特表 2024-504442 光沢の視覚化

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-01-31

(54)【発明の名称】光沢の視覚化

(51)【国際特許分類】

   G06T 15/60 20060101AFI20240124BHJP

   G06T 7/70 20170101ALI20240124BHJP

   G06T 7/246 20170101ALI20240124BHJP

   G06V 10/60 20220101ALI20240124BHJP

   G06T 5/94 20240101ALI20240124BHJP

   G06T 19/00 20110101ALI20240124BHJP

【ＦＩ】

G06T15/60

G06T7/70 Z

G06T7/246

G06V10/60

G06T5/00 735

G06T19/00 A

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023545313

(86)(22)【出願日】2022-01-17

(85)【翻訳文提出日】2023-07-26

(86)【国際出願番号】 EP2022050914

(87)【国際公開番号】W WO2022161807

(87)【国際公開日】2022-08-04

(31)【優先権主張番号】17/162,041

(32)【優先日】2021-01-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＰＹＴＨＯＮ

(71)【出願人】

【識別番号】390009531

【氏名又は名称】インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション

【氏名又は名称原語表記】ＩＮＴＥＲＮＡＴＩＯＮＡＬ ＢＵＳＩＮＥＳＳ ＭＡＣＨＩＮＥＳ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ

【住所又は居所原語表記】Ｎｅｗ Ｏｒｃｈａｒｄ Ｒｏａｄ， Ａｒｍｏｎｋ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ １０５０４， Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ

(74)【代理人】

【識別番号】100112690

【弁理士】

【氏名又は名称】太佐 種一

(74)【代理人】

【識別番号】100120710

【弁理士】

【氏名又は名称】片岡 忠彦

(74)【復代理人】

【識別番号】110000420

【氏名又は名称】弁理士法人ＭＩＰ

(72)【発明者】

【氏名】アルマン、シリル

(72)【発明者】

【氏名】ドゥルーズ、アイバン

(72)【発明者】

【氏名】ベーラー、オリビエ

(72)【発明者】

【氏名】メニケッティ、クリストフ

【テーマコード（参考）】

5B050

5B057

5B080

5L096

【Ｆターム（参考）】

5B050AA10

5B050BA06

5B050BA12

5B050BA13

5B050CA07

5B050CA08

5B050DA04

5B050EA09

5B050EA19

5B050FA02

5B050FA05

5B057BA02

5B057CA08

5B057CA12

5B057CB12

5B057CC03

5B057CE06

5B057CE11

5B057DA08

5B057DA16

5B057DB02

5B057DB09

5B057DC08

5B057DC22

5B080AA00

5B080BA00

5B080CA00

5B080FA02

5B080GA00

5L096AA06

5L096FA14

5L096FA67

5L096FA69

5L096GA04

5L096GA08

5L096GA51

5L096GA55

5L096HA04

5L096HA05

5L096MA03

(57)【要約】

光沢の視覚化のための方法、コンピュータ・システム、およびコンピュータ・プログラム製品を提供する。本発明は、ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内のオブジェクトを認識することを含み得る。本発明は、認識されたオブジェクトに光沢指数を割り当てることを含み得る。本発明は、認識されたオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識されたオブジェクトに対する光の方向を決定することを含み得る。本発明は、ユーザ・デバイス上でデジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することを含み得る。本発明は、ユーザの目の位置の動きを検出したことに応答して、デジタル画像内の認識されたオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識されたオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することを含み得る。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータ実装方法であって、
ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内の少なくとも１つのオブジェクトを認識することと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに光沢指数を割り当てることと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対する光の方向を決定することと、
前記ユーザ・デバイス上で前記デジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することと、
前記ユーザの目の前記位置の動きを検出したことに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することと
を含む、コンピュータ実装方法。

【請求項2】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を満たしていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの前記光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトをさらに処理すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を下回っていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトのオリジナル・バージョンを表示すること
をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値を比較することと、
比較された前記複数のピクセル値における少なくとも１つの階調変化を検出することであって、検出された前記少なくとも１つの階調変化は、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトから反射した光に関連する、前記検出することと
をさらに含む、請求項１ないし３のいずれかに記載の方法。

【請求項5】

比較された前記複数のピクセル値における検出された前記少なくとも１つの階調変化に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する少なくとも１つの光度レベルを計算すること
をさらに含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する光度勾配を計算することであって、計算された前記光度勾配は最高光度レベルおよび最低光度レベルを含む、前記計算することと、
前記光の前記方向が、前記最高光度レベルを有する認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの側にあると決定することと
をさらに含む、請求項１ないし５のいずれかに記載の方法。

【請求項7】

割り当てられた前記光沢指数を乗数として適用される前記少なくとも１つのフィルタと共に利用することであって、より高い光沢指数は、適用される前記少なくとも１つのフィルタの強度を増加させ得る、前記利用すること
をさらに含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の方法。

【請求項8】

光沢の視覚化のためのコンピュータ・システムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のコンピュータ可読メモリと、１つまたは複数のコンピュータ可読有形記憶媒体と、プログラム命令とを含み、前記プログラム命令は、前記１つまたは複数のメモリのうちの少なくとも１つを介して前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行するために、前記１つまたは複数のコンピュータ可読有形記憶媒体のうちの少なくとも１つに記憶され、前記コンピュータ・システムは方法を実行することが可能であり、前記方法は、
ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内の少なくとも１つのオブジェクトを認識することと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに光沢指数を割り当てることと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対する光の方向を決定することと、
前記ユーザ・デバイス上で前記デジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することと、
前記ユーザの目の前記位置の動きを検出したことに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することと
を含む、コンピュータ・システム。

【請求項9】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を満たしていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの前記光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトをさらに処理すること
をさらに含む、請求項８に記載のコンピュータ・システム。

【請求項10】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を下回っていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトのオリジナル・バージョンを表示すること
をさらに含む、請求項８または９に記載のコンピュータ・システム。

【請求項11】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値を比較することと、
比較された前記複数のピクセル値における少なくとも１つの階調変化を検出することであって、検出された前記少なくとも１つの階調変化は、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトから反射した光に関連する、前記検出することと
をさらに含む、請求項８、９、または１０に記載のコンピュータ・システム。

【請求項12】

比較された前記複数のピクセル値における検出された前記少なくとも１つの階調変化に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する少なくとも１つの光度レベルを計算すること
をさらに含む、請求項１１に記載のコンピュータ・システム。

【請求項13】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する光度勾配を計算することであって、計算された前記光度勾配は最高光度レベルおよび最低光度レベルを含む、前記計算することと、
前記光の前記方向が、前記最高光度レベルを有する認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの側にあると決定することと
をさらに含む、請求項８ないし１２のいずれかに記載のコンピュータ・システム。

【請求項14】

割り当てられた前記光沢指数を乗数として適用される前記少なくとも１つのフィルタと共に利用することであって、より高い光沢指数は、適用される前記少なくとも１つのフィルタの強度を増加させ得る、前記利用すること
をさらに含む、請求項８ないし１３のいずれかに記載のコンピュータ・システム。

【請求項15】

光沢の視覚化のためのコンピュータ・プログラム製品であって、
１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体と、前記１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体に集合的に記憶されたプログラム命令とを含み、前記プログラム命令は、プロセッサによって実行可能であり、前記プロセッサに方法を実行させ、前記方法は、
ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内の少なくとも１つのオブジェクトを認識することと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに光沢指数を割り当てることと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対する光の方向を決定することと、
前記ユーザ・デバイス上で前記デジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することと、
前記ユーザの目の前記位置の動きを検出したことに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することと
を含む、コンピュータ・プログラム製品。

【請求項16】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を満たしていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの前記光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトをさらに処理すること
をさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項17】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を下回っていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトのオリジナル・バージョンを表示すること
をさらに含む、請求項１５または１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項18】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値を比較することと、
比較された前記複数のピクセル値における少なくとも１つの階調変化を検出することであって、検出された前記少なくとも１つの階調変化は、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトから反射した光に関連する、前記検出することと
をさらに含む、請求項１５、１６、または１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項19】

比較された前記複数のピクセル値における検出された前記少なくとも１つの階調変化に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する少なくとも１つの光度レベルを計算すること
をさらに含む、請求項１８に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項20】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する光度勾配を計算することであって、計算された前記光度勾配は最高光度レベルおよび最低光度レベルを含む、前記計算することと、
前記光の前記方向が、前記最高光度レベルを有する認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの側にあると決定することと
をさらに含む、請求項１５ないし１９のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項21】

コンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行された場合に、請求項１ないし７のいずれかに記載の方法を実行するように適合されたプログラム・コード手段を含む、コンピュータ・プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は一般にコンピューティングの分野に関し、より詳細にはデジタル画像処理に関する。

【背景技術】

【0002】

色は、マット仕上げを含む場合もあれば、様々なレベルの光沢を有する場合もある。色のそのような効果は、人間の目による色の見え方に直接的な影響を与え得る。たとえば、マット仕上げを有する色は平坦に見え得る。しかしながら、光沢仕上げを有する同じ色の外観は、より多くの光を反射するので、より多くの色の変化を生成し得る。この違いはビデオまたは３次元動画像で簡単に確認され得、その理由は、光沢のある色はカメラまたは目の位置に応じて変化し得るためである。

【発明の概要】

【0003】

本発明の実施形態は、光沢の視覚化のための方法、コンピュータ・システム、およびコンピュータ・プログラム製品を開示する。本発明は、ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内のオブジェクトを認識することを含み得る。本発明は、認識されたオブジェクトに光沢指数（shine index）を割り当てることを含み得る。本発明は、認識されたオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識されたオブジェクトに対する光の方向を決定することを含み得る。本発明は、ユーザ・デバイス上でデジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することを含み得る。本発明は、ユーザの目の位置の動きを検出したことに応答して、デジタル画像内の認識されたオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識されたオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することを含み得る。

【0004】

本発明の一態様によれば、ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内の少なくとも１つのオブジェクトを認識することと、認識された少なくとも１つのオブジェクトに光沢指数を割り当てることと、認識された少なくとも１つのオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識された少なくとも１つのオブジェクトに対する光の方向を決定することと、ユーザ・デバイス上でデジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することと、ユーザの目の位置の動きを検出したことに応答して、デジタル画像内の認識された少なくとも１つのオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識された少なくとも１つのオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することとを含む、コンピュータ実装方法が提供される。

【0005】

本発明の他の態様によれば、光沢の視覚化のためのコンピュータ・システムであって、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のコンピュータ可読メモリと、１つまたは複数のコンピュータ可読有形記憶媒体と、プログラム命令とを含み、プログラム命令は、１つまたは複数のメモリのうちの少なくとも１つを介して１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行するために、１つまたは複数のコンピュータ可読有形記憶媒体のうちの少なくとも１つに記憶され、コンピュータ・システムは方法を実行することが可能であり、方法は、ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内の少なくとも１つのオブジェクトを認識することと、認識された少なくとも１つのオブジェクトに光沢指数を割り当てることと、認識された少なくとも１つのオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識された少なくとも１つのオブジェクトに対する光の方向を決定することと、ユーザ・デバイス上でデジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することと、ユーザの目の位置の動きを検出したことに応答して、デジタル画像内の認識された少なくとも１つのオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識された少なくとも１つのオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することとを含む、コンピュータ・システムが提供される。

【0006】

本発明の他の態様によれば、光沢の視覚化のためのコンピュータ・プログラム製品であって、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体と、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体に集合的に記憶されたプログラム命令とを含み、プログラム命令は、プロセッサによって実行可能であり、プロセッサに方法を実行させ、方法は、ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内の少なくとも１つのオブジェクトを認識することと、認識された少なくとも１つのオブジェクトに光沢指数を割り当てることと、認識された少なくとも１つのオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識された少なくとも１つのオブジェクトに対する光の方向を決定することと、ユーザ・デバイス上でデジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することと、ユーザの目の位置の動きを検出したことに応答して、デジタル画像内の認識された少なくとも１つのオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識された少なくとも１つのオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することとを含む、コンピュータ・プログラム製品が提供される。

【0007】

ここで、本発明の好ましい実施形態を単なる例として、以下の図面を参照して説明する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】少なくとも１つの実施形態によるネットワーク化されたコンピュータ環境を示す図である。

【図2】少なくとも１つの実施形態によるデジタル画像処理環境の概略ブロック図である。

【図3】少なくとも１つの実施形態による光沢の視覚化のためのプロセスを示す動作フローチャートである。

【図4】少なくとも１つの実施形態による光沢視覚化プロセスの第１の例示的なイベントを示すブロック図である。

【図5】少なくとも１つの実施形態による光沢視覚化プロセスの第２の例示的なイベントを示すブロック図である。

【図6】少なくとも１つの実施形態による光沢視覚化プロセスの第３の例示的なイベントを示すブロック図である。

【図7】少なくとも１つの実施形態による光沢視覚化プロセスの第４の例示的なイベントを示すブロック図である。

【図8】少なくとも１つの実施形態による光沢視覚化プロセスの第５の例示的なイベントを示すブロック図である。

【図9】少なくとも１つの実施形態による光沢視覚化プロセスの第６の例示的なイベントを示すブロック図である。

【図10】少なくとも１つの実施形態による、図１に示したコンピュータおよびサーバの内部および外部コンポーネントのブロック図である。

【図11】本開示の一実施形態による、図１に示したコンピュータ・システムを含む例示的なクラウド・コンピューティング環境のブロック図である。

【図12】本開示の一実施形態による、図１１の例示的なクラウド・コンピューティング環境の機能レイヤのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

図は当業者が詳細な説明と併せて本発明を理解するのを容易にする際に明確にするためのものであるので、図面の様々な特徴は縮尺通りではない。

【0010】

特許請求する構造および方法の詳細な実施形態を本明細書に開示するが、開示した実施形態が、様々な形態で具現化され得る特許請求する構造および方法を単に例示するものであることは理解されよう。しかしながら、本発明は多くの異なる形態で具現化され得、本明細書に記載した例示的な実施形態に限定されるものと解釈されるべきではない。むしろ、これらの例示的な実施形態は、本開示が網羅的かつ完全になり、本発明の範囲を当業者に十分に伝えるように提供している。本説明では、提示した実施形態を不必要に曖昧にしないように、よく知られている特徴および技術の詳細を省略し得る。

【0011】

本発明は、任意の可能な技術的詳細レベルの統合におけるシステム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはそれらの組合せであり得る。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有するコンピュータ可読記憶媒体（または複数の媒体）を含み得る。

【0012】

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のために命令を保持および記憶可能な有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば、限定はしないが、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、またはこれらの任意の適切な組合せであり得る。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、メモリー・スティック（登録商標）、フロッピー（登録商標）ディスク、命令が記録されたパンチ・カードまたは溝の隆起構造などの機械的にコード化されたデバイス、およびこれらの任意の適切な組合せが含まれる。コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書で使用する場合、たとえば、電波または他の自由に伝搬する電磁波、導波管もしくは他の伝送媒体を伝搬する電磁波（たとえば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、または有線で伝送される電気信号などの一過性の信号自体であると解釈されるべきではない。

【0013】

本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、あるいは、たとえば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくは無線ネットワーク、またはそれらの組合せなどのネットワークを介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスに、ダウンロードすることができる。ネットワークは、銅線伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバ、またはそれらの組合せを含み得る。各コンピューティング／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、コンピュータ可読プログラム命令を転送して、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶する。

【0014】

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路の構成データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソース・コードまたはオブジェクト・コードであり得る。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上かつ部分的にリモート・コンピュータ上で、または完全にリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行され得る。最後のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続され得、または（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータへの接続がなされ得る。いくつかの実施形態では、たとえば、プログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実行するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用してコンピュータ可読プログラム命令を実行することによって、電子回路を個人向けにし得る。

【0015】

本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照して本明細書で説明している。フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、およびフローチャート図もしくはブロック図またはその両方におけるブロックの組合せが、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できることは理解されよう。

【0016】

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装するための手段を生成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供されてマシンを作り出すものであってよい。また、これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／動作の態様を実装する命令を含む製造品を構成するように、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、もしくは他のデバイス、またはそれらの組合せに特定の方式で機能するように指示するものであってもよい。

【0017】

また、コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装するように、コンピュータ実装処理を生成するべく、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイスにロードされ、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させるものであってもよい。

【0018】

図中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理的機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表し得る。いくつかの代替的な実装形態では、ブロックに記載した機能は、図示した順序以外で行われ得る。たとえば、関与する機能に応じて、連続して示した２つのブロックは、実際には、１つのステップとして実現され得、同時に、実質的に同時に、部分的にまたは完全に時間的に重なるように実行され得、またはそれらのブロックは、場合により逆の順序で実行され得る。ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくはフローチャート図またはその両方におけるブロックの組合せは、指定された機能もしくは動作を実行するか、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組合せを実行する専用のハードウェア・ベースのシステムによって実装できることにも気付くであろう。

【0019】

以下に説明する例示的な実施形態は、光沢の視覚化のためのシステム、方法、およびプログラム製品を提供する。そのため、本実施形態は、静止デジタル画像内の光沢のあるオブジェクトを視覚化することによって、デジタル画像処理の技術分野を改善する能力を有する。より具体的には、光沢視覚化プログラムは、デジタル画像内のオブジェクトを認識し、認識されたオブジェクトに対応する関連する光沢指数を決定し得る。次いで、決定された光沢指数が閾値光沢指数を満たしていることに応答して、光沢視覚化プログラムは、デジタル画像内の認識されたオブジェクトに関連付けられた複数のピクセルのピクセル値を抽出し得る。次に、光沢視覚化プログラムは、認識されたオブジェクトに関連付けられた複数のピクセルの抽出されたピクセル値の変化を検出し得、抽出されたピクセル値の検出された変化は、デジタル画像内の認識されたオブジェクトから反射した光に関連し得る。次いで、光沢視覚化プログラムは、抽出された色値の検出された変化に基づいて、デジタル画像内の認識されたオブジェクトに対する光源の位置を決定し得る。次に、光沢視覚化プログラムは、ユーザ・デバイス上でデジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡し得る。その後、ユーザの目の位置の動きを検出したことに応答して、光沢視覚化プログラムは、認識されたオブジェクトの複数のピクセルのサブセットにフィルタを適用して、デジタル画像内の認識されたオブジェクト上の光沢効果をシミュレートし得る。

【0020】

前述のように、色は、マット仕上げを含む場合もあれば、様々なレベルの光沢を有する場合もある。色のそのような効果は、人間の目による色の見え方に直接的な影響を与え得る。たとえば、マット仕上げを有する色は平坦に見え得る。しかしながら、光沢仕上げを有する同じ色の外観は、より多くの光を反射するので、より多くの色の変化を生成し得る。この違いはビデオまたは３次元動画像で簡単に確認され得、その理由は、光沢のある色はカメラまたは目の位置に応じて変化し得るためである。しかしながら、固定デジタル画像では、媒体の静止した性質のために、オブジェクトの光沢効果を見ることは不可能である。

【0021】

したがって、特に、（カメラを有する）ユーザ・デバイスでデジタル画像を見ているユーザが動いているか否かを検出し、動きが検出された場合に、デジタル画像内のオブジェクトの光沢効果をシミュレートする方法を提供することは有利であり得る。したがって、開示した実施形態は、ユーザ体験を向上させ、ユーザ・デバイス上でデジタル画像とインタラクションを行うユーザにより多くの情報を提供し得る。

【0022】

実生活では、閲覧者は、閲覧者の位置と太陽または他の光源の位置との結果として、オブジェクトの明るさを観察し得る。本開示の少なくとも１つの実施形態によれば、追加のレベルのデータを静止または固定デジタル画像に追加することによって、画像リーダが画像内の様々な光沢のあるオブジェクト上の光の反射を表示できるようにし得る。一実施形態では、デジタル画像内のオブジェクトを検出および認識するために画像認識が実装され得る。画像内で認識されたオブジェクトの材質に基づいて、光沢レベルまたは指数が各オブジェクトに割り当てられ得る。閾値光沢レベルを満たす光沢指数を含むオブジェクトは、さらに処理され得る。一実施形態では、さらなる処理は、光の反射に起因するオブジェクトの色の変化を検出して、デジタル画像内のオブジェクトに対する光の方向を決定することを含み得る。一実施形態によれば、画像がリーダによってユーザ・デバイス上に表示されているときに、ユーザ・デバイスのカメラは、（たとえば、ユーザの目または視線に基づいて）ユーザの動きを追跡し得る。ユーザが安定している場合、リーダは画像に変更を加えなくてもよい。しかしながら、ユーザまたはデバイスの動きが検出された場合、リーダは１つまたは複数のフィルタを画像に適用して、画像内の様々なオブジェクト上の光沢効果をシミュレートし得る。一実施形態では、ユーザが頭を光源から遠ざけると、リーダはフィルタを適用して、オブジェクトの明るさを増強することによって、光源によるミラー効果をシミュレートし得る。他の実施形態では、ユーザが頭を光源に近づけると（たとえば、光源とオブジェクトとの間）、リーダはフィルタを適用してオブジェクトの明るさを減少させ得る。

【0023】

図１を参照すると、一実施形態による例示的なネットワーク化されたコンピュータ環境１００が示されている。ネットワーク化されたコンピュータ環境１００は、ソフトウェア・プログラム１０８および光沢視覚化プログラム１１０ａを実行可能にされたプロセッサ１０４とデータ・ストレージ・デバイス１０６とを有するコンピュータ１０２を含み得る。ネットワーク化されたコンピュータ環境１００はまた、データベース１１４および通信ネットワーク１１６とやりとりし得る光沢視覚化プログラム１１０ｂを実行可能にされたサーバ１１２を含み得る。ネットワーク化されたコンピュータ環境１００は複数のコンピュータ１０２およびサーバ１１２を含み得、それらのうちの１つのみを示している。通信ネットワーク１１６は、たとえば、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、電気通信ネットワーク、無線ネットワーク、公衆交換回線網、もしくは衛星ネットワーク、またはそれらの組合せなどの様々なタイプの通信ネットワークを含み得る。図１は一実装の例示を提供するに過ぎず、様々な実施形態が実装され得る環境に関していかなる制限も意図していないことを理解されたい。設計および実装要件に基づいて、図示した環境に多くの変更が加えられ得る。

【0024】

クライアント・コンピュータ１０２は、通信ネットワーク１１６を介してサーバ・コンピュータ１１２と通信し得る。通信ネットワーク１１６は、たとえば、有線、無線通信リンク、または光ファイバ・ケーブルなどの接続を含み得る。図１０を参照して説明するように、サーバ・コンピュータ１１２は内部コンポーネント９０２ａおよび外部コンポーネント９０４ａをそれぞれ含み得、クライアント・コンピュータ１０２は内部コンポーネント９０２ｂおよび外部コンポーネント９０４ｂをそれぞれ含み得る。サーバ・コンピュータ１１２は、たとえば、ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）、プラットフォーム・アズ・ア・サービス（ＰａａＳ）、またはインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（ＩａａＳ）などのクラウド・コンピューティング・サービス・モデルでも動作し得る。サーバ１１２は、たとえば、プライベート・クラウド、コミュニティ・クラウド、パブリック・クラウド、またはハイブリッド・クラウドなどのクラウド・コンピューティング・デプロイメント・モデルにも配置され得る。クライアント・コンピュータ１０２は、たとえば、モバイル・デバイス、電話、パーソナル・デジタル・アシスタント、ネットブック、ラップトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、またはプログラムを実行し、ネットワークにアクセスし、データベース１１４にアクセスすることが可能な任意のタイプのコンピューティング・デバイスであり得る。本発明の実施形態の様々な実装によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、たとえば、コンピュータ／モバイル・デバイス１０２、ネットワーク化されたサーバ１１２、またはクラウド・ストレージ・サービスなどであるがこれらに限定されない様々なストレージ・デバイスに具現化され得るデータベース１１４とやりとりし得る。

【0025】

本発明の実施形態によれば、クライアント・コンピュータ１０２またはサーバ・コンピュータ１１２を使用するユーザは、（それぞれ）光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂを使用して、静止デジタル画像をアニメーション化して画像オブジェクト上の光沢効果をシミュレートし得る。本開示の実施形態を、図２～図９に関して以下でより詳細に説明する。

【0026】

ここで図２を参照すると、少なくとも１つの実施形態による光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂを実装するデジタル画像処理環境２００の概略ブロック図が示されている。一実施形態によれば、デジタル画像処理環境２００は、図１を参照して上述したコンピュータ環境１００の１つまたは複数のコンポーネント（たとえば、クライアント・コンピュータ１０２、サーバ・コンピュータ１１２、通信ネットワーク１１６）を含み得る。

【0027】

一実施形態によれば、デジタル画像処理環境２００は、ユーザ・デバイス２０２と呼ばれ得る、カメラを使用可能なコンピューティング・デバイスを含み得る。様々な実施形態において、ユーザ・デバイス２０２は、ワークステーション、パーソナル・コンピューティング・デバイス、ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、スマート・テレフォン、または他の適切な電子デバイスを含み得る。一実施形態によれば、ユーザ・デバイス２０２は、有形のストレージ・デバイス（たとえば、データ・ストレージ・デバイス１０６）と、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂを実行可能になされたプロセッサとを含み得る。

【0028】

一実施形態では、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、ユーザ・デバイス２０２のプロセッサによって実行される単一のコンピュータ・プログラムもしくは複数のプログラム・モジュールまたは命令のセットを含み得る。光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データ・タイプを実装し得るルーチン、オブジェクト、コンポーネント、ユニット、ロジック、データ構造、およびアクションを含み得る。光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、通信ネットワーク１１６を介してリンクされ得るリモート処理デバイスによってタスクが実行され得る分散型クラウド・コンピューティング環境において実施され得る。一実施形態では、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体に集合的に記憶され得るプログラム命令を含み得る。図示の実施形態に示すように、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、画像認識モジュール２０４、光沢割り当てモジュール２０６、色抽出モジュール２０８、光検出モジュール２１０、動き検出モジュール２１２、および画像レンダリング・モジュール２１４を含み得る。

【0029】

一実施形態によれば、デジタル画像処理環境２００は、ユーザ・デバイス２０２にロードされるデジタル画像２１６（たとえば、固定または静止デジタル画像）を含み得る。デジタル画像２１６の例示的なファイル・タイプには、たとえば、ジョイント・フォトグラフィック・エキスパート・グループ（ＪＰＥＧ）、ポータブル・ネットワーク・グラフィックス（ＰＮＧ）、ロー・イメージ・フォーマット（ＲＡＷ）、または固定画像を記憶するための他の任意の適切なファイル・タイプが含まれ得る。一実施形態では、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、オブジェクトの材質もしくは色またはその両方に基づいて輝く自然な傾向を有し得るデジタル画像２１６内の任意のオブジェクト上の光沢効果をシミュレートするように実装され得る。

【0030】

一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、デジタル画像２１６にキャプチャされた任意のオブジェクトを検出、分類、または認識するための画像認識モジュール２０４を実装し得る。一実施形態では、画像認識モジュール２０４は、デジタル画像２１６を入力層として受け取り、ピクセル特徴に基づいて、デジタル画像２１６内の検出または認識されたオブジェクトまたは要素ごとに対応するラベルを出力するための、たとえば、訓練された畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：convolutional neural network）などの訓練された機械学習モデルを実装し得る。様々な実施形態において、画像認識モジュール２０４はまた、認識された各オブジェクトの色および表面の材質または特徴を決定できるようにされ得る。たとえば、画像認識モジュール２０４は、湖をデジタル画像２１６内の１つのオブジェクトとして認識し得る。一実施形態では、画像認識モジュール２０４はまた、湖の色が青であり、湖の表面の材質が水であることを示し得る。

【0031】

一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、デジタル画像２１６内の画像認識モジュール２０４によって認識された各オブジェクトに光沢レベルまたは光沢指数を割り当てるための光沢割り当てモジュール２０６を実装し得る。少なくとも１つの実施形態では、オブジェクトの光沢指数は、オブジェクトが（たとえば、オブジェクトの色、材質、もしくは仕上げ、またはそれらの組合せに基づいて）反射し得る光の量に関連し得る。一実施形態では、光沢指数は０から１までの範囲であり得、０の光沢指数は、オブジェクトが光を反射しない（たとえば、マット仕上げで塗装された壁）ことを示し得、１の光沢指数は、オブジェクトに非常に光沢がある（たとえば、鏡、金、水）ことを示し得る。他の実施形態では、光沢指数は０から任意の数（たとえば、１００）までの範囲であり得る。いくつかの実施形態では、光沢指数の範囲を逆さにして、０の光沢指数が最高レベルの光沢を示し得るようにし得る。

【0032】

一実施形態によれば、デジタル画像処理環境２００は、デジタル画像２１６にキャプチャされ得る様々なオブジェクトおよび材質に対応する光沢指数を記憶し得るオブジェクト光沢指数リポジトリ２１８を含み得る。一実施形態では、光沢割り当てモジュール２０６は、オブジェクト光沢指数リポジトリ２１８と通信して、画像認識モジュール２０４によって認識された各オブジェクトの光沢指数を取り出し得る。

【0033】

一実施形態によれば、デジタル画像２１６で認識されたオブジェクトに割り当てられた光沢指数のいずれもが最小光沢指数（たとえば、閾値光沢指数）を満たしていない場合、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂはデジタル画像２１６を静止画像として表示し得る。一実施形態では、デジタル画像２１６で認識されたオブジェクトのいくつかに割り当てられた光沢指数が最小光沢指数を満たしている場合、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂはさらにそれらのオブジェクトの光沢を処理してアニメーション化し、最小光沢指数を満たしていなかった他のオブジェクトをそのまま表示し得る。一実施形態では、０を超えるあらゆる光沢指数が最小光沢指数要件を満たし得る。一実施形態では、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、デフォルトの最小光沢指数を含み得、また、ユーザがユーザ定義の最小光沢指数を入力できるようにし得る。

【0034】

一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、デジタル画像２１６にキャプチャされた光源の位置および光の方向を決定するための色抽出モジュール２０８および光検出モジュール２１０を実装し得る。一実施形態では、色は光の反射に直接的に関係するので、光の方向はオブジェクトの色によって決定され得る。たとえば赤い車のように、実際には単色または均一な色であるオブジェクトでさえ、車への光の当たり方に基づいて、色の変化を有するように知覚され得る。一実施形態では、色の変化は階調値によって示され得、元の色に白、黒、またはグレーを加えることによって、色の階調値が変更され得る。全ての色は、色の明るさまたは暗さに関連付けられた階調値を含み得る。一実施形態では、色の高階調の階調値は色のより明るい変化を示し得、色の低階調の階調値は色のより暗い変化を示し得る。一実施形態では、色抽出モジュール２０８は、各オブジェクトのピクセルに対応するピクセル値を抽出および比較して、オブジェクトの色の変化（たとえば、階調変化）を検出し得る。一実施形態では、色抽出モジュール２０８は、赤、緑、青（ＲＧＢ）の加法混色モデルを使用してピクセル値を比較し得る。他の実施形態では、色抽出モジュール２０８はまた、ピクセル値を比較するときに、色相、彩度、輝度（ＨＳＬ：hue, saturation, lightness）または色相、彩度、明度（ＨＳＶ：hue, saturation, value）のカラー・モデルを使用できるようにされ得る。

【0035】

一実施形態によれば、光検出モジュール２１０は、色抽出モジュール２０８によって測定された色の階調変化を使用して、オブジェクトの１つまたは複数の光度（luminosity）レベルを計算し得る。一実施形態では、光度は、オブジェクトの表面に当たった光の量の測定値を指し得る。一実施形態では、光度は、０から１までの範囲、０から１００までの範囲、または他の任意の適切な範囲における相対値（たとえば、相対光度）を示し得、表面に関連付けられたより高い光度レベルは、その表面により多くの光が当たっていることを示し得る。様々な実施形態において、光検出モジュール２１０は、各オブジェクトについて複数の光度レベルを計算し得、最も多くの光量を受光したオブジェクトの表面は、最高光度レベル（たとえば、１）を含み得、最も少ない光量を受光したオブジェクトの表面は、最低光度レベル（たとえば、０．２）を含み得る。一実施形態によれば、色抽出モジュール２０８によって決定された、比較的高階調の階調値（たとえば、色のより明るい変化）を含むオブジェクトの部分は、光検出モジュール２１０によって比較的高い光度レベルを含むと決定され得る。一実施形態では、光検出モジュール２１０によって計算された光度レベルは、明から暗への（たとえば、高い相対光度から低い相対光度への）光度勾配を示し得る。様々な実施形態において、計算された光度勾配は、光源の位置および光の方向を示し得る。より具体的には、光検出モジュール２１０は、光源の位置および光の方向が最高光度レベルを有するオブジェクトの側にあると決定し得る。

【0036】

一実施形態によれば、画像認識モジュール２０４、光沢割り当てモジュール２０６、色抽出モジュール２０８、および光検出モジュール２１０を参照して上述したプロセス（たとえば、オブジェクトの認識、光沢指数の割り当て、および光の方向の識別）は、デジタル画像２１６がユーザ・デバイス２０２にロードされるとすぐにリアルタイムに実行され得る。上記のプロセスによって生成されたメタデータは、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂに関連付けられたユーザ・デバイス２０２のメイン・メモリに記憶され得る。一実施形態では、動き検出モジュール２１２および画像レンダリング・モジュール２１４は、記憶されたメタデータを利用して、以下でさらに説明するように、デジタル画像２１６の１つまたは複数のオブジェクト上の光沢効果をシミュレートし得る。

【0037】

一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、ユーザ・デバイス２０２のカメラとやりとりして、ユーザ・デバイス２０２上でデジタル画像２１６を見ているユーザの動きを追跡するための動き検出モジュール２１２を実装し得る。一実施形態では、動き検出モジュール２１２は、ユーザの頭の動きまたはデバイスの動きのいずれかを追跡し得、その理由は、どちらの場合もユーザの目の位置がカメラに対して異なるためである。少なくとも１つの実施形態では、動き検出モジュール２１２は、光検出モジュール２１０によって決定された光源の位置に対するユーザの目の動きを追跡し得る。一実施形態によれば、動き検出モジュール２１２が、ユーザが光源の位置から離れ得ると決定した場合、画像レンダリング・モジュール２１４は、リアルタイムにフィルタを適用して、オブジェクトの明るさを増加させることによって、光源によるミラー効果の増加をシミュレートするように実装され得る。少なくとも１つの実施形態では、画像レンダリング・モジュール２１４は、オブジェクトに関連付けられたピクセルの少なくともサブセットに任意の適切なフィルタ（たとえば、明るさフィルタ、コントラスト・フィルタ、ハイライト・フィルタ、階調値フィルタ）を適用して、光沢効果をシミュレートし得る。同様に、動き検出モジュール２１２が、ユーザが光源の位置に向かって、もしくは光源とオブジェクトとの間で、またはその両方で動き得ると決定した場合、画像レンダリング・モジュール２１４は、１つまたは複数のフィルタをリアルタイムに適用してオブジェクトの明るさを減少させるように実装され得る。一実施形態によれば、画像レンダリング・モジュール２１４は、オブジェクトに割り当てられた光沢指数を乗数としてフィルタと共に使用し得る。したがって、画像レンダリング・モジュール２１４は、より高い光沢指数を有するオブジェクトにより強くフィルタを適用し得る。

【0038】

ここで図３を参照すると、少なくとも１つの実施形態による、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂによって使用される例示的な光沢視覚化プロセス３００を示す動作フローチャートが示されている。

【0039】

３０２において、デジタル画像内でオブジェクトが認識される。一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂの画像認識モジュール２０４は、ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像にキャプチャされた様々なオブジェクトを検出および認識するために、たとえば、訓練されたＣＮＮモデルなどの画像認識機能を実装し得る。

【0040】

次いで３０４において、認識されたオブジェクトに光沢指数が割り当てられる。一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂの光沢割り当てモジュール２０６は、デジタル画像内で画像認識モジュール２０４によって認識された各オブジェクトに光沢指数を割り当て得る。図２を参照して前述したように、光沢割り当てモジュール２０６は、様々なオブジェクトおよび材質に対応する光沢指数を記憶し得るオブジェクト光沢指数リポジトリ２１８にアクセス可能であり得る。

【0041】

次いで、３０６において、割り当てられた光沢指数が閾値光沢指数を満たしていることに応答して、認識されたオブジェクトの複数のピクセル値が抽出される。一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、さらなる処理の前にデジタル画像内で認識されたオブジェクトが満たさなければならない最小光沢指数として、閾値光沢指数を実装し得る。図２を参照して前述したように、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、デフォルトの最小光沢指数（たとえば、デフォルトの閾値光沢指数）を含み得、また、ユーザがユーザ定義の最小光沢指数（たとえば、ユーザ定義の閾値光沢指数）を入力できるようにし得る。一実施形態では、色抽出モジュール２０８は、図２を参照して前述したように、各オブジェクトのピクセルに対応するピクセル値を抽出して比較し得る。

【0042】

次いで、３０８において、認識されたオブジェクトの抽出された複数のピクセル値における階調変化が検出される。一実施形態によれば、色抽出モジュール２０８は、図２を参照して前述したように、カラー・モデルを使用してピクセル値を比較することによって階調変化を検出し得る。オブジェクトの色の階調変化は、オブジェクトから反射した光の量の結果であり得る。

【0043】

次いで、３１０において、抽出された複数のピクセル値に基づいて認識されたオブジェクトに対する光源の位置が決定される。一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂの光検出モジュール２１０は、色抽出モジュール２０８によって測定された色の階調変化を使用して、オブジェクトの１つまたは複数の光度レベルを計算し得る。一実施形態によれば、色抽出モジュール２０８によって決定された、比較的高階調の階調値（たとえば、色のより明るい変化）を含むオブジェクトの部分は、光検出モジュール２１０によって比較的高い光度レベルを含むと決定され得る。一実施形態では、光検出モジュール２１０によって計算された光度レベルは、明から暗への（たとえば、高い相対光度から低い相対光度への）光度勾配を示し得る。様々な実施形態において、光度勾配は、光源の位置および光の方向を示し得る。より具体的には、光検出モジュール２１０は、光源の位置および光の方向が最高光度レベルを有するオブジェクトの側にあると決定し得る。

【0044】

次いで、３１２において、ユーザがユーザ・デバイス上でデジタル画像を見ているときに、ユーザの目が追跡される。一実施形態によれば、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂの動き検出モジュール２１２は、ユーザ・デバイスのカメラとやりとりして、ユーザ・デバイス上でデジタル画像を見ているユーザの動きを追跡し得る。一実施形態では、動き検出モジュール２１２は、ユーザの頭の動きまたはデバイスの動きのいずれかを追跡し得、その理由は、どちらの場合もユーザの目の位置がカメラに対して異なるためである。少なくとも１つの実施形態では、動き検出モジュール２１２はまた、３１２において、光検出モジュール２１０によって決定された光源の位置に対するユーザの目の動きを追跡し得る。

【0045】

その後、３１４において、ユーザの目の位置の動きを検出したことに応答して、１つまたは複数のフィルタを認識されたオブジェクトに適用して、デジタル画像内の認識されたオブジェクトの光沢効果をシミュレートする。一実施形態では、画像レンダリング・モジュール２１４は、様々なフィルタをリアルタイムに適用して、ユーザの目の動きに基づいてオブジェクトの光沢効果を増加または減少させ得る。一実施形態によれば、動き検出モジュール２１２が、ユーザが光源の位置から離れ得ると決定した場合、画像レンダリング・モジュール２１４は、１つまたは複数のフィルタを適用して、オブジェクトの明るさを増加させることによって、光源によるミラー効果の増加をシミュレートするように実装され得る。少なくとも１つの実施形態では、画像レンダリング・モジュール２１４は、オブジェクトに関連付けられたピクセルの少なくともサブセットに任意の適切なフィルタ（たとえば、明るさフィルタ、コントラスト・フィルタ、ハイライト・フィルタ、階調値フィルタ）を適用して、光沢効果をシミュレートし得る。同様に、動き検出モジュール２１２が、ユーザが光源の位置に向かって、もしくは光源とオブジェクトとの間で、またはその両方で動き得ると決定した場合、画像レンダリング・モジュール２１４は、１つまたは複数のフィルタをリアルタイムに適用してオブジェクトの明るさを減少させるように実装され得る。一実施形態によれば、画像レンダリング・モジュール２１４は、オブジェクトに割り当てられた光沢指数を乗数としてフィルタと共に使用し得る。したがって、画像レンダリング・モジュール２１４は、より高い光沢指数を有するオブジェクトにより強くフィルタを適用し得る。

【0046】

ここで図４～図９を参照すると、少なくとも１つの実施形態による、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂによって使用される図３の光沢視覚化プロセス３００の一例を示すブロック図が示されている。

【0047】

一実施形態によれば、図４はイベント４００を示している。イベント４００では、デジタル画像２１６がユーザ・デバイスにロードされ得、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、画像認識モジュール２０４を実行して、デジタル画像２１６内の様々な要素またはオブジェクトを発見し得る。この例では、画像認識モジュール２０４は、デジタル画像２１６内の以下の３つのオブジェクト、すなわち、第１のオブジェクト４０２（手；色「明るい肌色」）、第２のオブジェクト４０４（指輪の色「金色」）、第３のオブジェクト４０６（背景色「明るいグレー」）を認識してラベル付けし得る。図４に示すように、画像認識モジュール２０４はまた、認識されたオブジェクトの色もしくは材質またはその両方を認識し得る。

【0048】

イベント４００を続けると、デジタル画像２１６内の様々なオブジェクトが検出および認識されると、光沢割り当てモジュール２０６は、各オブジェクトに対応する光沢指数を決定し得る。オブジェクトの光沢指数は、光を反射するオブジェクトの能力に依存し得る。図２を参照して前述したように、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、オブジェクト光沢指数リポジトリ２１８にアクセスして、対応するオブジェクトまたは材質の光沢指数を調べ得る。オブジェクト光沢指数リポジトリ２１８に基づいて、光沢割り当てモジュール２０６は、第１のオブジェクト４０２（たとえば、手；肌色）の光沢指数が０．２であり、第２のオブジェクト４０４（たとえば、指輪；金色）の光沢指数が０．８であり、第３のオブジェクト４０６（たとえば、背景；グレー）の光沢指数が０であると決定し得る。この例では、閾値光沢指数は０．１に設定され得、これは第１および第２のオブジェクト４０２、４０４によって満たされ得る。第１のオブジェクト４０６（たとえば、背景）は光沢＝０（たとえば、このオブジェクトは全く光らない）に関連付けられているので、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、光沢効果をシミュレートするために第３のオブジェクト４０６を処理しなくてもよい。さらなる処理は、第１および第２のオブジェクト４０２、４０４で継続され得る。

【0049】

一実施形態によれば、図５はイベント５００を示している。イベント５００では、色抽出モジュール２０８は、第２のオブジェクト４０４に対応するピクセル値を測定および比較して、オブジェクトの色の階調変化を検出し得る。一実施形態では、色抽出モジュール２０８は、各オブジェクトの任意の数の階調変化５０２を検出し得る。

【0050】

一実施形態によれば、図６はイベント６００を示している。イベント６００では、光検出モジュール２１０は、イベント５００で色抽出モジュール２０８によって決定された階調変化を使用して、第２のオブジェクト４０４の１つまたは複数の光度レベルを計算し得る。前述のように、光度は、オブジェクトの表面に当たった光の量の測定値を指し得る。この例では、光度は、０から１までの範囲の相対値（たとえば、相対光度）を示し得る。イベント６００では、光検出モジュール２１０は第２のオブジェクト４０４について２つの光度レベルを計算し得、最も多くの光量を受光したオブジェクトの表面は最高光度レベル（たとえば、光度＝１）を含み得、最も少ない光量を受光したオブジェクトの表面は最低光度レベル（たとえば、光度＝０．２）を含み得る。これらの光度レベルに基づいて、光検出モジュール２１０は、光源の位置６０２および光６０４の方向が最高光度レベル（たとえば、光度＝１）を有するオブジェクトの側にあると決定し得る。

【0051】

一実施形態によれば、図７はイベント７００を示している。イベント５００と同様に、イベント７００では、色抽出モジュール２０８は、第１のオブジェクト４０２に対応するピクセル値を測定および比較して、オブジェクトの色の階調変化を検出し得る。

【0052】

一実施形態によれば、図８はイベント８００を示している。イベント６００と同様に、イベント８００では、光検出モジュール２１０は、イベント７００で色抽出モジュール２０８によって決定された階調変化を使用して、第１のオブジェクト４０２の１つまたは複数の光度レベルを計算し得る。イベント８００では、光検出モジュール２１０は第１のオブジェクト４０２について３つの光度レベルを計算し得、最も多くの光量を受光したオブジェクトの表面は最高光度レベル（たとえば、光度＝１）を含み得、最も少ない光量を受光したオブジェクトの表面は最低光度レベル（たとえば、光度＝０．２）を含み得、中間の光量を受光したオブジェクトの表面は中間光度レベル（たとえば、光度＝０．５）を含み得る。これらの光度レベルに基づいて、光検出モジュール２１０は、光源が位置６０２にあり、光の方向６０４が最高光度レベル（たとえば、光度＝１）を有するオブジェクトの側にあるという（たとえば、イベント６００からの）決定を維持し得る。

【0053】

一実施形態によれば、図９はイベント８５０を示している。イベント８５０では、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、動き検出モジュール２１２を実行して、ユーザ・デバイスのカメラ８０２とやりとりすることによって、ユーザ・デバイス・ディスプレイ８０６上でデジタル画像２１６を見ているユーザ８０４の動きを追跡し得る。

【0054】

たとえば、時刻１（Ｔ１）－８０８において、ユーザ８０４が安定している（たとえば、動いていない）場合、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂの画像レンダリング・モジュール２１４は、デジタル画像２１６のデフォルトの（たとえば、オリジナルの）バージョンをユーザ・デバイス・ディスプレイ８０６上にレンダリングし得る。

【0055】

たとえば、時刻２（Ｔ２）－８１０において、ユーザ８０４がカメラ８０２に対して頭を左に動かした場合、画像レンダリング・モジュール２１４を実行し、１つまたは複数のフィルタをリアルタイムに適用して、第１および第２のオブジェクト４０２、４０４の明るさを増加させることによって、光源によるミラー効果の増加をシミュレートし得る。前述のように、画像レンダリング・モジュール２１４は、第１および第２のオブジェクト４０２、４０４に割り当てられた光沢指数を乗数としてフィルタと共に使用し得る。したがって、第２のオブジェクト４０４は０．８の光沢指数を含んでいたので、画像レンダリング・モジュール２１４は、０．２の光沢指数を有していた第１のオブジェクト４０２と比べて、第２のオブジェクト４０４のピクセルにより強くフィルタを適用し得る。

【0056】

その後、たとえば、時刻３（Ｔ３）－８１２において、ユーザ８０４がカメラ８０２に対して頭を右に動かした場合、画像レンダリング・モジュール２１４を実行し、１つまたは複数のフィルタをリアルタイムに適用して、第１および第２のオブジェクト４０２、４０４の明るさを減少させ得る。

【0057】

光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、コンピュータが、（カメラを有する）コンピュータ上でデジタル画像を見ているユーザが動いているか否かを検出し、動きが検出された場合に、デジタル画像内のオブジェクトの光沢効果をシミュレートすることを可能にし得るので、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、コンピュータの機能を向上させ得る。したがって、光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、ユーザ体験を向上させ、コンピュータ上のデジタル画像とインタラクションを行うユーザにより多くの情報を提供し得る。

【0058】

図２～図９は一実施形態の例示のみを提供しており、様々な実施形態がどのように実装され得るかに関していかなる制限も意図していないことは理解されよう。設計および実装要件に基づいて、図示した実施形態に多くの変更が加えられ得る。

【0059】

図１０は、本発明の例示的な実施形態による、図１に示したコンピュータの内部および外部コンポーネントのブロック図９００である。図１０は１つの実装の例示のみを提供しており、様々な実施形態が実装され得る環境に関していかなる制限も意図していないことを理解されたい。設計および実装要件に基づいて、図示した環境に多くの変更が加えられ得る。

【0060】

データ処理システム９０２、９０４は、機械可読プログラム命令を実行することが可能な任意の電子デバイスを表す。データ処理システム９０２、９０４は、スマート・フォン、コンピュータ・システム、ＰＤＡ、または他の電子デバイスを表し得る。データ処理システム９０２、９０４によって表され得るコンピューティング・システム、環境、もしくは構成、またはそれらの組合せの例には、パーソナル・コンピュータ・システム、サーバ・コンピュータ・システム、シン・クライアント、シック・クライアント、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサベースのシステム、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ・システム、および上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散型クラウド・コンピューティング環境が含まれるが、これらに限定されない。

【0061】

ユーザ・クライアント・コンピュータ１０２およびネットワーク・サーバ１１２は、図１０に示す内部コンポーネント９０２ａ、ｂおよび外部コンポーネント９０４ａ、ｂのそれぞれのセットを含み得る。内部コンポーネント９０２ａ、ｂのセットのそれぞれは、１つまたは複数のバス９１２上の１つまたは複数のプロセッサ９０６、１つまたは複数のコンピュータ可読ＲＡＭ９０８、および１つまたは複数のコンピュータ可読ＲＯＭ９１０と、１つまたは複数のオペレーティング・システム９１４と、１つまたは複数のコンピュータ可読有形ストレージ・デバイス９１６とを含む。１つまたは複数のオペレーティング・システム９１４、ソフトウェア・プログラム１０８、およびクライアント・コンピュータ１０２内の光沢視覚化プログラム１１０ａ、ならびにネットワーク・サーバ１１２内の光沢視覚化プログラム１１０ｂは、１つまたは複数のＲＡＭ９０８（典型的にはキャッシュ・メモリを含む）を介した１つまたは複数のプロセッサ９０６による実行のために、１つまたは複数のコンピュータ可読有形ストレージ・デバイス９１６に記憶され得る。図１０に示す実施形態では、コンピュータ可読有形ストレージ・デバイス９１６のそれぞれは、内蔵ハード・ドライブの磁気ディスク・ストレージ・デバイスである。あるいは、コンピュータ可読有形ストレージ・デバイス９１６のそれぞれは、半導体ストレージ・デバイス、たとえば、ＲＯＭ９１０、ＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、またはコンピュータ・プログラムおよびデジタル情報を記憶することができる他の任意のコンピュータ可読有形ストレージ・デバイスである。

【0062】

内部コンポーネント９０２ａ、ｂの各セットはまた、たとえば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリー・スティック、磁気テープ、磁気ディスク、光ディスク、または半導体ストレージ・デバイスなどの１つまたは複数のポータブル・コンピュータ可読有形ストレージ・デバイス９２０に対して読み書きするためのＲ／Ｗドライブまたはインターフェース９１８を含む。ソフトウェア・プログラム１０８ならびに光沢視覚化プログラム１１０ａおよび１１０ｂなどのソフトウェア・プログラムは、それぞれのポータブル・コンピュータ可読有形ストレージ・デバイス９２０のうちの１つまたは複数に記憶し、それぞれのＲ／Ｗドライブまたはインターフェース９１８を介して読み取り、それぞれのハード・ドライブ９１６にロードすることができる。

【0063】

内部コンポーネント９０２ａ、ｂの各セットはまた、ネットワーク・アダプタ（もしくはスイッチ・ポート・カード）またはインターフェース９２２、たとえば、ＴＣＰ／ＩＰアダプタ・カード、無線ｗｉ－ｆｉインターフェース・カード、または３Ｇもしくは４Ｇ無線インターフェース・カード、または他の有線もしくは無線通信リンクを含み得る。クライアント・コンピュータ１０２内のソフトウェア・プログラム１０８および光沢視覚化プログラム１１０ａ、ならびにネットワーク・サーバ・コンピュータ１１２内の光沢視覚化プログラム１１０ｂは、ネットワーク（たとえば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、または他のワイド・エリア・ネットワーク）およびそれぞれのネットワーク・アダプタまたはインターフェース９２２を介して外部コンピュータ（たとえば、サーバ）からダウンロードすることができる。ネットワーク・アダプタ（もしくはスイッチ・ポート・アダプタ）またはインターフェース９２２から、クライアント・コンピュータ１０２内のソフトウェア・プログラム１０８および光沢視覚化プログラム１１０ａ、ならびにネットワーク・サーバ・コンピュータ１１２内の光沢視覚化プログラム１１０ｂが、それぞれのハード・ドライブ９１６にロードされる。ネットワークは、銅線、光ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバ、またはそれらの組合せを含み得る。

【0064】

外部コンポーネント９０４ａ、ｂのセットのそれぞれは、コンピュータ・ディスプレイ・モニタ９２４、キーボード９２６、およびコンピュータ・マウス９２８を含むことができる。外部コンポーネント９０４ａ、ｂはまた、タッチ・スクリーン、仮想キーボード、タッチ・パッド、ポインティング・デバイス、および他のヒューマン・インターフェース・デバイスを含むことができる。内部コンポーネント９０２ａ、ｂのセットのそれぞれはまた、コンピュータ・ディスプレイ・モニタ９２４、キーボード９２６、およびコンピュータ・マウス９２８にインターフェースするためのデバイス・ドライバ９３０を含む。デバイス・ドライバ９３０、Ｒ／Ｗドライブまたはインターフェース９１８、およびネットワーク・アダプタまたはインターフェース９２２は、ハードウェアおよびソフトウェア（ストレージ・デバイス９１６もしくはＲＯＭ９１０またはその両方に記憶される）を含む。

【0065】

本開示はクラウド・コンピューティングに関する詳細な説明を含むが、本明細書に列挙した教示の実装形態はクラウド・コンピューティング環境に限定されないことを前もって理解されたい。むしろ、本発明の実施形態は、現在知られているまたは今後開発される他の任意のタイプのコンピューティング環境と共に実装することが可能である。

【0066】

クラウド・コンピューティングは、最小限の管理労力またはサービスのプロバイダとのやりとりによって迅速にプロビジョニングおよび解放することができる、設定可能なコンピューティング・リソース（たとえば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の共有プールへの便利なオンデマンドのネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス配信のモデルである。このクラウド・モデルは、少なくとも５つの特徴と、少なくとも３つのサービス・モデルと、少なくとも４つのデプロイメント・モデルとを含み得る。

【0067】

特徴は以下の通りである。
オンデマンド・セルフ・サービス：クラウド・コンシューマは、サービスのプロバイダとの人的な相互作用を必要とせずに、必要に応じて自動的に、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング能力を一方的にプロビジョニングすることができる。
ブロード・ネットワーク・アクセス：能力はネットワークを介して利用することができ、異種のシンまたはシック・クライアント・プラットフォーム（たとえば、携帯電話、ラップトップ、およびＰＤＡ）による使用を促進する標準的なメカニズムを介してアクセスされる。
リソース・プーリング：プロバイダのコンピューティング・リソースをプールして、様々な物理リソースおよび仮想リソースが需要に応じて動的に割り当ておよび再割り当てされるマルチ・テナント・モデルを使用して複数のコンシューマにサービス提供する。一般にコンシューマは、提供されるリソースの正確な位置に対して何もできず、知っているわけでもないが、より高い抽象化レベル（たとえば、国、州、またはデータセンターなど）では位置を特定可能であり得るという点で位置非依存の感覚がある。
迅速な弾力性：能力を迅速かつ弾力的に、場合によっては自動的にプロビジョニングして素早くスケール・アウトし、迅速に解放して素早くスケール・インすることができる。コンシューマにとって、プロビジョニング可能な能力は無制限であるように見えることが多く、任意の時間に任意の数量で購入することができる。
測定されるサービス：クラウド・システムは、サービスのタイプ（たとえば、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブ・ユーザ・アカウント）に適したある抽象化レベルでの計量機能を活用して、リソースの使用を自動的に制御し、最適化する。リソース使用量を監視、管理、および報告して、利用されるサービスのプロバイダおよびコンシューマの両方に透明性を提供することができる。

【0068】

サービス・モデルは以下の通りである。
ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）：コンシューマに提供される能力は、クラウド・インフラストラクチャ上で動作するプロバイダのアプリケーションを使用することである。アプリケーションは、Ｗｅｂブラウザ（たとえば、Ｗｅｂベースの電子メール）などのシン・クライアント・インターフェースを介して様々なクライアント・デバイスからアクセス可能である。コンシューマは、限定されたユーザ固有のアプリケーション構成設定を可能性のある例外として、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、さらには個々のアプリケーション機能を含む、基盤となるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしない。
プラットフォーム・アズ・ア・サービス（ＰａａＳ）：コンシューマに提供される能力は、プロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを使用して作成された、コンシューマが作成または取得したアプリケーションをクラウド・インフラストラクチャ上にデプロイすることである。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含む、基盤となるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしないが、デプロイされたアプリケーションおよび場合によってはアプリケーション・ホスティング環境構成を制御する。
インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（ＩａａＳ）：コンシューマに提供される能力は、オペレーティング・システムおよびアプリケーションを含むことができる任意のソフトウェアをコンシューマがデプロイして動作させることが可能な、処理、ストレージ、ネットワーク、および他の基本的なコンピューティング・リソースをプロビジョニングすることである。コンシューマは、基盤となるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしないが、オペレーティング・システム、ストレージ、デプロイされたアプリケーションを制御し、場合によっては選択したネットワーキング・コンポーネント（たとえば、ホスト・ファイアウォール）を限定的に制御する。

【0069】

デプロイメント・モデルは以下の通りである。
プライベート・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは組織専用に運用される。これは組織または第三者によって管理され得、構内または構外に存在し得る。
コミュニティ・クラウド：クラウド・インフラストラクチャはいくつかの組織によって共有され、共通の懸念（たとえば、ミッション、セキュリティ要件、ポリシー、およびコンプライアンスの考慮事項など）を有する特定のコミュニティをサポートする。これは組織または第三者によって管理され得、構内または構外に存在し得る。
パブリック・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、一般大衆または大規模な業界団体に対して利用可能にされ、クラウド・サービスを販売する組織によって所有される。
ハイブリッド・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、固有のエンティティのままであるが、データおよびアプリケーションの移植性を可能にする標準化技術または独自技術（たとえば、クラウド間の負荷分散のためのクラウド・バースティング）によって結合された２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）を合成したものである。

【0070】

クラウド・コンピューティング環境は、ステートレス性、低結合性、モジュール性、および意味論的相互運用性に重点を置いたサービス指向型である。クラウド・コンピューティングの中核にあるのは、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャである。

【0071】

ここで図１１を参照すると、例示的なクラウド・コンピューティング環境１０００が示されている。図示のように、クラウド・コンピューティング環境１０００は１つまたは複数のクラウド・コンピューティング・ノード１００を含み、これらを使用して、たとえば、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）もしくは携帯電話１０００Ａ、デスクトップ・コンピュータ１０００Ｂ、ラップトップ・コンピュータ１０００Ｃ、もしくは自動車コンピュータ・システム１０００Ｎ、またはそれらの組合せなどの、クラウド・コンシューマによって使用されるローカル・コンピューティング・デバイスが通信し得る。ノード１００は相互に通信し得る。これらは、たとえば、上述のプライベート、コミュニティ、パブリック、もしくはハイブリッド・クラウド、またはそれらの組合せなどの１つまたは複数のネットワークにおいて、物理的または仮想的にグループ化され得る（図示せず）。これにより、クラウド・コンピューティング環境１０００は、クラウド・コンシューマがローカル・コンピューティング・デバイス上にリソースを維持する必要がない、インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス、プラットフォーム・アズ・ア・サービス、もしくはソフトウェア・アズ・ア・サービス、またはそれらの組合せを提供することが可能になる。図１１に示したコンピューティング・デバイス１０００Ａ～Ｎのタイプは例示的なものにすぎないことを意図しており、コンピューティング・ノード１００およびクラウド・コンピューティング環境１０００は、任意のタイプのネットワークもしくはネットワーク・アドレス指定可能接続（たとえば、Ｗｅｂブラウザを使用）またはその両方を介して任意のタイプのコンピュータ化デバイスと通信できることを理解されたい。

【0072】

ここで図１２を参照すると、クラウド・コンピューティング環境１０００によって提供される機能的抽象化レイヤのセット１１００が示されている。図１２に示したコンポーネント、レイヤ、および機能は例示的なものにすぎないことを意図しており、本発明の実施形態はこれらに限定されないことを事前に理解されたい。図示のように、以下のレイヤおよび対応する機能が提供される。

【0073】

ハードウェアおよびソフトウェア・レイヤ１１０２は、ハードウェア・コンポーネントおよびソフトウェア・コンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例には、メインフレーム１１０４、ＲＩＳＣ（縮小命令セット・コンピュータ）アーキテクチャ・ベースのサーバ１１０６、サーバ１１０８、ブレード・サーバ１１１０、ストレージ・デバイス１１１２、ならびにネットワークおよびネットワーキング・コンポーネント１１１４が含まれる。いくつかの実施形態では、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア１１１６およびデータベース・ソフトウェア１１１８を含む。

【0074】

仮想化レイヤ１１２０は抽象化レイヤを提供し、抽象化レイヤから、仮想エンティティの以下の例、すなわち、仮想サーバ１１２２、仮想ストレージ１１２４、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク１１２６、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム１１２８、ならびに仮想クライアント１１３０が提供され得る。

【0075】

一例では、管理レイヤ１１３２は、下記の機能を提供し得る。リソース・プロビジョニング１１３４は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実行するために利用されるコンピューティング・リソースおよび他のリソースの動的調達を提供する。計量および価格決定１１３６は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが利用されたときの費用追跡と、これらのリソースの消費に対する会計または請求とを提供する。一例では、これらのリソースはアプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含み得る。セキュリティは、クラウド・コンシューマおよびタスクの同一性検証だけでなく、データおよび他のリソースに対する保護も提供する。ユーザ・ポータル１１３８は、コンシューマおよびシステム管理者にクラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理１１４０は、要求されたサービス・レベルが満たされるような、クラウド・コンピューティング・リソースの割り当ておよび管理を提供する。サービス・レベル合意（ＳＬＡ）の計画および履行１１４２は、ＳＬＡに従って将来要求されると予想されるクラウド・コンピューティング・リソースの事前手配および調達を提供する。

【0076】

ワークロード・レイヤ１１４４は、クラウド・コンピューティング環境が利用され得る機能性の例を提供する。このレイヤから提供され得るワークロードおよび機能の例は、マッピングおよびナビゲーション１１４６、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理１１４８、仮想教室教育配信１１５０、データ分析処理１１５２、取引処理１１５４、ならびに光沢の視覚化１１５６、を含む。光沢視覚化プログラム１１０ａ、１１０ｂは、静止デジタル画像をアニメーション化して画像オブジェクト上の光沢効果をシミュレートするための方法を提供する。

【0077】

本発明の様々な実施形態の説明は、例示の目的で提示してきたが、網羅的であることも、開示した実施形態に限定されることも意図したものではない。記載した実施形態の範囲から逸脱することなく、多くの変更および変形が当業者には明らかであろう。本明細書で使用する用語は、実施形態の原理、実際の適用、または市場に見られる技術に対する技術的改善を最もよく説明するために、または当業者が本明細書に開示した実施形態を理解できるようにするために選んだ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【手続補正書】

【提出日】2023-08-10

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータの情報処理により実行する方法であって、
ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内の少なくとも１つのオブジェクトを認識することと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに光沢指数を割り当てることと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対する光の方向を決定することと、
前記ユーザ・デバイス上で前記デジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することと、
前記ユーザの目の前記位置の動きを検出したことに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することと
を含む方法。

【請求項2】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を満たしていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの前記光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトをさらに処理すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を下回っていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトのオリジナル・バージョンを表示すること
をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値を比較することと、
比較された前記複数のピクセル値における少なくとも１つの階調変化を検出することであって、検出された前記少なくとも１つの階調変化は、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトから反射した光に関連する、前記検出することと
をさらに含む、請求項１ないし３のいずれかに記載の方法。

【請求項5】

比較された前記複数のピクセル値における検出された前記少なくとも１つの階調変化に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する少なくとも１つの光度レベルを計算すること
をさらに含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する光度勾配を計算することであって、計算された前記光度勾配は最高光度レベルおよび最低光度レベルを含む、前記計算することと、
前記光の前記方向が、前記最高光度レベルを有する認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの側にあると決定することと
をさらに含む、請求項１ないし５のいずれかに記載の方法。

【請求項7】

割り当てられた前記光沢指数を乗数として適用される前記少なくとも１つのフィルタと共に利用することであって、より高い光沢指数は、適用される前記少なくとも１つのフィルタの強度を増加させ得る、前記利用すること
をさらに含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の方法。

【請求項8】

光沢の視覚化のためのコンピュータ・システムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
１つまたは複数のコンピュータ可読メモリと
を含み、前記１つまたは複数のプロセッサが、
ユーザ・デバイスにロードされたデジタル画像内の少なくとも１つのオブジェクトを認識することと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに光沢指数を割り当てることと、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対する光の方向を決定することと、
前記ユーザ・デバイス上で前記デジタル画像を見ているユーザの目の位置を追跡することと、
前記ユーザの目の前記位置の動きを検出したことに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに少なくとも１つのフィルタをリアルタイムに適用することと
を実行するよう構成される、コンピュータ・システム。

【請求項9】

前記１つまたは複数のプロセッサが、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を満たしていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの前記光沢効果をシミュレートするために、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトをさらに処理すること
をさらに実行するよう構成される、請求項８に記載のコンピュータ・システム。

【請求項10】

前記１つまたは複数のプロセッサが、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連付けられた割り当てられた前記光沢指数が閾値光沢指数を下回っていることに応答して、前記デジタル画像内の認識された前記少なくとも１つのオブジェクトのオリジナル・バージョンを表示すること
をさらに実行するよう構成される、請求項８または９に記載のコンピュータ・システム。

【請求項11】

前記１つまたは複数のプロセッサが、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値を比較することと、
比較された前記複数のピクセル値における少なくとも１つの階調変化を検出することであって、検出された前記少なくとも１つの階調変化は、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトから反射した光に関連する、前記検出することと
をさらに実行するよう構成される、請求項８、９、または１０に記載のコンピュータ・システム。

【請求項12】

前記１つまたは複数のプロセッサが、
比較された前記複数のピクセル値における検出された前記少なくとも１つの階調変化に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する少なくとも１つの光度レベルを計算すること
をさらに実行するよう構成される、請求項１１に記載のコンピュータ・システム。

【請求項13】

前記１つまたは複数のプロセッサが、
認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに対応する前記複数のピクセル値に基づいて、認識された前記少なくとも１つのオブジェクトに関連する光度勾配を計算することであって、計算された前記光度勾配は最高光度レベルおよび最低光度レベルを含む、前記計算することと、
前記光の前記方向が、前記最高光度レベルを有する認識された前記少なくとも１つのオブジェクトの側にあると決定することと
をさらに実行するよう構成される、請求項８ないし１２のいずれかに記載のコンピュータ・システム。

【請求項14】

前記１つまたは複数のプロセッサが、
割り当てられた前記光沢指数を乗数として適用される前記少なくとも１つのフィルタと共に利用することであって、より高い光沢指数は、適用される前記少なくとも１つのフィルタの強度を増加させ得る、前記利用すること
をさらに実行するよう構成される、請求項８ないし１３のいずれかに記載のコンピュータ・システム。

【請求項15】

コンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行された場合に、請求項１ないし７のいずれかに記載の方法を実行するように適合されたプログラム・コード手段を含む、コンピュータ・プログラム。

【請求項16】

請求項１５に記載のコンピュータ・プログラムを記録した、コンピュータ可読記憶媒体。

【国際調査報告】