情報処理装置、表示制御方法、およびプログラム
【課題】現実の物体と仮想的な物体との部分毎の前後関係に基づいて仮想画像を重畳表示することが可能な情報処理装置、表示制御方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する判定部と、前記判定部により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する表示制御部と、を備える、情報処理装置。
【解決手段】撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する判定部と、前記判定部により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する表示制御部と、を備える、情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、表示制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
仮想的な試着システムとして、ユーザを撮像した撮像画像に衣服の画像を合成する試着画像生成技術が様々提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、ユーザの身体画像に衣服画像を合成する処理が開示されている。具体的には、特許文献１に記載の画像処理サーバは、ユーザの身体画像に添付されている身体プロファイルデータ（身長、肩幅等）および画像における身体の向きなどの情報に基づき、衣服画像のサイズ変更および向きの調整を行い、身体画像に合成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３０４３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載されるような試着画像生成技術では、ユーザの身体画像の上に衣服画像が合成されるので、常に現実の物体（身体）より手前に仮想的な衣服が描かれてしまう。例えばユーザの手が胴の前に位置している場合でも、手前に仮想的な衣服が描かれるので、手が仮想衣服の奥に隠れてしまう。
【０００６】
このように、現実の物体と仮想的な物体との前後関係が入り組んでいる場合、適切に合成画像を生成することは困難であった。
【０００７】
そこで、本開示では、現実の物体と仮想的な物体との前後関係を部分毎に判定することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、表示制御方法およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示によれば、撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する判定部と、前記判定部により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する表示制御部と、を備える情報処理装置を提案する。
【０００９】
本開示によれば、撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定するステップと、前記判定するステップにより判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示するステップと、を含む表示制御方法を提案する。
【００１０】
本開示によれば、撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する処理と、前記判定する処理により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを提案する。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本開示によれば、現実の物体と仮想的な物体との前後関係を部分毎に判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムの概要を説明するための図である。
【図２】衣服画像の上書きの一例を説明するための図である。
【図３】衣服画像の上書きの他の例を説明するための図である。
【図４】本開示の一実施形態による情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図５】実空間におけるカメラと被写体の位置関係、および被写体を撮像した撮像画像を説明するための図である。
【図６】本開示の一実施形態による骨格情報を説明するための図である。
【図７】本開示の一実施形態による深度情報を説明するための図である。
【図８】仮想空間における仮想カメラと仮想衣服の位置関係、および仮想衣服を投影した仮想的な衣服画像を説明するための図である。
【図９】本開示の一実施形態によるＡＲ試着画像表示における基本的な表示制御処理を示すフローチャートである。
【図１０】本開示の一実施形態による深度情報に基づくＡＲ試着画像の描画制御の処理を示すフローチャートである。
【図１１】本開示の一実施形態によるＡＲ試着画像の描画例を説明するための図である。
【図１２】本開示の一実施形態によるＡＲ試着画像の描画例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１４】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムの概要
２．情報処理装置の構成
３．表示制御
３−１．基本的な表示制御
３−２．前後関係に応じたＡＲ試着画像の描画
４．まとめ
【００１５】
＜１．本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムの概要＞
近年、実世界に付加的な情報を重畳してユーザに呈示する拡張現実（ＡＲ：Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）と呼ばれる技術が注目されている。ＡＲ技術においてユーザに呈示される情報は、テキスト、アイコン又はアニメーションなどの様々な形態の仮想的なオブジェクトを用いて可視化され得る。ＡＲ技術の主要な適用分野の１つは、実世界でのユーザ活動の支援である。以下では、このＡＲ技術を試着システムに適用する。
【００１６】
ＡＲ技術を利用した試着システムは、ユーザの動作に合わせて仮想的な衣服画像を重畳表示することで、リアルタイムに仮想試着を体験することができる。また、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムは、現実の物体である被写体と、仮想的な物体である仮想衣服の前後関係を判定し、判定された前後関係に基づいて仮想画像を重畳表示する。
【００１７】
このような本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムの概要を、図１を参照しながら説明する。図１に示すように、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システム１は、情報処理装置１０、カメラ１５、センサ１７、および表示装置１９を有する。なお、ＡＲ試着システム１が設置される場所は特に限定されない。例えば、ＡＲ試着システム１は、ユーザの自宅内に設置されてもよいし、店頭に設置されてもよい。
【００１８】
また、図１に示した例では、ＡＲ試着システム１を構成する複数の装置（情報処理装置１０、カメラ１５、センサ１７および表示装置１９）が別体に構成されているが、本開示によるＡＲ試着システム１の構成はこれに限定されない。例えば、ＡＲ試着システム１を構成する上記複数の装置のいずれかの組み合わせが一体化されていてもよい。また、例えば、ＡＲ試着システム１を構成する複数の装置は、スマートフォン、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、携帯電話、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置または携帯用ゲーム機器に内蔵されていてもよい。
【００１９】
カメラ１５（撮像装置）は、実空間に存在する物体を撮像する。実空間に存在する物体は、特に限定されないが、例えば、人物や動物などの生き物であってもよく、車庫やテレビ台などといった生き物以外であってもよい。図１に示した例では、実空間に存在する物体として被写体Ａ（例えば、人物）がカメラ１５により撮像される。カメラ１５により撮像された画像（撮像画像とも称す）は表示装置１９に表示される。表示装置１９に表示される撮像画像は、ＲＧＢ画像であってもよい。また、カメラ１５は、撮像画像を情報処理装置１０に送る。
【００２０】
センサ１７は、実空間からパラメータを検出する機能を有し、検出データを情報処理装置１０に送る。例えば、センサ１７が赤外線センサにより構成されている場合、センサ部１７は、実空間から赤外線を検出し、赤外線量に応じた電気信号を検出データとして情報処理装置１０に供給することができる。情報処理装置１０は、例えば、検出データに基づいて実空間に存在する物体を認識することができる。センサ１７の種類は、赤外線センサに限定されない。なお、図１に示した例では、検出データがセンサ１７から情報処理装置１０に供給されることとしているが、情報処理装置１０に供給される検出データは、カメラ１５により撮像された画像であってもよい。
【００２１】
情報処理装置１０は、実空間に存在する物体の認識結果に応じて、撮像画像に対して仮想オブジェクトを合成したり撮像画像を変形したりすることにより、撮像画像を処理することができる。表示装置１９は、情報処理装置１０により処理された画像を表示することも可能である。
【００２２】
例えば、図１に示すように、情報処理装置１０は、実空間の被写体Ａを認識し、衣服画像を合成した試着画像を表示装置１９にリアルタイムに表示させることができる。ここでは、ユーザの身体が実空間の映像であり、試着対象の衣服画像が実空間の映像に重畳表示された仮想オブジェクトである。これにより、ＡＲ試着システム１は、仮想的な試着をリアルタイムに提供することができる。
【００２３】
ここで、通常、仮想的な試着システムでは、被写体を撮像した撮像画像に衣服画像を上書きするので、常に現実の物体（被写体）より手前に仮想的な物体（仮想衣服）が描かれていた。以下、このような衣服画像の上書きによる弊害について図２および図３を参照して説明する。
【００２４】
図２は、衣服画像上書きの一例を説明するための図である。図２に示すように、被写体の手が胴の前に位置する場合に、仮想衣服が被写体に上書きされると、被写体の胴の前に位置する手が、仮想衣服の奥に隠れてしまい、前後関係が正しく表れない。
【００２５】
また、色情報を用いて前後関係の適切な表現を試みる手法も提案されている。例えば撮像画像のうち肌色の部分には衣服画像を描画しないという手法である。これにより、被写体の胴の前に手が位置する場合に、手に仮想画像が描画されることはない。しかしながら、この手法だと被写体が肌色に近い色の服を着ている場合は上手く衣服画像を描画することは困難である。また、図３に示すように、被写体が長袖の服を着ている場合、この手法だと手の部分だけ胴の中心に浮いた状態となってしまう。
【００２６】
他にも、撮像画像内の物体をセグメンテーションすることにより、前後関係の適切な表現を試みる手法も提案されている。セグメンテーションは「人」や「服」など物体単位で領域分割し、物体毎の前後関係を比較するので、例えば「『人』より『服』が手前」または「『服』より『人』が手前」のいずれかを判断することができる。しかしながら、例えば図２に示すように、手が胴の前に位置している場合、「『人』より手前に『服』が位置し、さらに手前に『人』が位置する」といった連続的な判断は困難であるの。よって、セグメンテーションを用いた手法でも、現実の物体と仮想的な物体との前後関係を正確に判定することは難しい。
【００２７】
上述した手と胴のように、「人」という一つの物体において部分毎に仮想的な物体との前後関係を正しく判定することは困難であった。また、前後関係を正しく判定できない場合、結果的に仮想衣服を適切に描画できない箇所が生じ、仮想試着システムの精度が下がる要因となっていた。
【００２８】
そこで、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムでは、深度情報を用いて被写体と仮想衣服の前後関係を部分毎に判定し、判定された前後関係に基づいて衣服画像を重畳表示する。よって、本実施形態によるＡＲ試着システムによれば、例えば図１に示すように、被写体Ａの胴の前に手が位置する場合でも、被写体と仮想衣服の前後関係が正しい試着画像を表示装置１９に表示することができる。
【００２９】
＜２．情報処理装置の構成＞
次に、本開示によるＡＲ試着システムを実現する情報処理装置１０の構成について、図４を参照して説明する。図４に示すように、情報処理装置１０は、制御部１００、操作入力部１２０、および記憶部１３０を有する。制御部１００は、骨格位置算出部１０１、表示制御部１０５、深度算出部１１３、および前後関係判定部１１５を有する。また、情報処理装置１０には、カメラ１５、センサ１７および表示装置１９が、有線または無線により接続されている。
【００３０】
制御部１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）またはＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などのプロセッサに相当する。制御部１００は、記憶部１３０または他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、後に説明する制御部１００の様々な機能を動作させる。なお、制御部１００を構成する各ブロックは、全てが同一の装置に組み込まれていなくてもよく、一部が他の装置（例えば、サーバ）に組み込まれていてもよい。
【００３１】
記憶部１３０は、半導体メモリまたはハードディスクなどの記憶媒体を用いて、情報処理装置１０による処理のためのプログラムおよびデータを記憶する。例えば、制御部１００としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記憶する。さらに、例えば、記憶部１３０は、制御部１００により使用されるデータを記憶する。また、本実施形態による記憶部１３０は、表示対象となる仮想オブジェクトとして、服飾品の３次元データを記憶する。本明細書において、服飾品とは、衣服または装飾品を含む。また、装飾品とは、メガネ、帽子およびベルトなどを含む。
【００３２】
操作入力部１２０は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイク、スイッチ、レバーおよびリモートコントローラーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、制御部１００に出力する入力制御回路などから構成されている。ユーザは、操作入力部１２０を操作することにより、情報処理装置１０の電源ＯＮ／ＯＦＦや、ＡＲ試着システムプログラムの起動などを指示したりすることができる。
【００３３】
カメラ１５（撮像装置）は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）またはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの撮像素子を用いて実空間を撮像することにより、撮像画像を生成する。本開示の実施形態においては、カメラ１５が情報処理装置１０と別体に構成されていることを想定しているが、カメラ１５は、情報処理装置１０の一部であってもよい。
【００３４】
また、カメラ１５は、撮像時におけるカメラ１５の設定情報を情報処理装置１０に供給する。ここで、図５に、実空間におけるカメラ１５と被写体Ａの位置関係、および被写体Ａを撮像した撮像画像Ａ’を説明するための図を示す。図５では、カメラ１５のレンズ（不図示）の光学的な中心である主点から、カメラ１５の撮像素子（不図示）までの焦点距離ｆｒｅａｌと、撮像素子に写る被写体Ａ（３次元、ｘｙｚ座標）の撮像画像Ａ’（２次元、ｘｙ座標）を、便宜上被写体側に示す。カメラ１５から被写体Ａまでの距離ｄｒｅａｌは、後述するように深度情報として算出される。また、カメラ１５の画角θｒｅａｌは、主に焦点距離ｆｒｅａｌに応じて決定される。カメラ１５は、カメラ１５の設定情報として、例えば焦点距離ｆｒｅａｌ（または画角θｒｅａｌ）および撮像画像Ａ’の画素数（すなわちピクセル数）を、情報処理装置１０に供給する。
【００３５】
センサ１７は、実空間からパラメータを検出する機能を有している。例えば、センサ１７が赤外線センサにより構成されている場合、センサ１７は、実空間から赤外線を検出し、赤外線量に応じた電気信号を検出データとして情報処理装置１０に供給することができる。センサ１７の種類は、赤外線センサに限定されない。なお、カメラ１５により撮像された画像が検出データとして情報処理装置１０に供給される場合には、センサ１７は存在しなくてもよい。
【００３６】
表示装置１９は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）またはＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などにより構成される表示モジュールである。本開示の実施形態においては、表示装置１９が情報処理装置１０と別体に構成されていることを想定しているが、表示装置１９は、情報処理装置１０の一部であってもよい。
【００３７】
続いて、上記制御部１００の機能構成について説明する。上述したように、制御部１００は、骨格位置算出部１０１、表示制御部１０５、深度算出部１１３、および前後関係判定部１１５を有する。
【００３８】
（骨格位置算出部１０１）
骨格位置算出部１０１は、検出データに基づいて撮像画像に映る物体の骨格位置を算出する。撮像画像に映る物体の実空間上の骨格位置を算出する手法は特に限定されない。例えば、骨格位置算出部１０１は、まず、撮像画像において物体の存在する領域（以下、「物体存在領域」とも称す。）を認識するとともに、深度算出部１１３から撮像画像内の物体の深度情報を取得する。そして、骨格位置算出部１０１は、物体存在領域の深度と形（特徴量）に基づいて、撮像画像に映る物体の実空間上の部位（頭、左肩、右肩、腹部など）を認識し、各部位における中心位置を骨格位置として算出してもよい。ここで、骨格位置算出部１０１は、記憶部１３０に記憶された特徴量辞書を用いて、撮像画像から決定される特徴量を、当該特徴量辞書に予め登録された物体の部位ごとの特徴量と照合することにより、撮像画像に含まれる物体の部位を認識することができる。
【００３９】
物体存在領域を認識する手法としては様々な手法が想定される。例えば、撮像画像が検出データとして情報処理装置１０に供給された場合には、骨格位置算出部１０１は、物体が映る前の撮像画像と物体が映っている撮像画像との差分値に基づいて、物体存在領域を認識することができる。より詳細には、骨格位置算出部１０１は、物体が映る前の撮像画像と物体が映っている撮像画像との差分値が閾値を超える領域を、物体存在領域として認識することができる。
【００４０】
また、例えば、センサ１７により検出されたパラメータが検出データとして情報処理装置１０に供給された場合には、骨格位置算出部１０１は、検出データに基づいて、物体存在領域を認識することができる。より詳細には、骨格位置算出部１０１は、検出される赤外線量が閾値を超える領域を、物体存在領域として認識することができる。
【００４１】
以上説明した各手法により取得した物体存在領域の深度と形（特徴量）に基づいて、骨格位置算出部１０１は、撮像画像に映る物体の実空間上の部位（頭、肩など）を認識し、各部位の骨格位置の座標を算出する。次に、骨格位置算出部１０１が算出した被写体Ａを構成する１以上の部位の骨格位置を含む骨格情報について図６を参照して説明する。
【００４２】
図６は、骨格情報を説明するための図である。図６に示した例では、骨格情報は、被写体Ａを構成する１５の部位の位置を示す座標Ｂ１〜Ｂ３、Ｂ６、Ｂ７、Ｂ９、Ｂ１２、Ｂ１３、Ｂ１５、Ｂ１７、Ｂ１８、Ｂ２０〜Ｂ２２、Ｂ２４として示されているが、骨格情報に含まれる部位の数は特に限定されない。
【００４３】
なお、座標Ｂ１は「Ｈｅａｄ」の座標を示し、座標Ｂ２は「Ｎｅｃｋ」の座標を示し、座標Ｂ３は「Ｔｏｒｓｏ」の座標を示し、座標Ｂ６は「Ｒｉｇｈｔ Ｓｈｏｕｌｄｅｒ」の座標を示し、座標Ｂ７は「Ｒｉｇｈｔ Ｅｌｂｏｗ」の座標を示している。また、座標Ｂ９は「Ｒｉｇｈｔ Ｈａｎｄ」の座標を示し、座標Ｂ１２は「Ｌｅｆｔ Ｓｈｏｕｌｄｅｒ」の座標を示し、座標Ｂ１３は「Ｌｅｆｔ Ｅｌｂｏｗ」の座標を示し、座標Ｂ１５は「Ｌｅｆｔ Ｈａｎｄ」の座標を示している。
【００４４】
座標Ｂ１７は「Ｒｉｇｈｔ Ｈｉｐ」の座標を示し、座標Ｂ１８は「Ｒｉｇｈｔ Ｋｎｅｅ」の座標を示し、座標Ｂ２０は「Ｒｉｇｈｔ Ｆｏｏｔ」の座標を示し、座標Ｂ２１は「ｌｅｆｔ Ｈｉｐ」の座標を示している。座標Ｂ２２は「Ｌｅｆｔ Ｋｎｅｅ」の座標を示し、座標Ｂ２４は「Ｌｅｆｔ Ｆｏｏｔ」の座標を示している。
【００４５】
（深度算出部１１３）
深度算出部１１３は、検出データに基づいて撮像画像内の物体の深度情報を算出する。撮像画像に写る物体の実空間上の深度（ここでは、カメラ１５からの距離）を算出する手法は特に限定されず、様々な手法が想定される。
【００４６】
例えば、深度算出部１１３は、撮像画像内の物体の深度情報を、センサ１７により検出されたパラメータに基づいて算出することも可能である。より詳細には、深度算出部１１３は、図示しない照射装置から赤外線などの光を物体に向けて照射した場合に、センサ１７により検出された光を解析することにより、撮像画像内の物体の深度情報を算出することができる。
【００４７】
また、例えば深度算出部１１３は、センサ１７により検出された光の位相遅れに基づいて、撮像画像内の物体の深度情報を算出することができる。この手法は、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式とも言われる。あるいは、図示しない照射装置から照射される光が既知のパターンから構成される場合には、深度算出部１１３は、センサ１７により検出された光を構成するパターンの歪み具合を解析することにより、撮像画像内の物体の深度情報を算出してもよい。
【００４８】
以上、制御部１００が有する深度算出部１１３について説明した。ここで、撮像画像内の物体の深度情報を算出する機能を有する撮像装置はデプスカメラと称され、ステレオカメラやレーザーレンジスキャナにより実現され得る。情報処理装置１０がデプスカメラ等の外部装置から深度情報を取得できる場合、深度算出部１１３は存在しなくてもよい。
【００４９】
次に、深度算出部１１３により算出された、またはデプスカメラ等から取得した深度情報について説明する。深度情報は、例えば撮像画像のピクセル毎に実寸法（センチメートル単位）で取得される。図７は、このような深度情報を画像化した図である。図７に示す画像では、濃淡の差によって深度の深さを表している。具体的には、深度が深い（カメラ１５からの距離が遠い）ほど白く表示し、深度が浅い（カメラ１５からの距離が近い）ほど黒く表示する。このように、撮像画像内の深度情報は、ピクセル毎に実寸法（センチメートル単位）で取得することもできる。
【００５０】
（前後関係判定部１１５）
前後関係判定部１１５は、撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する。
【００５１】
より具体的には、例えば前後関係判定部１１５は、撮像画像内の物体の深度情報（図５に示す距離ｄｒｅａｌ参照。）と、仮想画像内の物体の深度情報（図８に示す距離ｄｖｅｒｔｕａｌ参照。）を比較することにより、ピクセル（画素）毎の前後関係を判定する。
【００５２】
また、前後関係判定部１１５は、撮像画像内の物体の深度情報を深度算出部１１３から取得し、仮想画像内の物体の深度情報を表示制御部１０５から取得してもよい。
【００５３】
ここで、深度が小さい（浅い）ほど、カメラから物体までの距離は近いと言える。また、深度が大きい（深い）ほど、カメラから物体の距離が遠いといえる。よって、本実施形態による前後関係判定部１１５は、撮像画像内の物体の深度情報と、仮想画像内の物体の深度情報を比較し、深度が小さい方の物体が手前に位置し、深度が大きい方の物体が後ろに位置すると判定する。また、前後関係判定部１１５は、判定結果を表示制御部１０５に出力する。
【００５４】
（表示制御部１０５）
表示制御部１０５は、撮像画像に映る被写体に仮想衣服を重畳表示したＡＲ試着画像を生成し、表示装置１９に表示させる制御を行う。また、本実施形態による表示制御部１０５は、前後関係判定部１１５により判定された撮像画像内の物体（例えば被写体Ａ）と仮想的な物体（例えば仮想衣服Ｃ）の部分毎の前後関係に基づいて、仮想画像を重畳表示する。これにより、本実施形態による表示制御部１０５は、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係が入り組んでいる場合でも、正しいＡＲ試着画像を表示制御することができる。
【００５５】
ここで、撮像画像に重畳する仮想画像の生成について、図８を参照して説明する。図８は、仮想空間における仮想カメラ２５と仮想衣服Ｃの位置関係、および仮想衣服Ｃを投影（レンダリング）した仮想的な衣服画像Ｃ’（仮想画像とも称す）を説明するための図を示す。図８では、図５に示す実空間を撮像した撮像画像Ａ’と同様に、レンダリングした仮想的な衣服画像Ｃ’を、仮想衣服側に示す。
【００５６】
仮想カメラ２５の設定（内部パラメータ）は、実空間を撮像するカメラ１５の設定（内部パラメータ）に合わせて決定される。カメラの設定（内部パラメータ）とは、例えば、焦点距離ｆ、画角θおよび画素数等である。表示制御部１０５は、仮想カメラ２５の設定を、実空間のカメラ１５と一致するよう設定する（初期化とも称す）。
【００５７】
次に、表示制御部１０５は、撮像画像内の物体の深度情報に基づいて、実空間におけるカメラ１５から被写体Ａまでの距離ｄｒｅａｌと同じ距離ｄｖｅｒｔｕａｌだけ仮想カメラ２５から離れた位置に、被写体の骨格位置に合わせて仮想衣服Ｃを配置する。表示制御部１０５は、仮想衣服Ｃを、予めモデリングされた３次元データに基づいて生成してもよい。また、表示制御部１０５は、例えば図８に示すように、仮想衣服Ｃの表面を三角形のポリゴンの集合により構成することで、仮想衣服の３次元形状をよりリアルに表現することができる。また、被写体Ａの骨格位置が時間経過と共に変化する場合、表示制御部１０５は、骨格位置をトラッキングするよう仮想衣服Ｃの配置を変化させることができる。
【００５８】
次に、表示制御部１０５は、仮想カメラ２５でレンダリング、すなわち３次元の衣服画像Ｃを２次元の平面画像に投影することで、仮想的な衣服画像Ｃ’（仮想画像）を取得する。
【００５９】
そして、表示制御部１０５は、撮像画像Ａ’（図５参照）に衣服画像Ｃ’を重畳表示する際、衣服画像Ｃ’の描画の有無を、前後関係判定部１１５による判定結果に基づき、部分（例えばピクセル）毎に制御する。なお、表示制御部１０５による表示制御については、次の＜３．表示制御＞において詳細に説明する。
【００６０】
以上、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムを実現する情報処理装置１０の構成について詳細に説明した。続いて、情報処理装置１０によるＡＲ試着画像の表示制御について説明する。
【００６１】
＜３．表示制御＞
［３−１．基本的な表示制御］
図９は、情報処理装置１０によるＡＲ試着画像の基本的な表示制御処理を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、ステップＳ１１０において、表示制御部１０５は、仮想空間における仮想カメラ２５の設定を、実空間のカメラ１５の設定に一致させる初期化を行う。
【００６２】
次いで、ステップＳ１１３において、骨格位置算出部１０１は、撮像した実空間における被写体Ａの骨格位置（ｘｙｚ座標）を算出し、表示制御部１０５に出力する。
【００６３】
次に、ステップＳ１１６において、表示制御部１０５は、仮想空間において、仮想衣服Ｃを被写体Ａの骨格位置（ｘｙｚ座標）に合わせて配置する。
【００６４】
そして、ステップＳ１１９において、表示制御部１０５は、仮想衣服Ｃをレンダリングして衣服画像Ｃ’（仮想画像）を取得し、衣服画像Ｃ’を撮像画像Ａ’に重ねてＡＲ試着画像を描画し、表示装置１９に表示するよう制御する（ＡＲ表示制御）。
【００６５】
また、情報処理装置１０は、ステップＳ１２２において、終了指示がなされるまで上記ステップＳ１１３からＳ１１９を繰り返し行う。これにより、情報処理装置１０は、被写体Ａの動きをトラッキングするＡＲ試着画像をリアルタイムで提供することができる。
【００６６】
以上、基本的な表示制御処理について説明した。なお、本実施形態による情報処理装置１０は、上記ステップＳ１１９において、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係に基づいてＡＲ試着画像の描画を制御する。以下、本実施形態による前後関係に応じたＡＲ試着画像の描画について図１０を参照して具体的に説明する。
【００６７】
［３−２．前後関係に応じたＡＲ試着画像の描画］
図１０は、本実施形態の情報処理装置１０による深度情報に基づくＡＲ試着画像の描画制御の処理を示すフローチャートである。より具体的には、図１０では、図９に示すステップＳ１１９の表示制御において、表示制御部１０５が、撮像画像Ａ’に重畳表示する衣服画像Ｃ’の描画の有無を、前後関係判定部１１５による判定結果に基づき、部分（例えばピクセル）毎に制御する処理を示す。
【００６８】
まず、図１０のステップＳ１２５において、表示制御部１０５は、図８に示すように、仮想衣服Ｃの３次元座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、仮想画像Ｃ’の任意の座標ｐ（ｘ，ｙ）を算出する。例えば表示制御部１０５は、カメラ１５の内部パラメータから求められる射影行列を３次元座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）に掛けることで、画像平面上の２次元座標ｐ（ｘ，ｙ）を算出することができる。
【００６９】
次に、ステップＳ１２７において、表示制御部１０５は、図８に示すように、仮想カメラ２５から仮想衣服Ｃの座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）までの仮想空間における距離ｄｖｅｒｔｕａｌを算出する。また、表示制御部１０５は、算出した２次元座標ｐ（ｘ，ｙ）、および距離ｄｖｅｒｔｕａｌを前後関係判定部１１５に出力する。
【００７０】
次いで、ステップＳ１２８において、前後関係判定部１１５は、衣服画像Ｃ’（仮想画像）の２次元座標ｐ（ｘ、ｙ）に相当する撮像画像Ａ’の２次元座標ｏ（ｘ，ｙ）における実空間の深度（図５に示す距離ｄｒｅａｌ参照）を取得する。具体的には、例えば深度算出部１１３が算出した図７に示すようなピクセル（２次元座標）毎の深度情報に基づき、衣服画像Ｃ’の２次元座標ｐに相当する撮像画像Ａ’の２次元座標ｏ（ｘ，ｙ）における深度を取得する。ここでは、図５に示すように、カメラ１５から被写体Ａの３次元座標Ｏ（ｘ，ｙ，ｚ）までの距離ｄｒｅａｌを取得する。
【００７１】
続いて、ステップＳ１３１において、前後関係判定部１１５は、仮想空間の距離ｄｖｅｒｔｕａｌと、実空間の距離ｄｒｅａｌを比較する。前後関係判定部１１５は、距離ｄｖｅｒｔｕａｌが距離ｄｒｅａｌより小さかった場合、仮想衣服Ｃが被写体Ａより前（近く）に位置すると判定し、処理はステップＳ１３４に進む。また、前後関係判定部１１５は、距離ｄｖｅｒｔｕａｌが距離ｄｒｅａｌより大きかった場合、仮想衣服Ｃが被写体Ａより後ろ（遠く）に位置すると判定し、処理はステップＳ１３７に進む。このように、前後関係判定部１１５は、部分毎に（座標毎に）被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係を判定することができる。
【００７２】
次に、ステップＳ１３４において、表示制御部１０５は、前後関係判定部１１５により仮想衣服Ｃが被写体Ａより前に位置すると判定された場合、撮像画像Ａ’の座標ｏのピクセル上に、仮想画像Ｃ’の座標ｐのピクセルを描画する。
【００７３】
一方、ステップＳ１３７において、表示制御部１０５は、前後関係判定部１１５により仮想衣服Ｃが被写体Ａより後ろに位置すると判定された場合、撮像画像Ａ’の座標ｏのピクセル上には仮想画像Ｃ’の座標ｐのピクセルを描画しない。
【００７４】
以上説明したステップＳ１２５〜Ｓ１３７の処理は、撮像画像Ａ’に重畳表示する衣服画像Ｃ’の全てのピクセル（座標）毎に行われる。これにより、表示制御部１０５は、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係が入り組んでいる場合であっても、正しくＡＲ試着画像を描画することができる。本実施形態の表示制御部１０５によるＡＲ試着画像の描画例を
【００７５】
（ＡＲ試着画像の描画例）
続いて、本実施形態の表示制御部１０５によるＡＲ試着画像の描画例を図１１および図１２に示す。
【００７６】
図１１に示すように、被写体Ａの手が胴の手前に位置する場合でも、仮想衣服Ｃを重畳表示（合成）する際に、部分毎に前後関係が判定されるので、図２に示した通常の合成と異なり、胴の手前に位置する被写体Ａの手には仮想衣服Ｃが描画されない。
【００７７】
また、図１２に示すように、被写体Ａが長袖を着用し、胴の手前に手が位置する場合でも、図３を用いて上述した色情報に基づく合成と異なり、本実施形態では部分毎に前後関係が判定されるので、胴の手前に位置する被写体Ａの手には仮想衣服Ｃが描画されない。
【００７８】
＜４．まとめ＞
上述したように、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムによれば、撮像画像内の被写体Ａの深度と、仮想画像内の仮想衣服Ｃの深度とを部分毎に比較することにより、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係を部分毎に判定することができる。また、本実施形態によるＡＲ試着システムは、かかる判定結果に基づいて、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係が正しく表現されたＡＲ試着画像を描画することができる。
【００７９】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属
するものと了解される。
【００８０】
例えば、上述したＡＲ試着システムでは、前後関係が入り組んだ状態として、主に被写体Ａの胴の手前に被写体Ａの手が位置する場合を例として説明したが、これに限らず、例えば被写体Ａがバッグなどを体の前で持っている場合にも適用できる。また、被写体Ａの前に障害物（他の人、柱、箱など）がある場合にも適用できる。
【００８１】
また、上述したＡＲ試着システムでは、主に仮想衣服の試着を例として説明したが、試着対象は衣服に限らず、例えばメガネ、帽子およびベルトなどの装飾品であってもよい。
【００８２】
また、上述したＡＲ試着システムでは、被写体が人物の場合について説明したが、被写体は人物に限定されず、例えば犬や猫などの動物であってもよい。この場合、動物を撮像した撮像画像に、例えばペット用の衣服画像を重畳表示するＡＲ試着システムを提供することができる。
【００８３】
また、現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を利用して部分毎に判定し、判定された前後関係に基づきＡＲ表示制御を行う本実施形態による技術は、上述したＡＲ試着システムに限定されず、その他様々なＡＲ表示制御に当然に適用可能である。
【００８４】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する判定部と、
前記判定部により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する表示制御部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記判定部は、前記現実の物体の深度と前記仮想的な物体の深度とを比較し、深度の大小に応じて前後の位置関係を判定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記情報処理装置は、
実空間から検出された検出データに基づき、撮像された被写体の深度を算出する深度算出部を備え、
前記判定部は、前記深度算出部により算出された前記被写体の深度と、仮想的な服飾品の深度とを比較することにより、部分毎に前後関係を判定し、
前記表示制御部は、前記判定部により判定した前後関係に基づいて、前記被写体を撮像した撮像画像に、前記服飾品を投影した仮想的な服飾画像を重畳表示する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記表示制御部は、前記判定部によるピクセル毎の前後関係の判定結果に基づいて、前記仮想的な服飾画像のピクセル毎の描画の有無を制御する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定するステップと、
前記判定するステップにより判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示するステップと、
を含む、表示制御方法。
（６）
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する処理と、
前記判定する処理により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する処理と、
をコンピュータに実行させる、プログラム。
（７）
前記判定する処理は、前記現実の物体の深度と前記仮想的な物体の深度とを比較し、深度の大小に応じて前後の位置関係を判定する、前記（６）に記載のプログラム。
（８）
前記プログラムは、
実空間から検出された検出データに基づき、撮像された被写体の深度を算出する処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記判定する処理は、前記深度を算出する処理により算出された前記被写体の深度と、仮想的な服飾品の深度とを比較することにより、部分毎に前後関係を判定し、
前記表示する処理は、前記判定する処理により判定した前後関係に基づいて、前記被写体を撮像した撮像画像に、前記服飾品を投影した仮想的な服飾画像を重畳表示する、前記（６）または（７）に記載のプログラム。
（９）
前記表示する処理は、前記判定する処理によるピクセル毎の前後関係の判定結果に基づいて、前記仮想的な服飾画像のピクセル毎の描画の有無を制御する、前記（８）に記載のプログラム。
【符号の説明】
【００８５】
１０ 情報処理装置
１５ カメラ
１７ センサ
１９ 表示装置
１００ 制御部
１０１ 骨格位置算出部
１０５ 表示制御部
１１３ 深度算出部
１１５ 前後関係判定部
１２０ 操作入力部
１３０ 記憶部
Ａ 被写体
Ｂ 座標（骨格位置）
Ｃ 仮想衣服
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、表示制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
仮想的な試着システムとして、ユーザを撮像した撮像画像に衣服の画像を合成する試着画像生成技術が様々提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、ユーザの身体画像に衣服画像を合成する処理が開示されている。具体的には、特許文献１に記載の画像処理サーバは、ユーザの身体画像に添付されている身体プロファイルデータ（身長、肩幅等）および画像における身体の向きなどの情報に基づき、衣服画像のサイズ変更および向きの調整を行い、身体画像に合成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３０４３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載されるような試着画像生成技術では、ユーザの身体画像の上に衣服画像が合成されるので、常に現実の物体（身体）より手前に仮想的な衣服が描かれてしまう。例えばユーザの手が胴の前に位置している場合でも、手前に仮想的な衣服が描かれるので、手が仮想衣服の奥に隠れてしまう。
【０００６】
このように、現実の物体と仮想的な物体との前後関係が入り組んでいる場合、適切に合成画像を生成することは困難であった。
【０００７】
そこで、本開示では、現実の物体と仮想的な物体との前後関係を部分毎に判定することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、表示制御方法およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示によれば、撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する判定部と、前記判定部により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する表示制御部と、を備える情報処理装置を提案する。
【０００９】
本開示によれば、撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定するステップと、前記判定するステップにより判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示するステップと、を含む表示制御方法を提案する。
【００１０】
本開示によれば、撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する処理と、前記判定する処理により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを提案する。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本開示によれば、現実の物体と仮想的な物体との前後関係を部分毎に判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムの概要を説明するための図である。
【図２】衣服画像の上書きの一例を説明するための図である。
【図３】衣服画像の上書きの他の例を説明するための図である。
【図４】本開示の一実施形態による情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図５】実空間におけるカメラと被写体の位置関係、および被写体を撮像した撮像画像を説明するための図である。
【図６】本開示の一実施形態による骨格情報を説明するための図である。
【図７】本開示の一実施形態による深度情報を説明するための図である。
【図８】仮想空間における仮想カメラと仮想衣服の位置関係、および仮想衣服を投影した仮想的な衣服画像を説明するための図である。
【図９】本開示の一実施形態によるＡＲ試着画像表示における基本的な表示制御処理を示すフローチャートである。
【図１０】本開示の一実施形態による深度情報に基づくＡＲ試着画像の描画制御の処理を示すフローチャートである。
【図１１】本開示の一実施形態によるＡＲ試着画像の描画例を説明するための図である。
【図１２】本開示の一実施形態によるＡＲ試着画像の描画例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１４】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムの概要
２．情報処理装置の構成
３．表示制御
３−１．基本的な表示制御
３−２．前後関係に応じたＡＲ試着画像の描画
４．まとめ
【００１５】
＜１．本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムの概要＞
近年、実世界に付加的な情報を重畳してユーザに呈示する拡張現実（ＡＲ：Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）と呼ばれる技術が注目されている。ＡＲ技術においてユーザに呈示される情報は、テキスト、アイコン又はアニメーションなどの様々な形態の仮想的なオブジェクトを用いて可視化され得る。ＡＲ技術の主要な適用分野の１つは、実世界でのユーザ活動の支援である。以下では、このＡＲ技術を試着システムに適用する。
【００１６】
ＡＲ技術を利用した試着システムは、ユーザの動作に合わせて仮想的な衣服画像を重畳表示することで、リアルタイムに仮想試着を体験することができる。また、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムは、現実の物体である被写体と、仮想的な物体である仮想衣服の前後関係を判定し、判定された前後関係に基づいて仮想画像を重畳表示する。
【００１７】
このような本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムの概要を、図１を参照しながら説明する。図１に示すように、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システム１は、情報処理装置１０、カメラ１５、センサ１７、および表示装置１９を有する。なお、ＡＲ試着システム１が設置される場所は特に限定されない。例えば、ＡＲ試着システム１は、ユーザの自宅内に設置されてもよいし、店頭に設置されてもよい。
【００１８】
また、図１に示した例では、ＡＲ試着システム１を構成する複数の装置（情報処理装置１０、カメラ１５、センサ１７および表示装置１９）が別体に構成されているが、本開示によるＡＲ試着システム１の構成はこれに限定されない。例えば、ＡＲ試着システム１を構成する上記複数の装置のいずれかの組み合わせが一体化されていてもよい。また、例えば、ＡＲ試着システム１を構成する複数の装置は、スマートフォン、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、携帯電話、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置または携帯用ゲーム機器に内蔵されていてもよい。
【００１９】
カメラ１５（撮像装置）は、実空間に存在する物体を撮像する。実空間に存在する物体は、特に限定されないが、例えば、人物や動物などの生き物であってもよく、車庫やテレビ台などといった生き物以外であってもよい。図１に示した例では、実空間に存在する物体として被写体Ａ（例えば、人物）がカメラ１５により撮像される。カメラ１５により撮像された画像（撮像画像とも称す）は表示装置１９に表示される。表示装置１９に表示される撮像画像は、ＲＧＢ画像であってもよい。また、カメラ１５は、撮像画像を情報処理装置１０に送る。
【００２０】
センサ１７は、実空間からパラメータを検出する機能を有し、検出データを情報処理装置１０に送る。例えば、センサ１７が赤外線センサにより構成されている場合、センサ部１７は、実空間から赤外線を検出し、赤外線量に応じた電気信号を検出データとして情報処理装置１０に供給することができる。情報処理装置１０は、例えば、検出データに基づいて実空間に存在する物体を認識することができる。センサ１７の種類は、赤外線センサに限定されない。なお、図１に示した例では、検出データがセンサ１７から情報処理装置１０に供給されることとしているが、情報処理装置１０に供給される検出データは、カメラ１５により撮像された画像であってもよい。
【００２１】
情報処理装置１０は、実空間に存在する物体の認識結果に応じて、撮像画像に対して仮想オブジェクトを合成したり撮像画像を変形したりすることにより、撮像画像を処理することができる。表示装置１９は、情報処理装置１０により処理された画像を表示することも可能である。
【００２２】
例えば、図１に示すように、情報処理装置１０は、実空間の被写体Ａを認識し、衣服画像を合成した試着画像を表示装置１９にリアルタイムに表示させることができる。ここでは、ユーザの身体が実空間の映像であり、試着対象の衣服画像が実空間の映像に重畳表示された仮想オブジェクトである。これにより、ＡＲ試着システム１は、仮想的な試着をリアルタイムに提供することができる。
【００２３】
ここで、通常、仮想的な試着システムでは、被写体を撮像した撮像画像に衣服画像を上書きするので、常に現実の物体（被写体）より手前に仮想的な物体（仮想衣服）が描かれていた。以下、このような衣服画像の上書きによる弊害について図２および図３を参照して説明する。
【００２４】
図２は、衣服画像上書きの一例を説明するための図である。図２に示すように、被写体の手が胴の前に位置する場合に、仮想衣服が被写体に上書きされると、被写体の胴の前に位置する手が、仮想衣服の奥に隠れてしまい、前後関係が正しく表れない。
【００２５】
また、色情報を用いて前後関係の適切な表現を試みる手法も提案されている。例えば撮像画像のうち肌色の部分には衣服画像を描画しないという手法である。これにより、被写体の胴の前に手が位置する場合に、手に仮想画像が描画されることはない。しかしながら、この手法だと被写体が肌色に近い色の服を着ている場合は上手く衣服画像を描画することは困難である。また、図３に示すように、被写体が長袖の服を着ている場合、この手法だと手の部分だけ胴の中心に浮いた状態となってしまう。
【００２６】
他にも、撮像画像内の物体をセグメンテーションすることにより、前後関係の適切な表現を試みる手法も提案されている。セグメンテーションは「人」や「服」など物体単位で領域分割し、物体毎の前後関係を比較するので、例えば「『人』より『服』が手前」または「『服』より『人』が手前」のいずれかを判断することができる。しかしながら、例えば図２に示すように、手が胴の前に位置している場合、「『人』より手前に『服』が位置し、さらに手前に『人』が位置する」といった連続的な判断は困難であるの。よって、セグメンテーションを用いた手法でも、現実の物体と仮想的な物体との前後関係を正確に判定することは難しい。
【００２７】
上述した手と胴のように、「人」という一つの物体において部分毎に仮想的な物体との前後関係を正しく判定することは困難であった。また、前後関係を正しく判定できない場合、結果的に仮想衣服を適切に描画できない箇所が生じ、仮想試着システムの精度が下がる要因となっていた。
【００２８】
そこで、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムでは、深度情報を用いて被写体と仮想衣服の前後関係を部分毎に判定し、判定された前後関係に基づいて衣服画像を重畳表示する。よって、本実施形態によるＡＲ試着システムによれば、例えば図１に示すように、被写体Ａの胴の前に手が位置する場合でも、被写体と仮想衣服の前後関係が正しい試着画像を表示装置１９に表示することができる。
【００２９】
＜２．情報処理装置の構成＞
次に、本開示によるＡＲ試着システムを実現する情報処理装置１０の構成について、図４を参照して説明する。図４に示すように、情報処理装置１０は、制御部１００、操作入力部１２０、および記憶部１３０を有する。制御部１００は、骨格位置算出部１０１、表示制御部１０５、深度算出部１１３、および前後関係判定部１１５を有する。また、情報処理装置１０には、カメラ１５、センサ１７および表示装置１９が、有線または無線により接続されている。
【００３０】
制御部１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）またはＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などのプロセッサに相当する。制御部１００は、記憶部１３０または他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、後に説明する制御部１００の様々な機能を動作させる。なお、制御部１００を構成する各ブロックは、全てが同一の装置に組み込まれていなくてもよく、一部が他の装置（例えば、サーバ）に組み込まれていてもよい。
【００３１】
記憶部１３０は、半導体メモリまたはハードディスクなどの記憶媒体を用いて、情報処理装置１０による処理のためのプログラムおよびデータを記憶する。例えば、制御部１００としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記憶する。さらに、例えば、記憶部１３０は、制御部１００により使用されるデータを記憶する。また、本実施形態による記憶部１３０は、表示対象となる仮想オブジェクトとして、服飾品の３次元データを記憶する。本明細書において、服飾品とは、衣服または装飾品を含む。また、装飾品とは、メガネ、帽子およびベルトなどを含む。
【００３２】
操作入力部１２０は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイク、スイッチ、レバーおよびリモートコントローラーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、制御部１００に出力する入力制御回路などから構成されている。ユーザは、操作入力部１２０を操作することにより、情報処理装置１０の電源ＯＮ／ＯＦＦや、ＡＲ試着システムプログラムの起動などを指示したりすることができる。
【００３３】
カメラ１５（撮像装置）は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）またはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの撮像素子を用いて実空間を撮像することにより、撮像画像を生成する。本開示の実施形態においては、カメラ１５が情報処理装置１０と別体に構成されていることを想定しているが、カメラ１５は、情報処理装置１０の一部であってもよい。
【００３４】
また、カメラ１５は、撮像時におけるカメラ１５の設定情報を情報処理装置１０に供給する。ここで、図５に、実空間におけるカメラ１５と被写体Ａの位置関係、および被写体Ａを撮像した撮像画像Ａ’を説明するための図を示す。図５では、カメラ１５のレンズ（不図示）の光学的な中心である主点から、カメラ１５の撮像素子（不図示）までの焦点距離ｆｒｅａｌと、撮像素子に写る被写体Ａ（３次元、ｘｙｚ座標）の撮像画像Ａ’（２次元、ｘｙ座標）を、便宜上被写体側に示す。カメラ１５から被写体Ａまでの距離ｄｒｅａｌは、後述するように深度情報として算出される。また、カメラ１５の画角θｒｅａｌは、主に焦点距離ｆｒｅａｌに応じて決定される。カメラ１５は、カメラ１５の設定情報として、例えば焦点距離ｆｒｅａｌ（または画角θｒｅａｌ）および撮像画像Ａ’の画素数（すなわちピクセル数）を、情報処理装置１０に供給する。
【００３５】
センサ１７は、実空間からパラメータを検出する機能を有している。例えば、センサ１７が赤外線センサにより構成されている場合、センサ１７は、実空間から赤外線を検出し、赤外線量に応じた電気信号を検出データとして情報処理装置１０に供給することができる。センサ１７の種類は、赤外線センサに限定されない。なお、カメラ１５により撮像された画像が検出データとして情報処理装置１０に供給される場合には、センサ１７は存在しなくてもよい。
【００３６】
表示装置１９は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）またはＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などにより構成される表示モジュールである。本開示の実施形態においては、表示装置１９が情報処理装置１０と別体に構成されていることを想定しているが、表示装置１９は、情報処理装置１０の一部であってもよい。
【００３７】
続いて、上記制御部１００の機能構成について説明する。上述したように、制御部１００は、骨格位置算出部１０１、表示制御部１０５、深度算出部１１３、および前後関係判定部１１５を有する。
【００３８】
（骨格位置算出部１０１）
骨格位置算出部１０１は、検出データに基づいて撮像画像に映る物体の骨格位置を算出する。撮像画像に映る物体の実空間上の骨格位置を算出する手法は特に限定されない。例えば、骨格位置算出部１０１は、まず、撮像画像において物体の存在する領域（以下、「物体存在領域」とも称す。）を認識するとともに、深度算出部１１３から撮像画像内の物体の深度情報を取得する。そして、骨格位置算出部１０１は、物体存在領域の深度と形（特徴量）に基づいて、撮像画像に映る物体の実空間上の部位（頭、左肩、右肩、腹部など）を認識し、各部位における中心位置を骨格位置として算出してもよい。ここで、骨格位置算出部１０１は、記憶部１３０に記憶された特徴量辞書を用いて、撮像画像から決定される特徴量を、当該特徴量辞書に予め登録された物体の部位ごとの特徴量と照合することにより、撮像画像に含まれる物体の部位を認識することができる。
【００３９】
物体存在領域を認識する手法としては様々な手法が想定される。例えば、撮像画像が検出データとして情報処理装置１０に供給された場合には、骨格位置算出部１０１は、物体が映る前の撮像画像と物体が映っている撮像画像との差分値に基づいて、物体存在領域を認識することができる。より詳細には、骨格位置算出部１０１は、物体が映る前の撮像画像と物体が映っている撮像画像との差分値が閾値を超える領域を、物体存在領域として認識することができる。
【００４０】
また、例えば、センサ１７により検出されたパラメータが検出データとして情報処理装置１０に供給された場合には、骨格位置算出部１０１は、検出データに基づいて、物体存在領域を認識することができる。より詳細には、骨格位置算出部１０１は、検出される赤外線量が閾値を超える領域を、物体存在領域として認識することができる。
【００４１】
以上説明した各手法により取得した物体存在領域の深度と形（特徴量）に基づいて、骨格位置算出部１０１は、撮像画像に映る物体の実空間上の部位（頭、肩など）を認識し、各部位の骨格位置の座標を算出する。次に、骨格位置算出部１０１が算出した被写体Ａを構成する１以上の部位の骨格位置を含む骨格情報について図６を参照して説明する。
【００４２】
図６は、骨格情報を説明するための図である。図６に示した例では、骨格情報は、被写体Ａを構成する１５の部位の位置を示す座標Ｂ１〜Ｂ３、Ｂ６、Ｂ７、Ｂ９、Ｂ１２、Ｂ１３、Ｂ１５、Ｂ１７、Ｂ１８、Ｂ２０〜Ｂ２２、Ｂ２４として示されているが、骨格情報に含まれる部位の数は特に限定されない。
【００４３】
なお、座標Ｂ１は「Ｈｅａｄ」の座標を示し、座標Ｂ２は「Ｎｅｃｋ」の座標を示し、座標Ｂ３は「Ｔｏｒｓｏ」の座標を示し、座標Ｂ６は「Ｒｉｇｈｔ Ｓｈｏｕｌｄｅｒ」の座標を示し、座標Ｂ７は「Ｒｉｇｈｔ Ｅｌｂｏｗ」の座標を示している。また、座標Ｂ９は「Ｒｉｇｈｔ Ｈａｎｄ」の座標を示し、座標Ｂ１２は「Ｌｅｆｔ Ｓｈｏｕｌｄｅｒ」の座標を示し、座標Ｂ１３は「Ｌｅｆｔ Ｅｌｂｏｗ」の座標を示し、座標Ｂ１５は「Ｌｅｆｔ Ｈａｎｄ」の座標を示している。
【００４４】
座標Ｂ１７は「Ｒｉｇｈｔ Ｈｉｐ」の座標を示し、座標Ｂ１８は「Ｒｉｇｈｔ Ｋｎｅｅ」の座標を示し、座標Ｂ２０は「Ｒｉｇｈｔ Ｆｏｏｔ」の座標を示し、座標Ｂ２１は「ｌｅｆｔ Ｈｉｐ」の座標を示している。座標Ｂ２２は「Ｌｅｆｔ Ｋｎｅｅ」の座標を示し、座標Ｂ２４は「Ｌｅｆｔ Ｆｏｏｔ」の座標を示している。
【００４５】
（深度算出部１１３）
深度算出部１１３は、検出データに基づいて撮像画像内の物体の深度情報を算出する。撮像画像に写る物体の実空間上の深度（ここでは、カメラ１５からの距離）を算出する手法は特に限定されず、様々な手法が想定される。
【００４６】
例えば、深度算出部１１３は、撮像画像内の物体の深度情報を、センサ１７により検出されたパラメータに基づいて算出することも可能である。より詳細には、深度算出部１１３は、図示しない照射装置から赤外線などの光を物体に向けて照射した場合に、センサ１７により検出された光を解析することにより、撮像画像内の物体の深度情報を算出することができる。
【００４７】
また、例えば深度算出部１１３は、センサ１７により検出された光の位相遅れに基づいて、撮像画像内の物体の深度情報を算出することができる。この手法は、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式とも言われる。あるいは、図示しない照射装置から照射される光が既知のパターンから構成される場合には、深度算出部１１３は、センサ１７により検出された光を構成するパターンの歪み具合を解析することにより、撮像画像内の物体の深度情報を算出してもよい。
【００４８】
以上、制御部１００が有する深度算出部１１３について説明した。ここで、撮像画像内の物体の深度情報を算出する機能を有する撮像装置はデプスカメラと称され、ステレオカメラやレーザーレンジスキャナにより実現され得る。情報処理装置１０がデプスカメラ等の外部装置から深度情報を取得できる場合、深度算出部１１３は存在しなくてもよい。
【００４９】
次に、深度算出部１１３により算出された、またはデプスカメラ等から取得した深度情報について説明する。深度情報は、例えば撮像画像のピクセル毎に実寸法（センチメートル単位）で取得される。図７は、このような深度情報を画像化した図である。図７に示す画像では、濃淡の差によって深度の深さを表している。具体的には、深度が深い（カメラ１５からの距離が遠い）ほど白く表示し、深度が浅い（カメラ１５からの距離が近い）ほど黒く表示する。このように、撮像画像内の深度情報は、ピクセル毎に実寸法（センチメートル単位）で取得することもできる。
【００５０】
（前後関係判定部１１５）
前後関係判定部１１５は、撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する。
【００５１】
より具体的には、例えば前後関係判定部１１５は、撮像画像内の物体の深度情報（図５に示す距離ｄｒｅａｌ参照。）と、仮想画像内の物体の深度情報（図８に示す距離ｄｖｅｒｔｕａｌ参照。）を比較することにより、ピクセル（画素）毎の前後関係を判定する。
【００５２】
また、前後関係判定部１１５は、撮像画像内の物体の深度情報を深度算出部１１３から取得し、仮想画像内の物体の深度情報を表示制御部１０５から取得してもよい。
【００５３】
ここで、深度が小さい（浅い）ほど、カメラから物体までの距離は近いと言える。また、深度が大きい（深い）ほど、カメラから物体の距離が遠いといえる。よって、本実施形態による前後関係判定部１１５は、撮像画像内の物体の深度情報と、仮想画像内の物体の深度情報を比較し、深度が小さい方の物体が手前に位置し、深度が大きい方の物体が後ろに位置すると判定する。また、前後関係判定部１１５は、判定結果を表示制御部１０５に出力する。
【００５４】
（表示制御部１０５）
表示制御部１０５は、撮像画像に映る被写体に仮想衣服を重畳表示したＡＲ試着画像を生成し、表示装置１９に表示させる制御を行う。また、本実施形態による表示制御部１０５は、前後関係判定部１１５により判定された撮像画像内の物体（例えば被写体Ａ）と仮想的な物体（例えば仮想衣服Ｃ）の部分毎の前後関係に基づいて、仮想画像を重畳表示する。これにより、本実施形態による表示制御部１０５は、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係が入り組んでいる場合でも、正しいＡＲ試着画像を表示制御することができる。
【００５５】
ここで、撮像画像に重畳する仮想画像の生成について、図８を参照して説明する。図８は、仮想空間における仮想カメラ２５と仮想衣服Ｃの位置関係、および仮想衣服Ｃを投影（レンダリング）した仮想的な衣服画像Ｃ’（仮想画像とも称す）を説明するための図を示す。図８では、図５に示す実空間を撮像した撮像画像Ａ’と同様に、レンダリングした仮想的な衣服画像Ｃ’を、仮想衣服側に示す。
【００５６】
仮想カメラ２５の設定（内部パラメータ）は、実空間を撮像するカメラ１５の設定（内部パラメータ）に合わせて決定される。カメラの設定（内部パラメータ）とは、例えば、焦点距離ｆ、画角θおよび画素数等である。表示制御部１０５は、仮想カメラ２５の設定を、実空間のカメラ１５と一致するよう設定する（初期化とも称す）。
【００５７】
次に、表示制御部１０５は、撮像画像内の物体の深度情報に基づいて、実空間におけるカメラ１５から被写体Ａまでの距離ｄｒｅａｌと同じ距離ｄｖｅｒｔｕａｌだけ仮想カメラ２５から離れた位置に、被写体の骨格位置に合わせて仮想衣服Ｃを配置する。表示制御部１０５は、仮想衣服Ｃを、予めモデリングされた３次元データに基づいて生成してもよい。また、表示制御部１０５は、例えば図８に示すように、仮想衣服Ｃの表面を三角形のポリゴンの集合により構成することで、仮想衣服の３次元形状をよりリアルに表現することができる。また、被写体Ａの骨格位置が時間経過と共に変化する場合、表示制御部１０５は、骨格位置をトラッキングするよう仮想衣服Ｃの配置を変化させることができる。
【００５８】
次に、表示制御部１０５は、仮想カメラ２５でレンダリング、すなわち３次元の衣服画像Ｃを２次元の平面画像に投影することで、仮想的な衣服画像Ｃ’（仮想画像）を取得する。
【００５９】
そして、表示制御部１０５は、撮像画像Ａ’（図５参照）に衣服画像Ｃ’を重畳表示する際、衣服画像Ｃ’の描画の有無を、前後関係判定部１１５による判定結果に基づき、部分（例えばピクセル）毎に制御する。なお、表示制御部１０５による表示制御については、次の＜３．表示制御＞において詳細に説明する。
【００６０】
以上、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムを実現する情報処理装置１０の構成について詳細に説明した。続いて、情報処理装置１０によるＡＲ試着画像の表示制御について説明する。
【００６１】
＜３．表示制御＞
［３−１．基本的な表示制御］
図９は、情報処理装置１０によるＡＲ試着画像の基本的な表示制御処理を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、ステップＳ１１０において、表示制御部１０５は、仮想空間における仮想カメラ２５の設定を、実空間のカメラ１５の設定に一致させる初期化を行う。
【００６２】
次いで、ステップＳ１１３において、骨格位置算出部１０１は、撮像した実空間における被写体Ａの骨格位置（ｘｙｚ座標）を算出し、表示制御部１０５に出力する。
【００６３】
次に、ステップＳ１１６において、表示制御部１０５は、仮想空間において、仮想衣服Ｃを被写体Ａの骨格位置（ｘｙｚ座標）に合わせて配置する。
【００６４】
そして、ステップＳ１１９において、表示制御部１０５は、仮想衣服Ｃをレンダリングして衣服画像Ｃ’（仮想画像）を取得し、衣服画像Ｃ’を撮像画像Ａ’に重ねてＡＲ試着画像を描画し、表示装置１９に表示するよう制御する（ＡＲ表示制御）。
【００６５】
また、情報処理装置１０は、ステップＳ１２２において、終了指示がなされるまで上記ステップＳ１１３からＳ１１９を繰り返し行う。これにより、情報処理装置１０は、被写体Ａの動きをトラッキングするＡＲ試着画像をリアルタイムで提供することができる。
【００６６】
以上、基本的な表示制御処理について説明した。なお、本実施形態による情報処理装置１０は、上記ステップＳ１１９において、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係に基づいてＡＲ試着画像の描画を制御する。以下、本実施形態による前後関係に応じたＡＲ試着画像の描画について図１０を参照して具体的に説明する。
【００６７】
［３−２．前後関係に応じたＡＲ試着画像の描画］
図１０は、本実施形態の情報処理装置１０による深度情報に基づくＡＲ試着画像の描画制御の処理を示すフローチャートである。より具体的には、図１０では、図９に示すステップＳ１１９の表示制御において、表示制御部１０５が、撮像画像Ａ’に重畳表示する衣服画像Ｃ’の描画の有無を、前後関係判定部１１５による判定結果に基づき、部分（例えばピクセル）毎に制御する処理を示す。
【００６８】
まず、図１０のステップＳ１２５において、表示制御部１０５は、図８に示すように、仮想衣服Ｃの３次元座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、仮想画像Ｃ’の任意の座標ｐ（ｘ，ｙ）を算出する。例えば表示制御部１０５は、カメラ１５の内部パラメータから求められる射影行列を３次元座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）に掛けることで、画像平面上の２次元座標ｐ（ｘ，ｙ）を算出することができる。
【００６９】
次に、ステップＳ１２７において、表示制御部１０５は、図８に示すように、仮想カメラ２５から仮想衣服Ｃの座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）までの仮想空間における距離ｄｖｅｒｔｕａｌを算出する。また、表示制御部１０５は、算出した２次元座標ｐ（ｘ，ｙ）、および距離ｄｖｅｒｔｕａｌを前後関係判定部１１５に出力する。
【００７０】
次いで、ステップＳ１２８において、前後関係判定部１１５は、衣服画像Ｃ’（仮想画像）の２次元座標ｐ（ｘ、ｙ）に相当する撮像画像Ａ’の２次元座標ｏ（ｘ，ｙ）における実空間の深度（図５に示す距離ｄｒｅａｌ参照）を取得する。具体的には、例えば深度算出部１１３が算出した図７に示すようなピクセル（２次元座標）毎の深度情報に基づき、衣服画像Ｃ’の２次元座標ｐに相当する撮像画像Ａ’の２次元座標ｏ（ｘ，ｙ）における深度を取得する。ここでは、図５に示すように、カメラ１５から被写体Ａの３次元座標Ｏ（ｘ，ｙ，ｚ）までの距離ｄｒｅａｌを取得する。
【００７１】
続いて、ステップＳ１３１において、前後関係判定部１１５は、仮想空間の距離ｄｖｅｒｔｕａｌと、実空間の距離ｄｒｅａｌを比較する。前後関係判定部１１５は、距離ｄｖｅｒｔｕａｌが距離ｄｒｅａｌより小さかった場合、仮想衣服Ｃが被写体Ａより前（近く）に位置すると判定し、処理はステップＳ１３４に進む。また、前後関係判定部１１５は、距離ｄｖｅｒｔｕａｌが距離ｄｒｅａｌより大きかった場合、仮想衣服Ｃが被写体Ａより後ろ（遠く）に位置すると判定し、処理はステップＳ１３７に進む。このように、前後関係判定部１１５は、部分毎に（座標毎に）被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係を判定することができる。
【００７２】
次に、ステップＳ１３４において、表示制御部１０５は、前後関係判定部１１５により仮想衣服Ｃが被写体Ａより前に位置すると判定された場合、撮像画像Ａ’の座標ｏのピクセル上に、仮想画像Ｃ’の座標ｐのピクセルを描画する。
【００７３】
一方、ステップＳ１３７において、表示制御部１０５は、前後関係判定部１１５により仮想衣服Ｃが被写体Ａより後ろに位置すると判定された場合、撮像画像Ａ’の座標ｏのピクセル上には仮想画像Ｃ’の座標ｐのピクセルを描画しない。
【００７４】
以上説明したステップＳ１２５〜Ｓ１３７の処理は、撮像画像Ａ’に重畳表示する衣服画像Ｃ’の全てのピクセル（座標）毎に行われる。これにより、表示制御部１０５は、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係が入り組んでいる場合であっても、正しくＡＲ試着画像を描画することができる。本実施形態の表示制御部１０５によるＡＲ試着画像の描画例を
【００７５】
（ＡＲ試着画像の描画例）
続いて、本実施形態の表示制御部１０５によるＡＲ試着画像の描画例を図１１および図１２に示す。
【００７６】
図１１に示すように、被写体Ａの手が胴の手前に位置する場合でも、仮想衣服Ｃを重畳表示（合成）する際に、部分毎に前後関係が判定されるので、図２に示した通常の合成と異なり、胴の手前に位置する被写体Ａの手には仮想衣服Ｃが描画されない。
【００７７】
また、図１２に示すように、被写体Ａが長袖を着用し、胴の手前に手が位置する場合でも、図３を用いて上述した色情報に基づく合成と異なり、本実施形態では部分毎に前後関係が判定されるので、胴の手前に位置する被写体Ａの手には仮想衣服Ｃが描画されない。
【００７８】
＜４．まとめ＞
上述したように、本開示の一実施形態によるＡＲ試着システムによれば、撮像画像内の被写体Ａの深度と、仮想画像内の仮想衣服Ｃの深度とを部分毎に比較することにより、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係を部分毎に判定することができる。また、本実施形態によるＡＲ試着システムは、かかる判定結果に基づいて、被写体Ａと仮想衣服Ｃの前後関係が正しく表現されたＡＲ試着画像を描画することができる。
【００７９】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属
するものと了解される。
【００８０】
例えば、上述したＡＲ試着システムでは、前後関係が入り組んだ状態として、主に被写体Ａの胴の手前に被写体Ａの手が位置する場合を例として説明したが、これに限らず、例えば被写体Ａがバッグなどを体の前で持っている場合にも適用できる。また、被写体Ａの前に障害物（他の人、柱、箱など）がある場合にも適用できる。
【００８１】
また、上述したＡＲ試着システムでは、主に仮想衣服の試着を例として説明したが、試着対象は衣服に限らず、例えばメガネ、帽子およびベルトなどの装飾品であってもよい。
【００８２】
また、上述したＡＲ試着システムでは、被写体が人物の場合について説明したが、被写体は人物に限定されず、例えば犬や猫などの動物であってもよい。この場合、動物を撮像した撮像画像に、例えばペット用の衣服画像を重畳表示するＡＲ試着システムを提供することができる。
【００８３】
また、現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を利用して部分毎に判定し、判定された前後関係に基づきＡＲ表示制御を行う本実施形態による技術は、上述したＡＲ試着システムに限定されず、その他様々なＡＲ表示制御に当然に適用可能である。
【００８４】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する判定部と、
前記判定部により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する表示制御部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記判定部は、前記現実の物体の深度と前記仮想的な物体の深度とを比較し、深度の大小に応じて前後の位置関係を判定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記情報処理装置は、
実空間から検出された検出データに基づき、撮像された被写体の深度を算出する深度算出部を備え、
前記判定部は、前記深度算出部により算出された前記被写体の深度と、仮想的な服飾品の深度とを比較することにより、部分毎に前後関係を判定し、
前記表示制御部は、前記判定部により判定した前後関係に基づいて、前記被写体を撮像した撮像画像に、前記服飾品を投影した仮想的な服飾画像を重畳表示する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記表示制御部は、前記判定部によるピクセル毎の前後関係の判定結果に基づいて、前記仮想的な服飾画像のピクセル毎の描画の有無を制御する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定するステップと、
前記判定するステップにより判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示するステップと、
を含む、表示制御方法。
（６）
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する処理と、
前記判定する処理により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する処理と、
をコンピュータに実行させる、プログラム。
（７）
前記判定する処理は、前記現実の物体の深度と前記仮想的な物体の深度とを比較し、深度の大小に応じて前後の位置関係を判定する、前記（６）に記載のプログラム。
（８）
前記プログラムは、
実空間から検出された検出データに基づき、撮像された被写体の深度を算出する処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記判定する処理は、前記深度を算出する処理により算出された前記被写体の深度と、仮想的な服飾品の深度とを比較することにより、部分毎に前後関係を判定し、
前記表示する処理は、前記判定する処理により判定した前後関係に基づいて、前記被写体を撮像した撮像画像に、前記服飾品を投影した仮想的な服飾画像を重畳表示する、前記（６）または（７）に記載のプログラム。
（９）
前記表示する処理は、前記判定する処理によるピクセル毎の前後関係の判定結果に基づいて、前記仮想的な服飾画像のピクセル毎の描画の有無を制御する、前記（８）に記載のプログラム。
【符号の説明】
【００８５】
１０ 情報処理装置
１５ カメラ
１７ センサ
１９ 表示装置
１００ 制御部
１０１ 骨格位置算出部
１０５ 表示制御部
１１３ 深度算出部
１１５ 前後関係判定部
１２０ 操作入力部
１３０ 記憶部
Ａ 被写体
Ｂ 座標（骨格位置）
Ｃ 仮想衣服
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する判定部と、
前記判定部により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する表示制御部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記現実の物体の深度と前記仮想的な物体の深度とを比較し、深度の大小に応じて前後の位置関係を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、
実空間から検出された検出データに基づき、撮像された被写体の深度を算出する深度算出部を備え、
前記判定部は、前記深度算出部により算出された前記被写体の深度と、仮想的な服飾品の深度とを比較することにより、部分毎に前後関係を判定し、
前記表示制御部は、前記判定部により判定した前後関係に基づいて、前記被写体を撮像した撮像画像に、前記服飾品を投影した仮想的な服飾画像を重畳表示する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記表示制御部は、前記判定部によるピクセル毎の前後関係の判定結果に基づいて、前記仮想的な服飾画像のピクセル毎の描画の有無を制御する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定するステップと、
前記判定するステップにより判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示するステップと、
を含む、表示制御方法。
【請求項６】
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する処理と、
前記判定する処理により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する処理と、
をコンピュータに実行させる、プログラム。
【請求項７】
前記判定する処理は、前記現実の物体の深度と前記仮想的な物体の深度とを比較し、深度の大小に応じて前後の位置関係を判定する、請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記プログラムは、
実空間から検出された検出データに基づき、撮像された被写体の深度を算出する処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記判定する処理は、前記深度を算出する処理により算出された前記被写体の深度と、仮想的な服飾品の深度とを比較することにより、部分毎に前後関係を判定し、
前記表示する処理は、前記判定する処理により判定した前後関係に基づいて、前記被写体を撮像した撮像画像に、前記服飾品を投影した仮想的な服飾画像を重畳表示する、請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記表示する処理は、前記判定する処理によるピクセル毎の前後関係の判定結果に基づいて、前記仮想的な服飾画像のピクセル毎の描画の有無を制御する、請求項８に記載のプログラム。
【請求項１】
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する判定部と、
前記判定部により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する表示制御部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記現実の物体の深度と前記仮想的な物体の深度とを比較し、深度の大小に応じて前後の位置関係を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、
実空間から検出された検出データに基づき、撮像された被写体の深度を算出する深度算出部を備え、
前記判定部は、前記深度算出部により算出された前記被写体の深度と、仮想的な服飾品の深度とを比較することにより、部分毎に前後関係を判定し、
前記表示制御部は、前記判定部により判定した前後関係に基づいて、前記被写体を撮像した撮像画像に、前記服飾品を投影した仮想的な服飾画像を重畳表示する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記表示制御部は、前記判定部によるピクセル毎の前後関係の判定結果に基づいて、前記仮想的な服飾画像のピクセル毎の描画の有無を制御する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定するステップと、
前記判定するステップにより判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示するステップと、
を含む、表示制御方法。
【請求項６】
撮像された現実の物体と仮想的な物体との前後関係を、深度情報を用いて部分毎に判定する処理と、
前記判定する処理により判定された前後関係に基づいて、前記現実の物体を撮像した撮像画像に、前記仮想的な物体を投影した仮想画像を重畳して表示する処理と、
をコンピュータに実行させる、プログラム。
【請求項７】
前記判定する処理は、前記現実の物体の深度と前記仮想的な物体の深度とを比較し、深度の大小に応じて前後の位置関係を判定する、請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記プログラムは、
実空間から検出された検出データに基づき、撮像された被写体の深度を算出する処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記判定する処理は、前記深度を算出する処理により算出された前記被写体の深度と、仮想的な服飾品の深度とを比較することにより、部分毎に前後関係を判定し、
前記表示する処理は、前記判定する処理により判定した前後関係に基づいて、前記被写体を撮像した撮像画像に、前記服飾品を投影した仮想的な服飾画像を重畳表示する、請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記表示する処理は、前記判定する処理によるピクセル毎の前後関係の判定結果に基づいて、前記仮想的な服飾画像のピクセル毎の描画の有無を制御する、請求項８に記載のプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１３−１０１５２８（Ｐ２０１３−１０１５２８Ａ）
【公開日】平成２５年５月２３日（２０１３．５．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２４５３０４（Ｐ２０１１−２４５３０４）
【出願日】平成２３年１１月９日（２０１１．１１．９）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月２３日（２０１３．５．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月９日（２０１１．１１．９）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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