。

ある実施の形態に従うと、ヘッドマウントデバイスのユーザのファッションショーに対する関心度を精度よく判別できる。

この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

ある実施の形態に従うＨＭＤシステム１００の構成の概略を表す図である。 一局面に従うコンピュータ２００のハードウェア構成の一例を表すブロック図である。 ある実施の形態に従うＨＭＤ１１０に設定されるｕｖｗ視野座標系を概念的に表す図である。 ある実施の形態に従う仮想空間２を表現する一態様を概念的に表す図である。 ある実施の形態に従うＨＭＤ１１０を装着するユーザ１９０の頭部を上から表した図である。 仮想空間２において視界領域２３をＸ方向から見たＹＺ断面を表す図である。 仮想空間２において視界領域２３をＹ方向から見たＸＺ断面を表す図である。 ある実施の形態に従うコントローラ１６０の概略構成を表す図である。 ある実施の形態に従うコンピュータ２００をモジュール構成として表すブロック図である。 ある実施の形態に従うＨＭＤシステム１００において実行される処理の一部を表すシーケンスチャートである。 ユーザの顔画像５０から口を検出する制御について説明する図である。 トラッキングモジュール２６２が口の形状を検出する処理を説明する図（その１）である。 トラッキングモジュール２６２が口の形状を検出する処理を説明するための図（その２）である。 フェイストラッキングのためにストレージ１２に格納されたデータの一例を表す図である。 ユーザ１９０が無表情時に取得される顔の特徴点を表す図である。 ユーザ１９０が驚いたときに取得される顔の特徴点を表す図である。 サーバが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。 ＨＭＤ１１０のモニタ１１２に表示される画像の一例を表わす図である。 モニタ１１２が仮想空間２において詳細情報１９００を示した状態を表わす図である。 モデルオブジェクト１８４０が着ている衣類の購入を受け付ける画面を表わす図である。 サーバ１５０のストレージ１５４におけるデータの格納の一態様を表わす図（その１）である。 サーバ１５０のストレージ１５４におけるデータの格納の一態様を表わす図（その２）である。 ユーザ１９０、ＨＭＤ１１０に接続されたコンピュータ２００、およびサーバ１５０が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。 当該局面において行なわれる処理の一部を表わすフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

［ＨＭＤシステムの構成］
図１を参照して、ＨＭＤ（Head-Mounted Device）システム１００の構成について説明する。図１は、ある実施の形態に従うＨＭＤシステム１００の構成の概略を表す図である。ある局面において、ＨＭＤシステム１００は、家庭用のシステムとしてあるいは業務用のシステムとして提供される。

ＨＭＤシステム１００は、ＨＭＤ１１０と、ＨＭＤセンサ１２０と、コントローラ１６０と、コンピュータ２００とを備える。ＨＭＤ１１０は、モニタ１１２と、注視センサ１４０と、スピーカ１１５と、第１カメラ１１６と、第２カメラ１１７と、マイク１１９とを含む。コントローラ１６０は、モーションセンサ１３０を含み得る。

ある局面において、コンピュータ２００は、インターネットその他のネットワーク１９に接続可能であり、ネットワーク１９に接続されているサーバ１５０その他のコンピュータと通信可能である。他の局面において、ＨＭＤ１１０は、ＨＭＤセンサ１２０の代わりに、センサ１１４を含み得る。

サーバ１５０は、プロセッサ１５１と、メモリ１５２と、通信インターフェイス１５３とを含む。サーバ１５０は、周知の構成を有するコンピュータによって実現される。プロセッサ１５１は、命令を実行する。メモリ１５２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）その他の揮発性メモリである。通信インターフェイス１５３は、コンピュータ２００、ユーザ端末２０１Ａ，２０１Ｎ等と通信する。ストレージ１５４は、サーバ１５０がコンピュータ２００その他の外部の装置から受信したデータまたはプロセッサ１５１によって生成されたデータを保持する。ストレージ１５４は、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Disc）その他の不揮発性の記憶装置によって実現され得る。

ＨＭＤ１１０は、ユーザ１９０の頭部に装着され、動作中に仮想空間２をユーザ１９０に提供し得る。より具体的には、ＨＭＤ１１０は、右目用の画像および左目用の画像をモニタ１１２にそれぞれ表示する。ユーザ１９０の各目がそれぞれの画像を視認すると、ユーザ１９０は、両目の視差に基づき当該画像を３次元の画像として認識し得る。

モニタ１１２は、たとえば、非透過型の表示装置として実現される。ある局面において、モニタ１１２は、ユーザ１９０の両目の前方に位置するようにＨＭＤ１１０の本体に配置されている。したがって、ユーザ１９０は、モニタ１１２に表示される３次元画像を視認すると、仮想空間２に没入することができる。ある実施の形態において、仮想空間２は、たとえば、背景、ユーザ１９０が操作可能なオブジェクト、ユーザ１９０が選択可能なメニューの画像を含む。複数のコンピュータ２００が各ユーザの動作に基づく信号を受け渡しすることで、複数のユーザが一の仮想空間２で仮想体験できる構成であれば、各ユーザに対応するアバターオブジェクトが、仮想空間２に提示される。

なお、オブジェクトとは、仮想空間２に存在する仮想の物体である。ある局面において、オブジェクトは、ユーザに対応するアバターオブジェクト、アバターオブジェクトが身に着ける仮想アクセサリおよび仮想衣類、ユーザに関する情報が示されたパネルを模した仮想パネル、手紙を模した仮想手紙、およびポストを模した仮想ポストなどを含む。さらに、アバターオブジェクトは、仮想空間２においてユーザ１９０を象徴するキャラクタであり、たとえば人型、動物型、ロボット型などを含む。オブジェクトの形は様々である。ユーザ１９０は、予め決められたオブジェクトの中から好みのオブジェクトを仮想空間２に提示するようにしてもよいし、自分が作成したオブジェクトを仮想空間２に提示するようにしてもよい。

ある実施の形態において、モニタ１１２は、所謂スマートフォンその他の情報表示端末が備える液晶モニタまたは有機ＥＬ（Electro Luminescence）モニタとして実現され得る。

ある局面において、モニタ１１２は、右目用の画像を表示するためのサブモニタと、左目用の画像を表示するためのサブモニタとを含み得る。他の局面において、モニタ１１２は、右目用の画像と左目用の画像とを一体として表示する構成であってもよい。この場合、モニタ１１２は、高速シャッタを含む。高速シャッタは、画像がいずれか一方の目にのみ認識されるように、右目用の画像と左目用の画像とを交互に表示可能に作動する。

注視センサ１４０は、ユーザ１９０の右目および左目の視線が向けられる方向（視線方向）を検出する。当該方向の検出は、たとえば、公知のアイトラッキング機能によって実現される。注視センサ１４０は、当該アイトラッキング機能を有するセンサにより実現される。ある局面において、注視センサ１４０は、右目用のセンサおよび左目用のセンサを含むことが好ましい。注視センサ１４０は、たとえば、ユーザ１９０の右目および左目に赤外光を照射するとともに、照射光に対する角膜および虹彩からの反射光を受けることにより各眼球の回転角を検出するセンサであってもよい。注視センサ１４０は、検出した各回転角に基づいて、ユーザ１９０の視線方向を検知することができる。

スピーカ１１５は、コンピュータ２００から受信した音声データに対応する音声（発話）を外部に出力する。マイク１１９は、ユーザ１９０の発話に対応する音声データをコンピュータ２００に出力する。ユーザ１９０は、マイク１１９を用いて他のユーザに向けて発話する一方で、スピーカ１１５を用いて他のユーザの音声（発話）を聞くことができる。

より具体的には、ユーザ１９０がマイク１１９に向かって発話すると、当該ユーザ１９０の発話に対応する音声データがコンピュータ２００に入力される。コンピュータ２００は、その音声データを、ネットワーク１９を介してサーバ１５０に出力する。サーバ１５０は、コンピュータ２００から受信した音声データを、ネットワーク１９を介して他のコンピュータ２００に出力する。他のコンピュータ２００は、サーバ１５０から受信した音声データを、他のユーザが装着するＨＭＤ１１０のスピーカ１１５に出力する。これにより、他のユーザは、ＨＭＤ１１０のスピーカ１１５を介してユーザ１９０の音声を聞くことができる。同様に、他のユーザからの発話は、ユーザ１９０が装着するＨＭＤ１１０のスピーカ１１５から出力される。

第１カメラ１１６は、ユーザ１９０の顔の下部を撮影するようにＨＭＤ１１０の筐体に設けられている。より具体的には、第１カメラ１１６は、ユーザ１９０の鼻、頬、および口などを撮影する。第２カメラ１１７は、ユーザ１９０の目および眉などを撮影するようにＨＭＤ１１０の筐体に設けられている。本実施の形態において、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０側の筐体をＨＭＤ１１０の内側、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０とは逆側の筐体をＨＭＤ１１０の外側と定義する。ある局面において、第１カメラ１１６は、ＨＭＤ１１０の外側に配置され、第２カメラ１１７は、ＨＭＤ１１０の内側に配置され得る。第１カメラ１１６および第２カメラ１１７が生成した画像は、コンピュータ２００に入力される。

コンピュータ２００は、他のユーザのコンピュータ２００から受信した音声データに応じて、当該他のユーザに対応する他アバターオブジェクトを動かすような画像をモニタ１１２に表示する。たとえば、ある局面において、コンピュータ２００は、他アバターオブジェクトの口を動かすような画像をモニタ１１２に表示することで、あたかも仮想空間２内でアバターオブジェクト同士が会話しているかのように仮想空間２を表現する。このように、複数のコンピュータ２００間で音声データの送受信が行なわれることで、一の仮想空間２内で複数のユーザ間での会話（チャット）が実現される。

ＨＭＤセンサ１２０は、複数の光源（図示しない）を含む。各光源は、たとえば、赤外線を発するＬＥＤ（Light Emitting Diode）により実現される。ＨＭＤセンサ１２０は、ＨＭＤ１１０の動きを検出するためのポジショントラッキング機能を有する。ＨＭＤセンサ１２０は、この機能を用いて、現実空間内におけるＨＭＤ１１０の位置および傾きを検出する。

なお、他の局面において、ＨＭＤセンサ１２０は、カメラにより実現されてもよい。この場合、ＨＭＤセンサ１２０は、カメラから出力されるＨＭＤ１１０の画像情報を用いて、画像解析処理を実行することにより、ＨＭＤ１１０の位置および傾きを検出することができる。

他の局面において、ＨＭＤ１１０は、位置検出器として、ＨＭＤセンサ１２０の代わりに、センサ１１４を備えてもよい。ＨＭＤ１１０は、センサ１１４を用いて、ＨＭＤ１１０自身の位置および傾きを検出し得る。たとえば、センサ１１４が、角速度センサ、地磁気センサ、加速度センサ、あるいはジャイロセンサなどである場合、ＨＭＤ１１０は、ＨＭＤセンサ１２０の代わりに、これらの各センサのいずれかを用いて、自身の位置および傾きを検出し得る。一例として、センサ１１４が角速度センサである場合、角速度センサは、現実空間におけるＨＭＤ１１０の３軸周りの角速度を経時的に検出する。ＨＭＤ１１０は、各角速度に基づいて、ＨＭＤ１１０の３軸周りの角度の時間的変化を算出し、さらに、角度の時間的変化に基づいて、ＨＭＤ１１０の傾きを算出する。

また、ＨＭＤ１１０は、透過型表示装置を備えていても良い。この場合、当該透過型表示装置は、その透過率を調整することにより、一時的に非透過型の表示装置として構成可能であってもよい。また、視野画像は仮想空間２を構成する画像の一部に、現実空間を提示する構成を含んでいてもよい。たとえば、ＨＭＤ１１０に搭載されたカメラで撮影した画像を視野画像の一部に重畳して表示させてもよいし、当該透過型表示装置の一部の透過率を高く設定することにより、視野画像の一部から現実空間を視認可能にしてもよい。

サーバ１５０は、コンピュータ２００にプログラムを送信し得る。他の局面において、サーバ１５０は、他のユーザによって使用されるＨＭＤ１１０に仮想現実を提供するための他のコンピュータ２００と通信し得る。たとえば、アミューズメント施設において、複数のユーザが参加型のゲームを行なう場合、各コンピュータ２００は、各ユーザの動作に基づく信号を他のコンピュータ２００と通信して、同じ仮想空間２において複数のユーザが共通のゲームを楽しむことを可能にする。また、上述したように、複数のコンピュータ２００が各ユーザの動作に基づく信号を送受信することで、一の仮想空間２内で複数のユーザが会話を楽しむことができる。

コントローラ１６０は、ユーザ１９０からコンピュータ２００への命令の入力を受け付ける。ある局面において、コントローラ１６０は、ユーザ１９０によって把持可能に構成される。他の局面において、コントローラ１６０は、ユーザ１９０の身体あるいは衣類の一部に装着可能に構成される。他の局面において、コントローラ１６０は、コンピュータ２００から送られる信号に基づいて、振動、音、光のうちの少なくともいずれかを出力するように構成されてもよい。他の局面において、コントローラ１６０は、仮想現実を提供する空間に配置されるオブジェクトの位置や動きを制御するためにユーザ１９０によって与えられる操作を受け付ける。

モーションセンサ１３０は、ある局面において、ユーザ１９０の手に取り付けられて、ユーザ１９０の手の動きを検出する。たとえば、モーションセンサ１３０は、手の回転速度、回転数などを検出する。モーションセンサ１３０によって得られたユーザ１９０の手の動きの検出結果を表すデータ（以下、検出データともいう）は、コンピュータ２００に送られる。モーションセンサ１３０は、たとえば、手袋型のコントローラ１６０に設けられている。ある実施の形態において、現実空間における安全のため、コントローラ１６０は、手袋型のようにユーザ１９０の手に装着されることにより容易に飛んで行かないものに装着されるのが望ましい。他の局面において、ユーザ１９０に装着されないセンサがユーザ１９０の手の動きを検出してもよい。たとえば、ユーザ１９０を撮影するカメラの信号が、ユーザ１９０の動作を表す信号として、コンピュータ２００に入力されてもよい。モーションセンサ１３０とコンピュータ２００とは、有線により、または無線により互いに接続される。無線の場合、通信形態は特に限られず、たとえば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）その他の公知の通信手法が用いられる。

他の局面において、ＨＭＤシステム１００は、テレビジョン放送受信チューナを備えてもよい。このような構成によれば、ＨＭＤシステム１００は、仮想空間２においてテレビ番組を表示することができる。

さらに他の局面において、ＨＭＤシステム１００は、インターネットに接続するための通信回路、あるいは、電話回線に接続するための通話機能を備えていてもよい。

［コンピュータのハードウェア構成］
図２を参照して、本実施の形態に係るコンピュータ２００について説明する。図２は、一局面に従うコンピュータ２００のハードウェア構成の一例を表すブロック図である。コンピュータ２００は、主たる構成要素として、プロセッサ１０と、メモリ１１と、ストレージ１２と、入出力インターフェース１３と、通信インターフェース１４とを備える。各構成要素は、それぞれ、バス１５に接続されている。

プロセッサ１０は、コンピュータ２００に与えられる信号に基づいて、あるいは、予め定められた条件が成立したことに基づいて、メモリ１１またはストレージ１２に格納されているプログラムに含まれる一連の命令を実行する。ある局面において、プロセッサ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processor Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）その他のデバイスとして実現される。

メモリ１１は、プログラムおよびデータを一時的に保存する。プログラムは、たとえば、ストレージ１２からロードされる。データは、コンピュータ２００に入力されたデータと、プロセッサ１０によって生成されたデータとを含む。ある局面において、メモリ１１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）その他の揮発メモリとして実現される。

ストレージ１２は、プログラムおよびデータを永続的に保持する。ストレージ１２は、たとえば、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、ハードディスク装置、フラッシュメモリ、その他の不揮発記憶装置として実現される。ストレージ１２に格納されるプログラムは、ＨＭＤシステム１００において仮想空間２を提供するためのプログラム、シミュレーションプログラム、ゲームプログラム、ユーザ認証プログラム、他のコンピュータ２００との通信を実現するためのプログラムを含む。ストレージ１２に格納されるデータは、仮想空間２を規定するためのデータおよびオブジェクトなどを含む。

なお、他の局面において、ストレージ１２は、メモリカードのように着脱可能な記憶装置として実現されてもよい。さらに他の局面において、コンピュータ２００に内蔵されたストレージ１２の代わりに、外部の記憶装置に保存されているプログラムおよびデータを使用する構成が使用されてもよい。このような構成によれば、たとえば、アミューズメント施設のように複数のＨＭＤシステム１００が使用される場面において、プログラムやデータの更新を一括して行なうことが可能になる。

ある実施の形態において、入出力インターフェース１３は、ＨＭＤ１１０、ＨＭＤセンサ１２０またはモーションセンサ１３０との間で信号を通信する。ある局面において、入出力インターフェース１３は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェース、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）その他の端子を用いて実現される。なお、入出力インターフェース１３は上述のものに限られない。

ある実施の形態において、入出力インターフェース１３は、さらに、コントローラ１６０と通信し得る。たとえば、入出力インターフェース１３は、モーションセンサ１３０から出力された信号の入力を受ける。他の局面において、入出力インターフェース１３は、プロセッサ１０から出力された命令を、コントローラ１６０に送る。当該命令は、振動、音声出力、発光などをコントローラ１６０に指示する。コントローラ１６０は、当該命令を受信すると、その命令に応じて、振動、音声出力または発光のいずれかを実行する。

通信インターフェース１４は、ネットワーク１９に接続されて、ネットワーク１９に接続されている他のコンピュータ（たとえば、サーバ１５０、他のユーザのコンピュータ２００など）と通信する。ある局面において、通信インターフェース１４は、たとえば、ＬＡＮ（Local Area Network）その他の有線通信インターフェース、あるいは、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）その他の無線通信インターフェースとして実現される。なお、通信インターフェース１４は上述のものに限られない。

ある局面において、プロセッサ１０は、ストレージ１２にアクセスし、ストレージ１２に格納されている１つ以上のプログラムをメモリ１１にロードし、当該プログラムに含まれる一連の命令を実行する。当該１つ以上のプログラムは、コンピュータ２００のオペレーティングシステム、仮想空間２を提供するためのアプリケーションプログラム、コントローラ１６０を用いて仮想空間２で実行可能なゲームソフトウェアなどを含み得る。プロセッサ１０は、入出力インターフェース１３を介して、仮想空間２を提供するための信号をＨＭＤ１１０に送る。ＨＭＤ１１０は、その信号に基づいてモニタ１１２に映像を表示する。

なお、図２に示される例では、コンピュータ２００は、ＨＭＤ１１０の外部に設けられる構成が示されているが、他の局面において、コンピュータ２００は、ＨＭＤ１１０に内蔵されてもよい。一例として、モニタ１１２を含む携帯型の情報通信端末（たとえば、スマートフォン）がコンピュータ２００として機能してもよい。

また、コンピュータ２００は、複数のＨＭＤ１１０に共通して用いられる構成であってもよい。このような構成によれば、たとえば、複数のユーザに同一の仮想空間２を提供することもできるので、各ユーザは同一の仮想空間２で他のユーザと同一のアプリケーションを楽しむことができる。

ある実施の形態において、ＨＭＤシステム１００では、グローバル座標系が予め設定されている。グローバル座標系は、現実空間における鉛直方向、鉛直方向に直交する水平方向、ならびに、鉛直方向および水平方向の双方に直交する前後方向にそれぞれ平行な、３つの基準方向（軸）を有する。本実施の形態では、グローバル座標系は視点座標系の一つである。そこで、グローバル座標系における水平方向、鉛直方向（上下方向）、および前後方向は、それぞれ、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸と規定される。より具体的には、グローバル座標系において、ｘ軸は現実空間の水平方向に平行である。ｙ軸は、現実空間の鉛直方向に平行である。ｚ軸は現実空間の前後方向に平行である。

ある局面において、ＨＭＤセンサ１２０は、赤外線センサを含む。赤外線センサが、ＨＭＤ１１０の各光源から発せられた赤外線をそれぞれ検出すると、ＨＭＤ１１０の存在を検出する。ＨＭＤセンサ１２０は、さらに、各点の値（グローバル座標系における各座標値）に基づいて、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０の動きに応じた、現実空間内におけるＨＭＤ１１０の位置および傾きを検出する。より詳しくは、ＨＭＤセンサ１２０は、経時的に検出された各値を用いて、ＨＭＤ１１０の位置および傾きの時間的変化を検出できる。

グローバル座標系は現実空間の座標系と平行である。したがって、ＨＭＤセンサ１２０によって検出されたＨＭＤ１１０の各傾きは、グローバル座標系におけるＨＭＤ１１０の３軸周りの各傾きに相当する。ＨＭＤセンサ１２０は、グローバル座標系におけるＨＭＤ１１０の傾きに基づき、ｕｖｗ視野座標系をＨＭＤ１１０に設定する。ＨＭＤ１１０に設定されるｕｖｗ視野座標系は、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０が仮想空間２において物体を見る際の視点座標系に対応する。

［ｕｖｗ視野座標系］
図３を参照して、ｕｖｗ視野座標系について説明する。図３は、ある実施の形態に従うＨＭＤ１１０に設定されるｕｖｗ視野座標系を概念的に表す図である。ＨＭＤセンサ１２０は、ＨＭＤ１１０の起動時に、グローバル座標系におけるＨＭＤ１１０の位置および傾きを検出する。プロセッサ１０は、検出された値に基づいて、ｕｖｗ視野座標系をＨＭＤ１１０に設定する。

図３に示されるように、ＨＭＤ１１０は、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０の頭部を中心（原点）とした３次元のｕｖｗ視野座標系を設定する。より具体的には、ＨＭＤ１１０は、グローバル座標系を規定する水平方向、鉛直方向、および前後方向（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）を、グローバル座標系内においてＨＭＤ１１０の各軸周りの傾きだけ各軸周りにそれぞれ傾けることによって新たに得られる３つの方向を、ＨＭＤ１１０におけるｕｖｗ視野座標系のピッチ方向（ｕ軸）、ヨー方向（ｖ軸）、およびロール方向（ｗ軸）として設定する。

ある局面において、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０が直立し、かつ、正面を視認している場合、プロセッサ１０は、グローバル座標系に平行なｕｖｗ視野座標系をＨＭＤ１１０に設定する。この場合、グローバル座標系における水平方向（ｘ軸）、鉛直方向（ｙ軸）、および前後方向（ｚ軸）は、ＨＭＤ１１０におけるｕｖｗ視野座標系のピッチ方向（ｕ軸）、ヨー方向（ｖ軸）、およびロール方向（ｗ軸）に一致する。

ｕｖｗ視野座標系がＨＭＤ１１０に設定された後、ＨＭＤセンサ１２０は、ＨＭＤ１１０の動きに基づいて、設定されたｕｖｗ視野座標系におけるＨＭＤ１１０の傾き（傾きの変化量）を検出できる。この場合、ＨＭＤセンサ１２０は、ＨＭＤ１１０の傾きとして、ｕｖｗ視野座標系におけるＨＭＤ１１０のピッチ角（θｕ）、ヨー角（θｖ）、およびロール角（θｗ）をそれぞれ検出する。ピッチ角（θｕ）は、ｕｖｗ視野座標系におけるピッチ方向周りのＨＭＤ１１０の傾き角度を表す。ヨー角（θｖ）は、ｕｖｗ視野座標系におけるヨー方向周りのＨＭＤ１１０の傾き角度を表す。ロール角（θｗ）は、ｕｖｗ視野座標系におけるロール方向周りのＨＭＤ１１０の傾き角度を表す。

ＨＭＤセンサ１２０は、検出されたＨＭＤ１１０の傾き角度に基づいて、ＨＭＤ１１０が動いた後のＨＭＤ１１０におけるｕｖｗ視野座標系を、ＨＭＤ１１０に設定する。ＨＭＤ１１０と、ＨＭＤ１１０のｕｖｗ視野座標系との関係は、ＨＭＤ１１０の位置および傾きに関わらず、常に一定である。ＨＭＤ１１０の位置および傾きが変わると、当該位置および傾きの変化に連動して、グローバル座標系におけるＨＭＤ１１０のｕｖｗ視野座標系の位置および傾きが変化する。

ある局面において、ＨＭＤセンサ１２０は、赤外線センサからの出力に基づいて取得される赤外線の光強度および複数の点間の相対的な位置関係（たとえば、各点間の距離など）に基づいて、ＨＭＤ１１０の現実空間内における位置を、ＨＭＤセンサ１２０に対する相対位置として特定してもよい。また、プロセッサ１０は、特定された相対位置に基づいて、現実空間内（グローバル座標系）におけるＨＭＤ１１０のｕｖｗ視野座標系の原点を決定してもよい。

［仮想空間］
図４を参照して、仮想空間２についてさらに説明する。図４は、ある実施の形態に従う仮想空間２を表現する一態様を概念的に表す図である。仮想空間２は、中心２１の３６０度方向の全体を覆う全天球状の構造を有する。図４では、説明を複雑にしないために、仮想空間２のうちの上半分の天球が例示されている。仮想空間２では各メッシュが規定される。各メッシュの位置は、仮想空間２に規定されるＸＹＺ座標系における座標値として予め規定されている。コンピュータ２００は、仮想空間２に展開可能なコンテンツ（静止画、動画など）を構成する各部分画像を、仮想空間２において対応する各メッシュにそれぞれ対応付けて、ユーザ１９０によって視認可能な仮想空間画像２２が展開される仮想空間２をユーザ１９０に提供する。

ある局面において、仮想空間２では、中心２１を原点とするＸＹＺ座標系が規定される。ＸＹＺ座標系は、たとえば、グローバル座標系に平行である。ＸＹＺ座標系は視点座標系の一種であるため、ＸＹＺ座標系における水平方向、鉛直方向（上下方向）、および前後方向は、それぞれＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸として規定される。したがって、ＸＹＺ座標系のＸ軸（水平方向）がグローバル座標系のｘ軸と平行であり、ＸＹＺ座標系のＹ軸（鉛直方向）がグローバル座標系のｙ軸と平行であり、ＸＹＺ座標系のＺ軸（前後方向）がグローバル座標系のｚ軸と平行である。

ＨＭＤ１１０の起動時、すなわちＨＭＤ１１０の初期状態において、仮想カメラ１が、仮想空間２の中心２１に配置される。仮想カメラ１は、現実空間におけるＨＭＤ１１０の動きに連動して、仮想空間２を同様に移動する。これにより、現実空間におけるＨＭＤ１１０の位置および向きの変化が、仮想空間２において同様に再現される。

仮想カメラ１には、ＨＭＤ１１０の場合と同様に、ｕｖｗ視野座標系が規定される。仮想空間２における仮想カメラのｕｖｗ視野座標系は、現実空間（グローバル座標系）におけるＨＭＤ１１０のｕｖｗ視野座標系に連動するように規定されている。したがって、ＨＭＤ１１０の傾きが変化すると、それに応じて、仮想カメラ１の傾きも変化する。また、仮想カメラ１は、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０の現実空間における移動に連動して、仮想空間２において移動することもできる。

仮想カメラ１の向きは、仮想カメラ１の位置および傾きに応じて決まるので、ユーザ１９０が仮想空間画像２２を視認する際に基準となる視線（基準視線５）は、仮想カメラ１の向きに応じて決まる。コンピュータ２００のプロセッサ１０は、基準視線５に基づいて、仮想空間２における視界領域２３を規定する。視界領域２３は、仮想空間２のうち、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０の視界に対応する。

注視センサ１４０によって検出されるユーザ１９０の視線方向は、ユーザ１９０が物体を視認する際の視点座標系における方向である。ＨＭＤ１１０のｕｖｗ視野座標系は、ユーザ１９０がモニタ１１２を視認する際の視点座標系に等しい。また、仮想カメラ１のｕｖｗ視野座標系は、ＨＭＤ１１０のｕｖｗ視野座標系に連動している。したがって、ある局面に従うＨＭＤシステム１００は、注視センサ１４０によって検出されたユーザ１９０の視線方向を、仮想カメラ１のｕｖｗ視野座標系におけるユーザ１９０の視線方向とみなすことができる。

［ユーザの視線］
図５を参照して、ユーザ１９０の視線方向の決定について説明する。図５は、ある実施の形態に従うＨＭＤ１１０を装着するユーザ１９０の頭部を上から表した図である。

ある局面において、注視センサ１４０は、ユーザ１９０の右目および左目の各視線を検出する。ある局面において、ユーザ１９０が近くを見ている場合、注視センサ１４０は、視線Ｒ１およびＬ１を検出する。他の局面において、ユーザ１９０が遠くを見ている場合、注視センサ１４０は、視線Ｒ２およびＬ２を検出する。この場合、ロール方向ｗに対して視線Ｒ２およびＬ２がなす角度は、ロール方向ｗに対して視線Ｒ１およびＬ１がなす角度よりも小さい。注視センサ１４０は、検出結果をコンピュータ２００に送信する。

コンピュータ２００が、視線の検出結果として、視線Ｒ１およびＬ１の検出値を注視センサ１４０から受信した場合には、その検出値に基づいて、視線Ｒ１およびＬ１の交点である注視点Ｎ１を特定する。一方、コンピュータ２００は、視線Ｒ２およびＬ２の検出値を注視センサ１４０から受信した場合には、視線Ｒ２およびＬ２の交点を注視点として特定する。コンピュータ２００は、特定した注視点Ｎ１の位置に基づき、ユーザ１９０の視線方向Ｎ０を特定する。コンピュータ２００は、たとえば、ユーザ１９０の右目Ｒと左目Ｌとを結ぶ直線の中点と、注視点Ｎ１とを通る直線の延びる方向を、視線方向Ｎ０として検出する。視線方向Ｎ０は、ユーザ１９０が両目により実際に視線を向けている方向である。また、視線方向Ｎ０は、視界領域２３に対してユーザ１９０が実際に視線を向けている方向に相当する。

［視界領域］
図６および図７を参照して、視界領域２３について説明する。図６は、仮想空間２において視界領域２３をＸ方向から見たＹＺ断面を表す図である。図７は、仮想空間２において視界領域２３をＹ方向から見たＸＺ断面を表す図である。

図６に示されるように、ＹＺ断面における視界領域２３は、領域２４を含む。領域２４は、仮想カメラ１の基準視線５と仮想空間２のＹＺ断面とによって定義される。プロセッサ１０は、仮想空間２おける基準視線５を中心として極角αを含む範囲を、領域２４として規定する。

図７に示されるように、ＸＺ断面における視界領域２３は、領域２５を含む。領域２５は、基準視線５と仮想空間２のＸＺ断面とによって定義される。プロセッサ１０は、仮想空間２における基準視線５を中心とした方位角βを含む範囲を、領域２５として規定する。

ある局面において、ＨＭＤシステム１００は、コンピュータ２００からの信号に基づいて、視界画像をモニタ１１２に表示させることにより、ユーザ１９０に仮想空間２を提供する。視界画像は、仮想空間画像２２のうちの視界領域２３に重畳する部分に相当する。ユーザ１９０が、頭に装着したＨＭＤ１１０を動かすと、その動きに連動して仮想カメラ１も動く。その結果、仮想空間２における視界領域２３の位置が変化する。これにより、モニタ１１２に表示される視界画像は、仮想空間画像２２のうち、仮想空間２においてユーザ１９０が向いた方向の視界領域２３に重畳する画像に更新される。ユーザ１９０は、仮想空間２における所望の方向を視認することができる。

ユーザ１９０は、ＨＭＤ１１０を装着している間、現実世界を視認することなく、仮想空間２に展開される仮想空間画像２２のみを視認できる。そのため、ＨＭＤシステム１００は、仮想空間２への高い没入感覚をユーザ１９０に与えることができる。

ある局面において、プロセッサ１０は、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０の現実空間における移動に連動して、仮想空間２において仮想カメラ１を移動し得る。この場合、プロセッサ１０は、仮想空間２における仮想カメラ１の位置および向きに基づいて、ＨＭＤ１１０のモニタ１１２に投影される画像領域（すなわち、仮想空間２における視界領域２３）を特定する。

ある実施の形態に従うと、仮想カメラ１は、二つの仮想カメラ、すなわち、右目用の画像を提供するための仮想カメラと、左目用の画像を提供するための仮想カメラとを含むことが望ましい。また、ユーザ１９０が３次元の仮想空間２を認識できるように、適切な視差が、二つの仮想カメラに設定されていることが好ましい。本実施の形態においては、仮想カメラ１が二つの仮想カメラを含み、二つの仮想カメラのロール方向が合成されることによって生成されるロール方向（ｗ）がＨＭＤ１１０のロール方向（ｗ）に適合されるように構成されているものとして、本開示に係る技術思想を例示する。

［コントローラ］
図８を参照して、コントローラ１６０の一例について説明する。図８は、ある実施の形態に従うコントローラ１６０の概略構成を表す図である。

図８の分図（Ａ）に示されるように、ある局面において、コントローラ１６０は、右コントローラ８００と左コントローラ（図示しない）とを含み得る。右コントローラ８００は、ユーザ１９０の右手で操作される。左コントローラは、ユーザ１９０の左手で操作される。ある局面において、右コントローラ８００と左コントローラとは、別個の装置として対称に構成される。したがって、ユーザ１９０は、右コントローラ８００を把持した右手と、左コントローラを把持した左手とをそれぞれ自由に動かすことができる。他の局面において、コントローラ１６０は両手の操作を受け付ける一体型のコントローラであってもよい。以下、右コントローラ８００について説明する。

右コントローラ８００は、グリップ３０と、フレーム３１と、天面３２とを備える。グリップ３０は、ユーザ１９０の右手によって把持されるように構成されている。たとえば、グリップ３０は、ユーザ１９０の右手の掌と３本の指（中指、薬指、小指）とによって保持され得る。

グリップ３０は、ボタン３３，３４と、モーションセンサ１３０とを含む。ボタン３３は、グリップ３０の側面に配置され、右手の中指による操作を受け付ける。ボタン３４は、グリップ３０の前面に配置され、右手の人差し指による操作を受け付ける。ある局面において、ボタン３３，３４は、トリガー式のボタンとして構成される。モーションセンサ１３０は、グリップ３０の筐体に内蔵されている。なお、ユーザ１９０の動作がカメラその他の装置によってユーザ１９０の周りから検出可能である場合には、グリップ３０は、モーションセンサ１３０を備えなくてもよい。

フレーム３１は、その円周方向に沿って配置された複数の赤外線ＬＥＤ３５を含む。赤外線ＬＥＤ３５は、コントローラ１６０を使用するプログラムの実行中に、当該プログラムの進行に合わせて赤外線を発光する。赤外線ＬＥＤ３５から発せられた赤外線は、右コントローラ８００と左コントローラとの各位置や姿勢（傾き、向き）を検出するために使用され得る。図８に示される例では、二列に配置された赤外線ＬＥＤ３５が示されているが、配列の数は図８に示されるものに限られない。一列あるいは３列以上の配列が使用されてもよい。

天面３２は、ボタン３６，３７と、アナログスティック３８とを備える。ボタン３６，３７は、プッシュ式ボタンとして構成される。ボタン３６，３７は、ユーザ１９０の右手の親指による操作を受け付ける。アナログスティック３８は、ある局面において、初期位置（ニュートラルの位置）から３６０度任意の方向への操作を受け付ける。当該操作は、たとえば、仮想空間２に配置されるオブジェクトを移動するための操作を含む。

ある局面において、右コントローラ８００および左コントローラは、赤外線ＬＥＤ３５その他の部材を駆動するための電池を含む。電池は、充電式、ボタン型、乾電池型などを含むが、これらに限定されない。他の局面において、右コントローラ８００と左コントローラは、たとえば、コンピュータ２００のＵＳＢインターフェースに接続され得る。この場合、右コントローラ８００および左コントローラは、電池を必要としない。

図８の分図（Ｂ）は、右コントローラ８００を把持するユーザ１９０の右手に対応して仮想空間２に配置されるハンドオブジェクト８１０の一例を示す。たとえば、ユーザ１９０の右手に対応するハンドオブジェクト８１０に対して、ヨー、ロール、ピッチの各方向が規定される。たとえば、入力操作が、右コントローラ８００のボタン３４に対して行なわれると、ハンドオブジェクト８１０の人差し指を握りこんだ状態とし、入力操作がボタン３４に対して行なわれていない場合には、分図（Ｂ）に示すように、ハンドオブジェクト８１０の人差し指を伸ばした状態とすることもできる。たとえば、ハンドオブジェクト８１０において親指と人差し指とが伸びている場合に、親指の伸びる方向がヨー方向、人差し指の伸びる方向がロール方向、ヨー方向の軸およびロール方向の軸によって規定される平面に垂直な方向がピッチ方向としてハンドオブジェクト８１０に規定される。

［ＨＭＤの制御装置］
図９を参照して、ＨＭＤ１１０の制御装置について説明する。ある実施の形態において、制御装置は周知の構成を有するコンピュータ２００によって実現される。図９は、ある実施の形態に従うコンピュータ２００をモジュール構成として表すブロック図である。

図９に示されるように、コンピュータ２００は、表示制御モジュール２２０と、仮想空間制御モジュール２３０と、メモリモジュール２４０と、通信制御モジュール２５０と、フェイストラッキングモジュール２６０と、動作検出モジュール２７１と、感情判断モジュール２７２とを備える。

表示制御モジュール２２０は、サブモジュールとして、仮想カメラ制御モジュール２２１と、視界領域決定モジュール２２２と、視界画像生成モジュール２２３と、基準視線特定モジュール２２４と、傾き特定モジュール２２５と、視点特定モジュール２２６とを含む。

仮想空間制御モジュール２３０は、サブモジュールとして、仮想空間定義モジュール２３１と、仮想オブジェクト生成モジュール２３２と、手オブジェクト制御モジュール２３３とを含む。

ある実施の形態において、表示制御モジュール２２０、仮想空間制御モジュール２３０、フェイストラッキングモジュール２６０、動作検出モジュール２７１、および、感情判断モジュール２７２は、プロセッサ１０によって実現される。他の実施の形態において、複数のプロセッサ１０が表示制御モジュール２２０、仮想空間制御モジュール２３０、フェイストラッキングモジュール２６０、動作検出モジュール２７１、および、感情判断モジュール２７２として作動してもよい。メモリモジュール２４０は、メモリ１１またはストレージ１２によって実現される。通信制御モジュール２５０は、通信インターフェース１４によって実現される。

ある局面において、表示制御モジュール２２０は、ＨＭＤ１１０のモニタ１１２における画像表示を制御する。仮想カメラ制御モジュール２２１は、仮想空間２に仮想カメラ１を配置し、仮想カメラ１の挙動、向きなどを制御する。視界領域決定モジュール２２２は、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０の頭の向きに応じて、視界領域２３を規定する。視界画像生成モジュール２２３は、決定された視界領域２３に基づいて、モニタ１１２に表示される視界画像のデータ（視界画像データともいう）を生成する。さらに、視界画像生成モジュール２２３は、仮想空間制御モジュール２３０から受信したデータに基づいて、視界画像データを生成する。視界画像生成モジュール２２３によって生成された視界画像データは、通信制御モジュール２５０によってＨＭＤ１１０に出力される。基準視線特定モジュール２２４は、注視センサ１４０からの信号に基づいて、ユーザ１９０の視線を特定する。

傾き特定モジュール２２５は、ＨＭＤセンサ１２０の出力に基づいて、ＨＭＤ１１０の傾きを特定する。他の局面において、傾き特定モジュール２２５は、モーションセンサとして機能するセンサ１１４の出力に基づいて、ＨＭＤ１１０の傾きを特定する。

視点特定モジュール２２６は、注視センサ１４０からの信号に基づいて、仮想空間２におけるユーザ１９０の視線を検出する。視点特定モジュール２２６は、検出したユーザ１９０の視線と仮想空間２の天球とが交わる視点位置（ＸＹＺ座標系における座標値）を検出する。より具体的には、視点特定モジュール２２６は、仮想カメラ１の位置および傾きに基づいて、ｕｖｗ座標系で規定されるユーザ１９０の視線をＸＹＺ座標系に変換して視点位置を検出する。

フェイストラッキングモジュール２６０は、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０の顔の動きまたは表情を検出する。より具体的には、フェイストラッキングモジュール２６０は、顔器官検出モジュール２６１と、トラッキングモジュール２６２とを含む。顔器官検出モジュール２６１は、第１カメラ１１６および第２カメラ１１７からそれぞれ出力される画像データによって生成されるユーザ１９０の顔の画像から、ユーザ１９０の顔を構成する器官（例えば、口，目，眉）を検出する。トラッキングモジュール２６２は、顔器官検出モジュール２６１によって検出された各器官ごとの特徴点（の位置）を、例えば間欠的に（離散的に）検出する。トラッキングモジュール２６２は、ユーザ１９０の表情を検出することになる。顔器官検出モジュール２６１およびトラッキングモジュール２６２の制御内容は後述する。

仮想空間制御モジュール２３０は、ユーザ１９０に提供される仮想空間２を制御する。仮想空間定義モジュール２３１は、仮想空間２を表す仮想空間データを生成することにより、ＨＭＤシステム１００における仮想空間２を規定する。

仮想オブジェクト生成モジュール２３２は、仮想空間２に配置されるオブジェクトのデータを生成する。オブジェクトは、たとえば、他アバターオブジェクト、仮想パネル、仮想手紙、および仮想ポストなどを含み得る。仮想オブジェクト生成モジュール２３２によって生成されたデータは、視界画像生成モジュール２２３に出力される。

手オブジェクト制御モジュール２３３は、手オブジェクトを仮想空間２に配置する。手オブジェクトは、たとえば、コントローラ１６０を保持したユーザ１９０の右手あるいは左手に対応する。ある局面において、手オブジェクト制御モジュール２３３は、右手あるいは左手に対応する手オブジェクトを仮想空間２に配置するためのデータを生成する。また、手オブジェクト制御モジュール２３３は、ユーザ１９０によるコントローラ１６０の操作に応じて、手オブジェクトを動かすためのデータを生成する。手オブジェクト制御モジュール２３３によって生成されたデータは、視界画像生成モジュール２２３に出力される。

他の局面において、ユーザ１９０の体の一部の動き（たとえば、左手、右手、左足、右足、頭などの動き）がコントローラ１６０に関連付けられている場合、仮想空間制御モジュール２３０は、ユーザ１９０の体の一部に対応する部分オブジェクトを仮想空間２に配置するためのデータを生成する。仮想空間制御モジュール２３０は、ユーザ１９０が体の一部を用いてコントローラ１６０を操作すると、部分オブジェクトを動かすためのデータを生成する。これらのデータは、視界画像生成モジュール２２３に出力される。

プロセッサ１０は、ネットワーク１９を介して他のユーザのコンピュータ２００から音声データを受信すると、当該音声データに対応する音声（発話）をスピーカ１１５から出力する。

メモリモジュール２４０は、コンピュータ２００が仮想空間２をユーザ１９０に提供するために使用されるデータを保持している。当該データは、仮想空間２においてファッションショーが行われる会場を表わすデータと、当該ファッションショーに登場するモデルを示すデータと、当該モデルに着用される衣類を表わすデータとを含む。ある局面において、メモリモジュール２４０は、空間情報２４１と、オブジェクト情報２４２と、ユーザ情報２４３と、顔情報２４４とを保持している。

空間情報２４１は、仮想空間２を提供するために規定された１つ以上のテンプレートを保持している。

オブジェクト情報２４２は、仮想空間２において再生されるコンテンツ、当該コンテンツで使用されるオブジェクトを配置するための情報を保持している。当該コンテンツは、たとえば、ゲーム、現実社会と同様の風景を表したコンテンツなどを含み得る。さらに、オブジェクト情報２４２は、コントローラ１６０を操作するユーザ１９０の手に相当する手オブジェクトを仮想空間２に配置するためのデータと、各ユーザのアバターオブジェクトを仮想空間２に配置するためのデータと、仮想パネルなどのその他のオブジェクトを仮想空間２に配置するためのデータとを含む。

ユーザ情報２４３は、ＨＭＤシステム１００の制御装置としてコンピュータ２００を機能させるためのプログラム、オブジェクト情報２４２に保持される各コンテンツを使用するアプリケーションプログラムなどを保持している。メモリモジュール２４０に格納されているデータおよびプログラムは、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０によって入力される。あるいは、プロセッサ１０が、当該コンテンツを提供する事業者が運営するコンピュータ（たとえば、サーバ１５０）からプログラムあるいはデータをダウンロードして、ダウンロードされたプログラムあるいはデータをメモリモジュール２４０に格納する。

顔情報２４４は、顔器官検出モジュール２６１がユーザ１９０の顔器官を検出するために予め記憶されたテンプレートを含む。ある実施形態において、顔情報２４４は、口テンプレート２４５と、目テンプレート２４６と、眉テンプレート２４７とを含む。各テンプレートは、顔を構成する器官に対応する画像であり得る。例えば、口テンプレート２４５は、口の画像であり得る。なお、各テンプレートは複数の画像を含んでもよい。顔情報２４４は、基準データ２４８をさらに含む。基準データ２４８は、ユーザ１９０が無表情である状態において、トラッキングモジュール２６２によって検出されるデータである。

通信制御モジュール２５０は、ネットワーク１９を介して、サーバ１５０その他の情報通信装置と通信し得る。

［ＨＭＤシステムの制御構造］
図１０を参照して、ＨＭＤシステム１００の制御構造について説明する。図１０は、ある実施の形態に従うＨＭＤシステム１００において実行される処理の一部を表すシーケンスチャートである。

図１０に示されるように、ステップＳ１０１０にて、コンピュータ２００のプロセッサ１０は、仮想空間定義モジュール２３１として、仮想空間画像データを特定し、仮想空間２を定義する。

ステップＳ１０２０にて、プロセッサ１０は、仮想カメラ１を初期化する。たとえば、プロセッサ１０は、メモリのワーク領域において、仮想カメラ１を仮想空間２において予め規定された中心点に配置し、仮想カメラ１の視線をユーザ１９０が向いている方向に向ける。

ステップＳ１０３０にて、プロセッサ１０は、視界画像生成モジュール２２３として、初期の視界画像を表示するための視界画像データを生成する。生成された視界画像データは、通信制御モジュール２５０によってＨＭＤ１１０に出力される。

ステップＳ１０３２にて、ＨＭＤ１１０のモニタ１１２は、コンピュータ２００から受信した視界画像データに基づいて、視界画像を表示する。ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０は、視界画像を視認すると仮想空間２を認識し得る。

ステップＳ１０３４にて、ＨＭＤセンサ１２０は、ＨＭＤ１１０から発信される複数の赤外線光に基づいて、ＨＭＤ１１０の位置と傾きを検知する。検知結果は、動き検知データとして、コンピュータ２００に出力される。

ステップＳ１０４０にて、プロセッサ１０は、ＨＭＤ１１０の動き検知データに含まれる位置と傾きとに基づいて、ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０の視界方向を特定する。

ステップＳ１０５０にて、プロセッサ１０は、アプリケーションプログラムを実行し、アプリケーションプログラムに含まれる命令に基づいて、仮想空間２にオブジェクトを提示する。このとき提示されるオブジェクトは、他アバターオブジェクトを含む。

ステップＳ１０６０にて、コントローラ１６０は、モーションセンサ１３０から出力される信号に基づいて、ユーザ１９０の操作を検出し、その検出された操作を表す検出データをコンピュータ２００に出力する。なお、他の局面において、ユーザ１９０によるコントローラ１６０の操作は、ユーザ１９０の周囲に配置されたカメラからの画像に基づいて検出されてもよい。

ステップＳ１０６５にて、プロセッサ１０は、コントローラ１６０から取得した検出データに基づいて、ユーザ１９０によるコントローラ１６０の操作を検出する。

ステップＳ１０７０にて、プロセッサ１０は、手オブジェクトを仮想空間２に提示するための視界画像データを生成する。

ステップＳ１０８０にて、プロセッサ１０は、ユーザ１９０によるコントローラ１６０の操作に基づく視界画像データを生成する。生成された視界画像データは、通信制御モジュール２５０によってＨＭＤ１１０に出力される。

ステップＳ１０９２にて、ＨＭＤ１１０は、受信した視界画像データに基づいて視界画像を更新し、更新後の視界画像をモニタ１１２に表示する。

［フェイストラッキング］
以下、図１１〜図１３を参照して、ユーザの表情（顔の動き）を検出するための具体例について説明する。図１１〜図１３では、一例として、ユーザ１９０の口の動きを検出する具体例について説明する。なお、図１１〜図１３で説明される検出方法は、ユーザ１９０の口の動きに限られず、ユーザ１９０の顔を構成する他の器官（例えば、目、眉、鼻、頬）の動きの検出にも適用され得る。

図１１は、ユーザの顔画像５０から口を検出する制御について説明する図である。第１カメラ１１６により生成された顔画像５０は、ユーザ１９０の鼻と口とを含む。

顔器官検出モジュール２６１は、顔情報２４４に格納される口テンプレート２４５を利用したパターンマッチングにより、顔画像５０から口領域５１を特定する。ある局面において、顔器官検出モジュール２６１は、顔画像５０において、矩形上の比較領域を設定し、この比較領域の大きさ、位置および角度をそれぞれ変えながら、比較領域の画像と、口テンプレート２４５の画像との類似度を算出する。顔器官検出モジュール２６１は、予め定められたしきい値よりも大きい類似度が算出された比較領域を、口領域５１として特定する。

顔器官検出モジュール２６１は、さらに、算出した類似度がしきい値よりも大きい比較領域の位置と、他の顔器官（例えば、目、鼻）の位置との相対関係に基づいて、当該比較領域が口領域に相当するか否かを判断する。

トラッキングモジュール２６２は、顔器官検出モジュール２６１が検出した口領域５１から、より詳細な口の形状を検出する。

図１２は、トラッキングモジュール２６２が口の形状を検出する処理を説明する図（その１）である。図１２を参照して、トラッキングモジュール２６２は、口領域５１に含まれる口の形状（唇の輪郭）を検出するための複数の輪郭検出線５２を設定する。複数の輪郭検出線５２は、顔の高さ方向に直交する方向に、予め定められた間隔で設定される。

トラッキングモジュール２６２は、複数の輪郭検出線５２の各々に沿った口領域５１の輝度値の変化を検出し、輝度値の変化が急激な位置を輪郭点として特定し得る。より具体的には、トラッキングモジュール２６２は、隣接画素との輝度差（すなわち、輝度値変化）が予め定められた閾値以上である画素を、輪郭点として特定する。画素の輝度値は、例えば、画素のＲＢＧ値を予め規定された重み付けで積算することにより得られる。

トラッキングモジュール２６２は、口領域５１に対応する画像から２種類の輪郭点を特定する。トラッキングモジュール２６２は、口（唇）の外側の輪郭に対応する輪郭点５３と、口（唇）の内側の輪郭に対応する輪郭点５４とを特定する。ある局面において、トラッキングモジュール２６２は、１つの輪郭検出線５２上に３つ以上の輪郭点が検出された場合には、両端の輪郭点を外側の輪郭点５３として特定し得る。この場合、トラッキングモジュール２６２は、外側の輪郭点５３以外の輪郭点を、内側の輪郭点５４として特定し得る。また、トラッキングモジュール２６２は、１つの輪郭検出線５２上に２つ以下の輪郭点が検出された場合には、検出された輪郭点を外側の輪郭点５３として特定し得る。

図１３は、トラッキングモジュール２６２が口の形状を検出する処理を説明するための図（その２）である。図１３では、外側の輪郭点５３は白丸、内側の輪郭点５４はハッチングされた丸としてそれぞれ示されている。

トラッキングモジュール２６２は、内側の複数の輪郭点５４間を補完することにより、口形状５５を特定する。この場合、輪郭点５４は、口の特徴点といえる。ある局面において、トラッキングモジュール２６２は、スプライン補完などの非線形の補完方法を用いて、口形状５５を特定する。なお、他の局面において、トラッキングモジュール２６２は、外側の複数の輪郭点５３間を補完することにより口形状５５を特定してもよい。さらに他の局面において、トラッキングモジュール２６２は、想定される口形状（人の上唇と下唇とによって形成され得る所定の形状）から、大きく逸脱する輪郭点を除外し、残った輪郭点によって口形状５５を特定してもよい。このようにして、トラッキングモジュール２６２は、ユーザの口の動作（形状）を特定する。なお、口形状５５の検出方法は上記に限られず、トラッキングモジュール２６２は、他の手法により口形状５５を検出してもよい。また、トラッキングモジュール２６２は、同様にして、ユーザの目および眉の動作を検出し得る。なお、トラッキングモジュール２６２は、頬、鼻などの器官の形状を検出可能に構成されてもよい。

図１４を参照して、フェイストラッキングデータの構造について説明する。図１４は、フェイストラッキングのためにストレージ１２に格納されたデータの一例を表す図である。フェイストラッキングデータは、各器官の形状を構成する複数の特徴点のｕｖｗ視野座標系における位置座標を表す。例えば、図１４に示されるポイントｍ１，ｍ２，・・・は、口形状５５を構成する内側の輪郭点５４に対応する。ある局面において、フェイストラッキングデータは、第１カメラ１１６の位置を基準（原点）としたｕｖｗ視野座標系における座標値である。他の局面において、フェイストラッキングデータは、各器官ごとに予め定められた特徴点を基準（原点）とした座標系における座標値である。一例として、ポイントｍ１，ｍ２，・・・は、内側の輪郭点５４のうち口角に対応するいずれか一方の特徴点を原点とした座標系における座標値である。

コンピュータ２００は、生成されたフェイストラッキングデータをサーバ１５０に送信する。サーバ１５０は、コンピュータ２００と通信する他のコンピュータ２００にこのデータを転送する。他のコンピュータ２００は、受信したフェイストラッキングデータを、当該フェイストラッキングデータをもたらしたコンピュータ２００のユーザ１９０に対応するアバターオブジェクトに反映する。ユーザ１９０と通信する他のユーザは、表情が反映されたアバターオブジェクトを視認することができる。

図１５および図１６を参照して、ユーザ１９０の感情の変化について説明する。図１５は、ユーザ１９０が無表情時に取得される顔の特徴点を表す。図１６は、ユーザ１９０が驚いたときに取得される顔の特徴点を表す。図１５および図１６に示される特徴点Ｐは、トラッキングモジュール２６２によって取得されるユーザ１９０の顔の特徴点を表す。

ある局面において、プロセッサ１０は、第１カメラ１１６および第２カメラ１１７によってユーザ１９０の顔を撮影する。プロセッサ１０は、取得した画像に基づいてフェイストラッキングデータを生成する。このとき生成されたフェイストラッキングは基準データ２４８として機能する。プロセッサ１０は、生成した基準データ２４８をメモリモジュール２４０に保存する。

図１５に示される特徴点Ｐは、基準データ２４８に対応する。一方、図１６に示される特徴点Ｐは、ユーザ１９０が仮想空間２に没入している間に随時取得されるフェイストラッキングデータに対応する。

図１６に示される例において、ユーザ１９０は驚いているため、図１５と比較して目の特徴点Ｐが顔の高さ方向に広がり、眉の特徴点Ｐが上方向に移動している。このように、基準データに対するフェイストラッキングデータの変動量は、仮想空間２に展開されるコンテンツに対するユーザ１９０の関心の度合いを表す。

そこで、プロセッサ１０は、基準データに対するフェイストラッキングデータの変動量が予め定められた変動量を上回った場合に、ユーザ１９０の関心度を予め定められた程度（高、中、低）に分類し得る。

ある局面において、プロセッサ１０は、各々の特徴点ごとに基準データに対するフェイストラッキングデータの変動量を算出し、その総和に基づいて上記の判断を行なう。他の局面において、プロセッサ１０は、感情による変化の度合いが大きい予め定められた特徴点（例えば、口角に対応する特徴点）についてのみ変動量を算出し、その総和に基づいて上記判断を行なう。

上記によれば、プロセッサ１０は、ユーザ１９０がコンテンツ（例えば、アバターのファッション等）に関心を示したときに自動撮影により画像を生成できる。

［技術思想］
まず、本開示に係る技術思想について説明する。本実施の形態によれば、ファッションショーが仮想現実空間（例えば仮想空間２）で再現される。ＨＭＤ１１０を装着したユーザ１９０は、仮想空間２においてモデルが着用している衣類を予め定められた時間見ると、その衣類の詳細情報を見ることができる。現実空間における既存のファッションショーでは、例えばスマートフォンで購入される衣類が人気のある衣類と評価され得る。これに対して、本実施の形態によれば、ファッションショーが仮想空間２で展開されるので、仮想空間２を共有し同じファッションショーを見ているユーザの視線が集まる衣類は、詳細の情報までは見られない場合であっても、人気のある衣類として判定され得る。例えば、各ユーザからの視線が一定時間継続して詳細な情報まで視認された衣類、ユーザによって購入された衣類、ＨＭＤ１１０を装着したユーザの表情を把握するための上記技術を利用した表情から衣類に対する好感度が高い衣類等が、人気のある衣類として判別され得る。

また、仮想現実によれば、各ユーザそれぞれに特化したリコメンドが可能となるため、モデルへの視線が一定時間止まったが購入に至らなかった衣類を、別のコーディネートでモデルに着せることにより、別のタイミングで、同じモデルを改めてファッションショーに登場させることができ、改めてユーザに対するリコメンドを行なうこともできる。

また、ある程度各ユーザの個人の好みの情報が蓄積されると、その人に適したファッションショーをつくることもできる。あるいは、ファッションショーに登場するモデルを、自分自身の３Ｄモデルとすることもできる。この場合、ユーザ１９０は、関心度の高い衣類を仮想空間２で試着した状態となり、ユーザ１９０は、そのような状態にある３Ｄモデルを視認することにより、購入した場合の見え方を予め確認することができる。

［関心度の導出］
図１７を参照して、サーバ１５０がユーザ１９０による衣類に対する関心度を導出する方法について説明する。図１７は、サーバが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。

ステップＳ１７１０にて、サーバ１５０のプロセッサ１５１は、仮想空間２を定義する。

ステップＳ１７２０にて、プロセッサ１５１は、モデルが衣類を着用したファッションショー画像を生成する。

ステップＳ１７３０にて、プロセッサ１５１は、仮想空間２にファッションショー画像を投影する。投影された画像が、ＨＭＤ１１０のモニタ１１２によって表示されると、ユーザ１９０は、ファッションショーを見ることができる。ユーザ１９０がＨＭＤ１１０のモニタ１１２を見ている間、その視線は注視センサ１４０によって検知され得る。

ステップＳ１７４０にて、プロセッサ１５１は、センサから出力された信号に基づいて、ＨＭＤ１１０のユーザの視線が衣類に向けられていることを検知する。

ステップＳ１７５０にて、プロセッサ１５１は、センサから送られた信号に基づいて、衣類に対する視線が一定時間以上継続しているか否かを判断する。プロセッサ１５１は、視線が一定時間以上継続していると判断すると（ステップＳ１７５０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１７７０に切り替える。そうでない場合には（ステップＳ１７５０にてＮＯ）、プロセッサ１５１は、制御をステップ１７６０に切り替える。

ステップＳ１７６０にて、プロセッサ１５１は、衣類の詳細情報を提示する。ユーザ１９０の視線が一定時間以上継続しているということは、ユーザ１９０がその衣類に関心を持っていると推定され得る。そこで、その衣類の詳細情報がユーザ１９０に提示される。なお、詳細情報が提示されるトリガは、視線が継続している時間に限られない。例えば、ユーザ１９０の操作に基づいて、あるいは、他のユーザがその衣類を推薦していることに基づいて、詳細情報が提示されてもよい。

ステップＳ１７７０にて、プロセッサ１５１は、モデルが着用する衣類を変更するか否かを判断する。例えば、プロセッサは、当該衣類が購入されたか否かに基づいて、当該衣類を変更するか否かを判断する。この場合、多くの視線が集まったものの購入されなかった衣類は、変更され得る。

ステップＳ１７８０にて、プロセッサ１５１は、視線（動作情報）に基づいて関心度を導出する。一例として、関心度は、視線が継続した時間に応じて分類される。より具体的には、例えば、当該時間が１秒未満の場合、そのユーザの関心度は低いと認定される。当該時間が１秒以上５秒未満の場合、関心度は中程度と認定される。当該時間が５秒以上の場合、関心度は高いと認定される。なお、視線が継続したい時間は上記の例に限られず、他の時間間隔が使用されてもよい。

ステップＳ１７９０にて、プロセッサ１５１は、関心度を出力する。
図１８〜図２０を参照して、仮想空間２に展開されるファッションショーの光景について説明する。図１８は、ＨＭＤ１１０のモニタ１１２に表示される画像の一例を表わす図である。ＨＭＤ１１０のモニタ１１２に表示される画像の一例を表わす図である。この画像は、サーバ１５０から送られるデータに基づいて表示される。

モニタ１１２は、複数のモデルの各々を表わすモデルオブジェクト１８１０と、聴衆を表わす聴衆オブジェクト１８２０と、ステージ１８３０と、モデルオブジェクト１８４０とを表示する。モデルオブジェクト１８１０は、実在するモデルのオブジェクトおよび仮想のモデルのオブジェクトのいずれであってもよい。モデルオブジェクト１８１０は、ステージ１８３０の後方に控えており、予め定められた衣類を着ており、予め定められた順序でステージ１８３０を歩いて聴衆オブジェクト１８２０，１８２０の間を進む。モデルオブジェクト１８４０は、衣類オブジェクト１８４１を着用している。モデルオブジェクト１８４０は、ステージ１８３０の先端まで来ると、再びステージ１８３０の後方に戻り、次のモデルオブジェクトと交代する。

図１９は、モニタ１１２が仮想空間２において詳細情報１９００を示した状態を表わす図である。モデルオブジェクト１８４０がステージ１８３０の中央にいる間に、ユーザ１９０の視線がモデルオブジェクト１８４０に向けられている時間が予め定められた時間よりも長くなると、モニタ１１２は、ポップアップオブジェクトとして、詳細情報１９００を提示する。

詳細情報１９００は、モデルオブジェクト１８４０が着ている衣類の詳細な説明と、他のユーザによるお薦め度とを含む。さらに、詳細情報１９００は、ＨＭＤ１１０を装着しているユーザ１９０による命令の入力を受け付けるメニューオブジェクト（「購入する」、「戻る」、「もっと見る」）を含む。ユーザ１９０は、視線をいずれかのメニューオブジェクトに一定時間向けることにより、あるいは、コントローラ１６０で操作することにより、いずれかの指示をコンピュータ２００に与えることができる。コンピュータ２００が「購入する」の指示を受け付けると、モデルオブジェクト１８４０が着ている衣類を注文するための情報の入力画面が提示される。別の局面において、当該衣類に関連付けられている小物（例えば、カバン、靴、帽子、スカート、コート等）あるいはモデルオブジェクト１８４０に関連付けられている他の衣類または小物が推奨されてもよい。

図２０は、モデルオブジェクト１８４０が着ている衣類の購入を受け付ける画面を表わす図である。ユーザ１９０が図１９に示される画面において、メニューオブジェクト「購入する」を選択すると、モニタ１１２は、図２０の画面を表示する。より詳しくは、モニタ１１２は、オブジェクト２０００をさらに表示する。オブジェクト２０００は、ファッションショーのアカウントにアクセスするためのユーザＩＤおよびパスワードの入力を受け付ける。ユーザ１Ｄは、モデルオブジェクト１８４０が着ている衣類の購入を希望するユーザ１９０を識別する。パスワードは、当該ユーザＩＤを保護する。ユーザ１９０が、予め規定されたユーザＩＤおよびパスワードを入力して確定を押下すると、オブジェクト２０００は、衣類を購入するために必要な情報の入力画面を表わすオブジェクトに切り替わる。

［構成の概要］
（１） ある局面において、プロセッサ１５１は、仮想空間２を定義し、一つ以上の衣類オブジェクト１８４１を装着したモデルオブジェクト１８４０を仮想空間２に配置する。ＨＭＤ１１０は、モデルオブジェクト１８４０をＨＭＤ１１０に表示する。プロセッサ１５１は、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０による一つ以上の衣類オブジェクト１８４１に対する動作を検出し、当該動作に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示される一つ以上の衣類オブジェクト１８４１またはモデルオブジェクト１８４０に対するユーザ１９０の関心度を判別する。

（２） 別の局面において、プロセッサ１５１は、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の視線を検出し、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の視線がオブジェクト（例えば、モデルオブジェクト１８４０全体、あるいは、衣類オブジェクト１８４１）に注がれていることに基づいて、ユーザ１９０の関心度を判別する。関心度は、視線が向けられたオブジェクトに対する関心の度合いを表わす。関心度は、例えば、ファッションショーを視聴しているユーザが当該オブジェクトを予め定められた一定時間以上注視したか否かという情報として、当該オブジェクトを注視した時間の長さとして、あるいは、当該オブジェクトを見た回数として、定義される。例えば、ユーザの視線が一定時間向けられたオブジェクトは、当該ユーザによる関心があると推定され、予め規定された値が関心度としてカウントされ得る。他方、ユーザが視線を向けたものの直ぐに視線を逸らしたオブジェクトは、当該ユーザによる関心度が低いと推定され、関心度はゼロとされる。別の局面において、例えば、オブジェクトに対する視線が注がれた回数が多いオブジェクトは、ユーザの関心度が高いと推定される。

（３） 別の局面において、プロセッサ１５１は、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の頭部以外の身体の動作を検出する。ＨＭＤ１１０は、サーバ１５０からの信号に基づいて、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の頭部以外の身体（例えば、手、足等）に対応する身体オブジェクト（手オブジェクト、足オブジェクト等）であって身体の動作の検出結果に連動して仮想空間２において動作する身体オブジェクトを表示する。プロセッサ１５１は、身体オブジェクトによる一つ以上の衣類オブジェクト１８４１を指定する操作を検出し、身体オブジェクトによる一つ以上の衣類オブジェクト１８４１を指定する操作の検出結果に基づいて、ユーザ１９０の関心度を判別する。

（４） 別の局面において、プロセッサ１５１は、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の表情を検出し、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の表情の検出結果に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示される一つ以上の衣類オブジェクト１８４１またはモデルオブジェクト１８４０に対するユーザ１９０の関心度を判別する。例えば、ユーザ１９０が衣類オブジェクト１８４１あるいはモデルオブジェクト１８４０に驚いて目を大きくした場合、あるいは、口を大きく開けた場合、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の関心度が高いと推定し、予め定められた値を関心度とする。あるいは、プロセッサ１５１は、当該ユーザ１９０に対する関心度を「高」と分類する。このような場合、プロセッサ１５１は、さらに、ユーザ１９０が音声を発したかどうかを、関心度の程度を判定するために考慮し得る。この場合に推定される関心度の精度は、表情の変化のみに基づいて推定される関心度より高くなるので、より詳細な解析が可能となる。さらに、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の発話内容を解析し、ポジティブ表現や感嘆詞など特定の語が発話内容に含まれていれば、衣類オブジェクト１８４１またはモデルオブジェクト１８４０に対する関心があると判定し得る。特定の語も考慮されるので、関心度の精度がさらに高くなり得る。

（５） 別の局面において、プロセッサ１５１は、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０によって発せられる音声を検出し、音声が発せられていることに基づいて、ＨＭＤ１１０に表示される一つ以上の衣類オブジェクト１８４１またはモデルオブジェクト１８４０に対するユーザ１９０の関心度を判別する。例えば、プロセッサ１５１は、音声がユーザ１９０によって発せられたか否かでユーザ１９０の関心度の程度を判別し得る。あるいは、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０により発話された音声の内容を解析し、ポジティブな語（例えば、「きれい」、「かわいい」、「素敵」等）、あるいは、感嘆表現（「おお！」）のようにファッションに対する好感を表わす用語として予め規定された特定の語が含まれていれば、ユーザ１９０は音声が発せられたタイミングで表示されていた衣類オブジェクト１８４１あるいはモデルオブジェクト１８４０に対する関心が高いと判定し、衣類オブジェクト１８４１あるいはモデルオブジェクト１８４０に対する関心度を「高」に分類する。別の例として、プロセッサ１５１は、音声内容を解析し、解析結果から得られる抑揚に基づき感情を判定し得る。この場合、当該感情がポジティブな感情であることが判定されると、そのタイミングでＨＭＤ１１０に表示されている衣類オブジェクト１８４１あるいはモデルオブジェクト１８４０にユーザ１９０は関心を持っていると判定する。さらに別の例として、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の発話に基づく音声の内容を解析し、音声の内容が衣類オブジェクト１８４１あるいはモデルオブジェクト１８４０を指定していると判定すると（例えば、「あの帽子、かわいい！」等）、衣類オブジェクト１８４１あるいはモデルオブジェクト１８４０に対するユーザ１９０の関心度が高いと判定する。

（６） 別の局面において、プロセッサ１５１は、一つ以上の衣類オブジェクト１８４１に対する動作が予め定められた時間継続していることに基づいて、一つ以上の衣類オブジェクト１８４１に関する情報（例えば、当該衣類の素材、当該衣類にマッチするカバンその他の小物、他ユーザの評価等）を仮想空間２に提示する。

（７） 別の局面において、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の視線が注がれているオブジェクトの購入を受け付けるインターフェイスオブジェクト（例えば、オブジェクト２０００）をＨＭＤ１１０に提示する。

（８） 別の局面において、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の視線が注がれた後に購入されなかったオブジェクトを、当該オブジェクトが提示されていた態様とは別の態様で再度提示する。例えば、あるモデルオブジェクトに着用されたが購入されなかった衣類オブジェクト１８４１は、別のモデルオブジェクトに着用されて仮想空間２のファッションショーに再度提示され得る。衣類の印象は着用するモデルによっても変わり得るので、このようにすると、衣類オブジェクト１８４１の関心度を高めることができる。

（９） 別の局面において、プロセッサ１５１は、複数の衣類オブジェクト１８４１の各々を装着したモデルオブジェクト１８４０を仮想空間２に配置し、各衣類オブジェクト１８４１に対するユーザ１９０の関心度をそれぞれストレージ１５４に蓄積する。

（１０） 別の局面において、プロセッサ１５１は、複数のモデルオブジェクト１８４０を順次仮想空間２に配置し、各モデルオブジェクトに対するユーザ１９０の関心度をそれぞれストレージ１５４に蓄積する。

（１１） 別の局面において、プロセッサ１５１は、他ユーザによる関心度に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示されている衣類オブジェクト１８４１の表示態様を変更する。たとえば、衣類オブジェクト１８４１を着用するモデルが変更される。あるいは、衣類オブジェクト１８４１が登場するシーンでは、他の衣類オブジェクトが登場するシーンで使用される照明パターン（色、輝度、点滅の有無など）と異なる照明パターンが使用され得る。このようにすると、衣類オブジェクトの見え方が変わるので、ユーザに対する関心度を高めることができる。

（１２） 別の局面において、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の関心度の判別結果に基づいて、複数の衣類のうちユーザ１９０に提示する衣服の情報を決定し、決定された衣服の情報を含むインターフェイスオブジェクトを仮想空間２に提示する。仮想カメラ１による映像のデータがＨＭＤ１１０に送られると、モニタ１１２は、当該決定された衣類の情報（素材その他の属性情報、おすすめのカバンその他当該衣類に関連する小物の情報、他ユーザのコメント等）を表示するので、ユーザ１９０は、それらの情報を確認でき、適宜他の小物を購入することもできる。

（１３） 別の局面において、プロセッサ１５１は、衣類を装着したモデルが登場する内容を含む複数のパノラマ動画をコンピュータのメモリ（例えば、ストレージ１５４）に記憶させ、仮想空間２を定義し、メモリからパノラマ動画を読み出して、仮想空間２においてパノラマ動画を展開することにより、ＨＭＤ１１０にパノラマ動画を表示する。さらに、プロセッサ１５１は、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の動作を検出し、動作の検出結果に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示されるパノラマ動画に含まれる衣類またはモデルに対するユーザ１９０の関心度を判別し、ユーザ１９０の関心度の判別結果に基づいて、衣類の購入を受け付けるインターフェイスオブジェクト（例えば、オブジェクト２０００）を仮想空間２に提示する。

（１４） 別の局面において、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の関心度の判別結果に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示されるパノラマ動画の進行を制御する。

［データ構造］
図２１および図２２を参照して、サーバ１５０のデータ構造について説明する。図２１および図２２は、サーバ１５０のストレージ１５４におけるデータの格納の一態様を表わす図である。

図２１を参照して、ストレージ１５４は、テーブル２１１０，２１２０，２１３０を含む。テーブル２１１０は、衣類ＩＤ２１１１と、画像データ２１１２と、衣類詳細データ２１１３と、関連小物リンク２１１４と、ブランド２１１５とを含む。テーブル２１２０は、モデルＩＤ２１２１と、画像データ２１２２と、モデル詳細データ２１２３と、関連リンク２１２４とを含む。テーブル２１３０は、モデルＩＤ２１３１と、衣類ＩＤ２１３２と、注文履歴２１３３とを含む。

テーブル２１１０において、衣類ＩＤ２１１１は、ＶＲファッションショーにおいてモデルオブジェクト１８１０，１８４０が着用する衣類を識別する。画像データ２１１２は、当該衣類を表示するためのデータである。衣類詳細データ２１１３は、当該衣類の詳細な情報であり、例えば、当該衣類の素材、お薦め度等を含む。関連小物リンク２１１４は、当該衣類に関連付けられる小物の画像を表示するためのリンクである。小物は、例えば、コート、スカート、靴、ハンドバック、ブローチ、ネックレス、化粧品等を含む。ブランド２１１５は、当該衣類のブランドを表わす。

テーブル２１２０において、モデルＩＤ２１２１は、ファッションショーに登場するモデルを識別する。より具体的には、モデルＩＤ２１２１は、モデルオブジェクト１８１０，１８４０に対応する。画像データ２１２２は、当該モデルを仮想空間２で表示するためのデータである。モデル詳細データ２１２３は、当該モデルの詳細を説明するデータである。当該データは、例えば、当該モデルの氏名、身長その他の属性データを含み得る。関連リンク２１２４は、当該モデルに関連付けられている情報にアクセスするためのリンクである。関連リンク２１２４は、例えば、当該モデルが過去のファッションショーで着用していた衣類へのリンクを含む。

テーブル２１３０において、モデルＩＤ２１３１は、モデルを識別する。衣類ＩＤ２１３２は、当該モデルが着用した衣類を識別する。注文履歴２１３３は、衣類ＩＤ２１３２で識別される衣類に対してユーザによる注文の有無を表わす。

図２２を参照して、ストレージ１５４は、テーブル２２１０，２２２０，２２３０をさらに含む。

テーブル２２１０は、履歴ＩＤ２２１１と、ユーザＩＤ２２１２と、ターゲットＩＤ２２１３と、動作２２１４とを含む。履歴ＩＤ２２１１は、テーブル２２１０を構成する各レコードを識別する。ユーザＩＤ２２１２は、仮想空間２にて展開されたファッションショーを視聴したユーザを識別する。ターゲットＩＤは、当該ユーザの視線が向けられた対象を識別する。例えば、ターゲットＩＤとして、衣類ＩＤや各小物のＩＤが使用される。動作２２１４は、当該ユーザが行なった動作を表わす。動作２２１４は、例えば、ＨＭＤ１１０を装着したユーザの注視時間、当該ユーザのコントローラ１６０による操作、ユーザの表情または音声等を含むがその他の動作が含まれてもよい
テーブル２２２０は、取引ＩＤ２２２１と、ユーザＩＤ２２２２と、動作２２２３と、日時２２２４とを含む。取引ＩＤ２２２１は、ユーザとの間に実際に発生した商取引を識別する。商取引は、例えば、注文、予約等を含む。ユーザＩＤ２２２２は、当該取引を行なったユーザを識別する。動作２２２３は、当該ユーザによって行われた動作を識別する。当該動作は、注文、予約等の行為を含む。日時２２２４は、動作２２２３が行なわれた日時を表わす。

テーブル２２３０は、モデルＩＤ２２３１と、衣類ＩＤ２２３２と、関心度２２３３と、人数２２３４とを含む。モデルＩＤ２２３１は、モデルオブジェクト１８１０からステージの前方に出てきた一人のモデルを識別する。衣類ＩＤ２２３２は、その時にモデルが着用していた衣類を識別する。関心度２２３３は、モデルＩＤ２２３１によって特定されるモデルと、衣類ＩＤ２２３２によって特定される衣類との組み合わせに対する関心度のレベルを表わす。関心度２２３３は、一例として、３段階（高、中、低）で示されているが、さらに詳細に分けられてもよい。あるいは、関心度２２３３の大きさは、例えば、０〜１００のように数値化されてもよい。数値化としては、例えば、最も長い時間注視されていた時間を１００とし、その時間に対する他ユーザによる注視の時間が百分率で示され得る。

［制御構造］
図２３を参照して、仮想空間２におけるファッションショーの開催および衣類の注文について説明する。図２３は、ユーザ１９０、ＨＭＤ１１０に接続されたコンピュータ２００、およびサーバ１５０が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。なお、サーバ１５０が有するデータ（例えば、ファッションショーを仮想空間に展開するためのアプリケーションプログラム、コンテンツデータ等）および機能（演算機能、通信機能等）をＨＭＤ１１０が備える場合には、当該処理は、ＨＭＤ１１０のプロセッサによって実行されてもよい。

ステップＳ２３１０にて、ユーザ１９０は、ＨＭＤ１１０を装着する。
ステップＳ２３１５にて、プロセッサ１０は、ユーザ１９０の指示に基づいて、ＶＲファッションショーアプリを起動する。

ステップＳ２３２０にて、プロセッサ１５１は、コンピュータ２００から送られた信号に基づいて、ユーザ１９０によるＶＲファッションショーへのログインを受け付ける。ＶＲファッションショーの映像は、ライブ映像および録画のいずれであってもよい。例えば、ＶＲファッションショーが録画データを用いたオンデマンド形式で開催される場合には、サーバ１５０は、初期コーディネートバージョンに基づくＶＲファッションショーを展開するためのデータを、ＨＭＤ１１０に送信する。

ステップＳ２３２５にて、プロセッサ１５１は、コンピュータ２００から送られる信号に基づいて、モデルが着ている衣類に対する視線を検出する。例えば、ユーザ１９０が仮想空間２に表示されるモデルオブジェクト１８４０を注視した場合、注視センサからの信号がコンピュータ２００を介してサーバ１５０に送られる。サーバ１５０は、注視センサからの信号を受信すると、計測を開始し、その信号を受信しなくなるまで、計測を続ける。なお、モデルが着ている衣類に対するユーザの関心度の検出手法は、注視に限られない。例えば、ユーザ１９０がコントローラを手に装着している場合には、ユーザの手が当該モデルを指示したとき、サーバ１５０は、当該コントローラからの信号に基づいて、ユーザ１９０が当該モデルの衣類に関心を抱いていると判断してもよい。あるいは、ユーザ１９０がモデルに対して歓声を上げたことに基づいて、サーバ１５０は、ユーザ１９０が当該モデルの衣類に関心を抱いていると判断してもよい。さらに別の局面において、ＨＭＤ１９０がユーザ１９０の顔を撮影可能なカメラを備えている場合には、ユーザの表情の変化に基づいて、サーバ１５０は、ユーザ１９０が当該モデルの衣類に関心を抱いていると判断してもよい。

ステップＳ２３３０にて、プロセッサ１５１は、予め定められた一定時間、ユーザ１９０の視線が衣類に向けられていることを検知する。

ステップＳ２３３５にて、プロセッサ１５１は、仮想空間２におけるモデルオブジェクト１８４０の近傍に、詳細情報を提示する。仮想カメラ１は、詳細情報が提示された視界画像を取得し、サーバ１５０は、視界画像のデータをコンピュータ２００に送信する。モニタ１１２がそのデータに基づいて画像を表示すると、ユーザ１９０は、モデルオブジェクト１８４０の近傍に詳細情報が展開されたことを視認する。

ステップＳ２３４０にて、プロセッサ１５１は、視線が向けられている時間に応じた関心度を取得する。ある局面において、一人のユーザ１９０がファッションショーを楽しんでいる場合には、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の視線が向けられている時間と、予め定められた基準時間との比率を関心度として算出する。

ステップＳ２３５０にて、プロセッサ１５１は、ストレージ１５４に関心度を保存する。

ステップＳ２３５５にて、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０から衣類の注文があったか否かを判断する。プロセッサ１５１は、ユーザ１９０から衣類の注文があったと判断すると（ステップＳ２３５５にてＹＥＳ）、制御をステップＳ２３６０に切り替える。そうでない場合には（ステップＳ２３５５にてＮＯ）、プロセッサ１５１は、制御をステップＳ２３７０に切り替える。

ステップＳ２３６０にて、プロセッサ１５１は、ユーザ１９０の操作に基づいてコンピュータ２００から送られた情報を用いて、注文処理および課金処理を実行する。コンピュータ２００から送られる情報は、ユーザ１９０の識別番号、注文された商品の識別番号（モデルオブジェクト１８４０が着ていた衣類の識別番号）、クレジットカード番号等を含む。注文処理は、ユーザ１９０によって選択された衣類の識別番号および発注を表わすコードを当該衣類の供給者に送信することを含む。課金処理は、ユーザ１９０に衣類の代金を請求すること、衣類の仕入れ代金を供給者に支払うことを含む。

ステップＳ２３７０にて、プロセッサ１５１は、注文に至らなかった旨を履歴ＤＢに記録する。例えば、プロセッサ１５１は、テーブル２１３０において、当該衣類についての注文履歴２１３３の値を０とする。

ステップＳ２３７５にて、プロセッサ１５１は、仮想空間２において次のモデルが別の衣類を着用した画像を生成する。仮想カメラ１がその画像を撮影すると、データがサーバ１５０からコンピュータ２００に送信され、ＨＭＤ１１０は、当該データに基づいて、モニタ１１２にその画像を表示する。

ステップＳ２３８０にて、プロセッサ１５１は、次のモデルによるＶＲファッションショーを続行するか否かを判断する。プロセッサ１５１は、次のモデルによるＶＲファッションショーを続行すると判断すると（ステップＳ２３８０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ２３２５に戻す。そうでない場合には（ステップＳ２３８０にてＮＯ）、プロセッサ１５１は、処理を終了する。

図２４を参照して、別のコーディネイトによるファッションショーが行われる局面について説明する。図２４は、当該局面において行なわれる処理の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、同一の処理の説明は繰り返さない。

ステップＳ２４１０にて、プロセッサ１５１は、履歴ＤＢから注文されなかった衣類のデータを読み出してモデルに着用させる。より具体的には、例えば、プロセッサ１５１は、テーブル２１３０の注文履歴２１３３を参照して、その値が０であるレコードを抽出する。当該レコードは、モデルＩＤ２１３１と、衣類ＩＤ２１３２とを含む。プロセッサ１５１は、抽出されたレコードで特定されるモデルＩＤ２１３１とは異なるモデルＩＤを、例えば、降順であるいは昇順で特定し、特定したモデルＩＤにより識別されるモデルに衣類ＩＤ２１３２で特定される衣類を着用させた画像を生成する。サーバ１５０は、当該画像を表示するためのデータをコンピュータ２００に送信する。モニタ１１２は、そのデータに基づいて、当該画像を表示する。これにより、他のモデルでは注文されなかった衣類は、別のモデルによって再度仮想空間２に提示されるので、当該別のモデルとのコーディネイトが実現される。

ステップＳ２４７０にて、プロセッサ１５１は、次のモデルがその衣類を着用した画像を生成する。

（構成１） ある実施の形態に従うと、ＨＭＤ１１０を介して情報を提供するためにコンピュータによって実行される方法が提供される。この方法は、プロセッサ１０，１５１等によって実現され得る。この方法は、仮想空間２を定義するステップと、一つ以上の衣類オブジェクト１８４１を装着したモデルオブジェクト１８４０を仮想空間２に配置するステップと、モデルオブジェクト１８４０をＨＭＤ１１０に表示するステップと、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０による一つ以上の衣類オブジェクト１８４１に対する動作を検出するステップと、動作に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示される一つ以上の衣類オブジェクト１８４１またはモデルオブジェクト１８４０に対するユーザ１９０の関心度を判別するステップとを含む。

（構成２） ある実施の形態に従うと、上記構成に加えて、動作を検出するステップは、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の視線を検出するステップを含む。ユーザ１９０の関心度を判別するステップは、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の視線がオブジェクト（例えば、モデルオブジェクト１８４０、衣類オブジェクト１８４１等）に注がれていることに基づいて、ユーザ１９０の関心度を判別することを含む。

（構成３） ある実施の形態に従うと、上記方法は、上記構成に加えて、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の頭部以外の身体（例えば、手、足等）の動作を検出するステップをさらに含む。表示するステップは、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の頭部以外の身体に対応する身体オブジェクトであって身体の動作の検出結果に連動して仮想空間２において動作する身体オブジェクトをＨＭＤ１１０に表示することを含む。動作を検出するステップは、身体オブジェクトによる一つ以上の衣類オブジェクト１８４１を指定する操作（例えば、仮想空間２において衣類オブジェクト１８４１を指さしたり、つかんだりする動作）を検出するステップを含む。ユーザ１９０の関心度を判別するステップは、身体オブジェクトによる一つ以上の衣類オブジェクト１８４１を指定する操作の検出結果に基づいて、ユーザ１９０の関心度を判別することを含む。

（構成４） ある実施の形態に従うと、上記構成に加えて、動作を検出するステップは、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の表情を検出するステップを含む。ユーザ１９０の関心度を判別するステップは、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の表情の検出結果に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示される一つ以上の衣類オブジェクト１８４１またはモデルオブジェクト１８４０に対するユーザ１９０の関心度を判別することを含む。

（構成５） ある実施の形態に従うと、上記構成に加えて、動作を検出するステップは、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０によって発せられる音声（例えば、驚きの声、歓声等）を検出するステップを含む。ユーザ１９０の関心度を判別するステップは、音声が発せられていることに基づいて、ＨＭＤ１１０に表示される一つ以上の衣類オブジェクト１８４１またはモデルオブジェクト１８４０に対するユーザ１９０の関心度を判別することを含む。その発声が予め規定された発声である場合、あるいは、音量が予め規定された音量よりも大きい場合、関心度が高いと判定され得る。

（構成６） ある実施の形態に従うと、上記方法は、上記構成に加えて、一つ以上の衣類オブジェクト１８４１に対する動作が予め定められた時間継続していることに基づいて、一つ以上の衣類オブジェクト１８４１に関する情報（例えば、詳細情報１９００）を仮想空間２に提示するステップをさらに含む。

（構成７） ある実施の形態に従うと、上記方法は、上記構成に加えて、ユーザ１９０の視線が注がれているオブジェクトの購入を受け付けるインターフェイスオブジェクト（例えば、オブジェクト２０００）を提示するステップをさらに含む。

（構成８） ある実施の形態に従うと、上記方法は、上記構成に加えて、ユーザ１９０の視線が注がれた後に購入されなかったオブジェクトを、当該オブジェクトが提示されていた態様とは別の態様で再度提示するステップをさらに含む。

（構成９） ある実施の形態に従うと、上記構成に加えて、モデルオブジェクト１８４０を仮想空間２に配置するステップは、複数の衣類オブジェクト１８４１の各々を装着したモデルオブジェクト１８４０を仮想空間２に配置するステップを含む。上記方法は、各衣類オブジェクト１８４１に対するユーザ１９０の関心度をそれぞれ蓄積するステップをさらに含む。

（構成１０） ある実施の形態に従うと、上記構成に加えて、モデルオブジェクト１８４０を仮想空間２に配置するステップは、複数のモデルオブジェクト１８４０を順次仮想空間２に配置するステップを含む。上記方法は、各モデルに対するユーザ１９０の関心度をそれぞれ記憶装置（例えば、メモリ１１，１５２、ストレージ１２，１５４等）に蓄積するステップをさらに含む。

（構成１１） ある実施の形態に従うと、上記方法は、上記構成に加えて、他ユーザによる関心度に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示されている衣類オブジェクト１８４１の表示態様を変更するステップをさらに含む。

（構成１２） ある実施の形態に従うと、上記方法は、上記構成に加えて、ユーザ１９０の関心度の判別結果に基づいて、複数の衣類のうちユーザ１９０に提示する衣服の情報を決定するステップと、決定された衣服の情報を含むインターフェイスオブジェクトを仮想空間２に提示するステップとをさらに含む。

（構成１３） ある実施の形態に従うと、ＨＭＤ１１０を介して情報を提供するためにコンピュータによって実行される方法が提供される。この方法は、衣類を装着したモデルが登場する内容を含む複数のパノラマ動画をコンピュータのメモリに記憶させるステップと、仮想空間２を定義するステップと、メモリからパノラマ動画を読み出して、仮想空間２においてパノラマ動画を展開することにより、ＨＭＤ１１０にパノラマ動画を表示するステップと、ＨＭＤ１１０のユーザ１９０の動作を検出するステップと、動作の検出結果に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示されるパノラマ動画に含まれる衣類またはモデルに対するユーザ１９０の関心度を判別するステップと、ユーザ１９０の関心度の判別結果に基づいて、衣類の購入を受け付けるインターフェイスオブジェクトを仮想空間２に提示するステップとを含む。

（構成１４） ある実施の形態に従うと、上記方法は、上記構成に加えて、ユーザ１９０の関心度の判別結果に基づいて、ＨＭＤ１１０に表示されるパノラマ動画の進行を制御するステップを含む。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 仮想カメラ、２ 仮想空間、５ 基準視線、１０，１５１ プロセッサ、１１，１５２ メモリ、１２，１５４ ストレージ、１３ 入出力インターフェース、１４ 通信インターフェース、１５ バス、１９ ネットワーク、２０，２０００ オブジェクト、２１ 中心、２２ 仮想空間画像、２３ 視界領域、２４，２５ 領域、３０ グリップ、３１ フレーム、３２ 天面、３３，３４，３６，３７ ボタン、３８ アナログスティック、５０ 顔画像、５１ 口領域、５２ 輪郭検出線、５３，５４ 輪郭点、５５ 口形状、１００ システム、１１０ ＨＭＤ、１１２ モニタ、１１４，１２０ センサ、１１５ スピーカ、１１６ 第１カメラ、１１７ 第２カメラ、１１９ マイク、１３０ モーションセンサ、１４０ 注視センサ、１５０ サーバ、１５３ 通信インターフェイス、１６０ コントローラ、１８４，１８１０，１８４０ モデルオブジェクト。

Claims (11)

1. ヘッドマウントデバイスを介して情報を提供するためにコンピュータによって実行される方法であって、
   仮想空間を定義するステップと、
   一つ以上の衣類オブジェクトを装着したモデルオブジェクトを前記仮想空間に配置するステップと、
   前記モデルオブジェクトを前記ヘッドマウントデバイスに表示するステップと、
   前記ヘッドマウントデバイスのユーザによる前記一つ以上の衣類オブジェクトに対する動作を検出するステップと、
   前記動作に基づいて、前記ヘッドマウントデバイスに表示される前記一つ以上の衣類オブジェクトまたは前記モデルオブジェクトに対する前記ユーザの関心度を判別するステップとを含み、
   前記動作を検出するステップは、前記ヘッドマウントデバイスのユーザの表情を検出するステップを含み、
   前記ユーザの関心度を判別するステップは、前記ヘッドマウントデバイスのユーザの表情の検出結果に基づいて、前記ヘッドマウントデバイスに表示される前記一つ以上の衣類オブジェクトまたは前記モデルオブジェクトに対する前記ユーザの関心度を判別することを含む、方法。
2. ヘッドマウントデバイスを介して情報を提供するためにコンピュータによって実行される方法であって、
   仮想空間を定義するステップと、
   一つ以上の衣類オブジェクトを装着したモデルオブジェクトを前記仮想空間に配置するステップと、
   前記モデルオブジェクトを前記ヘッドマウントデバイスに表示するステップと、
   前記ヘッドマウントデバイスのユーザによる前記一つ以上の衣類オブジェクトに対する動作を検出するステップと、
   前記動作に基づいて、前記ヘッドマウントデバイスに表示される前記一つ以上の衣類オブジェクトまたは前記モデルオブジェクトに対する前記ユーザの関心度を判別するステップとを含み、
   前記一つ以上の衣類オブジェクトに対する前記動作が予め定められた時間継続していることに基づいて、前記一つ以上の衣類オブジェクトに関する情報を前記仮想空間に提示し、
   前記ユーザの視線が注がれているオブジェクトの購入を受け付けるインターフェイスオブジェクトを提示するステップをさらに含み、
   前記ユーザの視線が注がれた後に購入されなかったオブジェクトを、当該オブジェクトが提示されていた態様とは別の態様で再度提示するステップをさらに含む、方法。
3. 前記動作を検出するステップは、前記ヘッドマウントデバイスのユーザの視線を検出するステップを含み、
   前記ユーザの関心度を判別するステップは、前記ヘッドマウントデバイスのユーザの視線がオブジェクトに注がれていることに基づいて、前記ユーザの関心度を判別することを含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記方法は、前記ヘッドマウントデバイスのユーザの頭部以外の身体の動作を検出するステップをさらに含み、
   前記表示するステップは、前記ヘッドマウントデバイスのユーザの頭部以外の身体に対応する身体オブジェクトであって前記身体の動作の検出結果に連動して前記仮想空間において動作する身体オブジェクトを前記ヘッドマウントデバイスに表示することを含み、
   前記動作を検出するステップは、前記身体オブジェクトによる前記一つ以上の衣類オブジェクトを指定する操作を検出するステップを含み、
   前記ユーザの関心度を判別するステップは、前記身体オブジェクトによる前記一つ以上の衣類オブジェクトを指定する操作の検出結果に基づいて、前記ユーザの関心度を判別することを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記動作を検出するステップは、前記ヘッドマウントデバイスのユーザによって発せられる音声を検出するステップを含み、
   前記ユーザの関心度を判別するステップは、前記音声が発せられていることに基づいて、前記ヘッドマウントデバイスに表示される前記一つ以上の衣類オブジェクトまたは前記モデルオブジェクトに対する前記ユーザの関心度を判別することを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記モデルオブジェクトを前記仮想空間に配置するステップは、複数の衣類オブジェクトの各々を装着したモデルオブジェクトを前記仮想空間に配置するステップを含み、
   前記方法は、各前記衣類オブジェクトに対する前記ユーザの前記関心度をそれぞれ蓄積するステップをさらに含む、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
7. 前記モデルオブジェクトを前記仮想空間に配置するステップは、複数のモデルオブジェクトを順次前記仮想空間に配置するステップを含み、
   前記方法は、各前記モデルオブジェクトに対する前記ユーザの前記関心度をそれぞれ蓄積するステップをさらに含む、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
8. 他ユーザによる前記関心度に基づいて、前記ヘッドマウントデバイスに表示されている衣類オブジェクトの表示態様を変更するステップをさらに含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
9. 前記ユーザの関心度の判別結果に基づいて、複数の衣類のうち前記ユーザに提示する衣服の情報を決定するステップと、
   前記決定された衣服の情報を含むインターフェイスオブジェクトを前記仮想空間に提示するステップとをさらに含む、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
10. 請求項１〜９のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させる、プログラム。
11. 請求項１０に記載のプログラムを格納したメモリと、
    前記プログラムを実行するためのプロセッサとを備える、情報処理装置。

Images