JPH0381877A - ３次元コンピユータグラフイツクスのレンダリングシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は計算機による図形処理および画像処理技術に係
り、特に３次元コンピュータ・グラフィックスに好適な
映像演出支援機構に関する。

〔従来の技術〕− 従来の３次元コンピュータグラフィックスのシステムに
おいては、形状や動作等のモデル化された情報を、レン
ダラでレンダリング処理を行なって映像情報を得ようと
する場合には、レンダラに与えるべきパラメータはすべ
てユーザーが決定して入力する必要があった。これらの
パラメータの組み合わせ数は無限にあるため、ユーザー
が所望の結果を得るまでに多数の試行を必要とし、レン
ダリングのための作業工数が増大するという問題点があ
った。

これまでのところ、３次元コンピュータグラフィックス
においては、この問題を解決しようとする試みはなされ
ていないが、エキスパートシステムの応用例として同種
の問題を扱っている例がある。

例えばプロシーディング　オン　エイ・シー・エム　シ
ーグラフ　シンポジウム　オン　ユーザー　インタフェ
ース　ソフトウェア（１９８８年）第１１７頁から第１
２８頁（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅＡＣＭ
　５ＩＧＧＲＡＰＨＳｙｍｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　Ｕｓｅ
ｒ　ＩｎｔｅｒｆａｃｅＳｏｆｔｗａｒｅ（１９８８）
ｐｐ、１１７−１２８）において、テキストやウィンド
ウおよびアイコンなどのユーザーインタフェースの設計
のために、配色についての美術的知識を持つエキスパー
トシステムの支援により、これらテキスト等の色を自動
決定する方法が述べられている。

また１人間工学、第２２巻、第１号（１９８６年）第１
頁から第７頁において、室内インテリアの設計のために
、顧客が要求しているインテリアのイメージを形容詞で
入力すると、予め入力しであるインテリアの中から最適
なものをシステムが選択し１表示する方法が述べられて
いる。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術では、３次元コンピュータグラフィックス
のレンダリング処理への適用については配慮がされてお
らず、事前にユーザーが°定義している形状や動作に対
して、映像演出の意思を反映させることはできないとい
う問題があった。

本発明の目的は、３次元コンピュータグラフィックスの
レンダリング処理に適用できる映像演出支援機構の実現
方法を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するために、知識データベース２を利用
して、言語をレンダラ５に入力できるパラメータに変換
するアナライザ部３とインタプリタ部４を設けたもので
ある。

〔作用〕

アナライザ部３は、モデリングデータベース１から名詞
データを抽出し、知識データベース２の名詞ルールを利
用して、名詞データを基準パラメータに変換する０次に
インタプリタ部４は、アナライザ部３からの基準パラメ
ータと、マンマシン部７からの形容詞データを入力とし
て、知識データベース２の形容詞ルールを利用して、修
正パラメータを出力する。

よって、アナライザ部３により事前にユーザーが定義し
ている形状や動作について対応ができ、またインタプリ
タ部４により映像演出の意思を反映させることができる
。

〔実施例〕

以下１本発明の一実施例を第１図により説明する。まず
全体の処理の概要について述べ１次に各部の処理の詳細
について説明する。

通常のレンダリング処理の流れとしては、モデリングデ
ータベース１に予め入力されている形状や動作のモデル
データを、レンダラ部５でレンダリング処理を行なって
、画像情報としてデイスプレィ部６に出力し、デイスプ
レィに映像を表示する１本発明はこの一連の処理の中で
、レンダラ部５に入力すべきパラメータの決定を支援す
るためのものである。

第１図において、まずアナライザ部３はモデリングデー
タベース１から名詞データを抽出し、知識データベース
２の中の名詞ルールを適用させて、名詞データを基準パ
ラメータに変換する。つぎにインタプリタ部４は、アナ
ライザ部３からの基準パラメータと、マンマシン部７か
らの形容詞データを入力とし、知識データベース２の中
の形容詞ルールを適用させて、基準パラメータと形容詞
データを修正パラメータに変換する。するとレンダラ部
５はモデリングデータベース１からのモデルデー）と、
インタプリタ部４からの修正パラメータを入力として、
レンダリング処理を行なって画像情報をデイスプレィ部
６に出力し、最終的に映像が得られる。

以下では、第１図の各部の動作について、詳細に処理を
説明する。また、レンダラ部５に入力すべきパラメータ
は色彩パラメータ、質感パラメータ、構図パラメータ、
照明パラメータ等が存在するが、以下−例として、色彩
パラメータの決定を支援する方法の場合について説明す
る。

ここで、第２図により色彩パラメータについて説明する
。すべての色は色相、明度、彩度という３つのパラメー
タによって定′義されており、これらにより定義される
色立体は、同図のような複円錐体をしている。この中心
軸は白から黒にかけての無彩色が並び、明度が中心の位
置の円周方向に赤、黄、緑、青、紫などの純色が並ぶ。

色相は色みを、明度は明るさを、彩度は鮮かさを表わし
ており、この３つのパラメータを指定すればレンダラ部
５はモデルの色彩情報を決定できる。

各部の処理の詳細として、先ずアナライザ部３の処理を
中心に説明する。このアナライザ部３が参照するモデリ
ングデータベース１は、ユーザーがレンダリング作業の
前に予め入力しておく情報で、その内部の構造を第３図
に示す。内部は形状モデル１１と動作モデル１４の情報
から構成しており、各々は更に名詞データ１２，１５と
モデルデータ１３，１６とから構成されている。この名
詞データ１２．１５は、対応するモデルデータ１３．１
６の意味的内容を表現する名詞が入力されているものと
し、具体的にはｒ山」やｒ海」なとの名詞がこれに相当
する。また、モデルデータ１３．１６は実際にモデル化
されたデータで、例えば形状モデルが三角形データの集
合体として表現されている場合には、各三角形の頂点座
標値等が、ここに格納されている。

つぎにアナライザ部３の構造を第４図に示す。

アナライザ部３は、ファジィ推論機構３１を有しており
、モデリングデータベース１からの名詞データ１２．１
５を、知識データベース２からの名詞ルールにより、基
準パラメータに変換してインタプリタ部４へ出力する。

ここで第５図により、ファジィ推論機構３１につき簡単
に説明する。まず第１のルールとして、（もしＸｌは普
通、ならばＹは大きくする。）というルールがあるとす
る。そして、このルールの中で、「もし」以降の条件節
を前件部、「ならば」以降の結論節を後件部とし、それ
ぞれについてメンバーシップ関数を定義する。メンバー
シップ関数は確からしさの分布を示すもので、メンバー
シップ値が１となる位置が最も確からしいことになる。

実際の演算では、入力値に対応したメンバーシップ値か
ら、鵬ｉｎ演算により後件部のメンバーシップ関数の面
積を求める。求める面積は斜線で示す領域である。第２
のルール、 （もしＸｓは小さい、ならばＹは普通にする。）につい
ても、同様に斜線部の面積を求める。これら２つのルー
ルの結論は、ｗａｘ演算により２つの斜線部を合成し、
重心位置を算出して、これが出力値となる。

このアナライザ部３でファジィ推論に利用するルールは
、知識データベース２から得られるもので、ここで第６
図に知識データベース２の構造を示す、内部は形容詞ル
ール２１と名詞ルール２４に分かれており、アナライザ
部３では名詞ルール２４を使用する。形容詞ルール２１
は後述とするが、名詞ルール２４の具体例を第７図に示
す。例えば、 （もし名詞＝「山」、ならば色相は緑にする。）（もし
名詞＝「海」、ならば色相は青にする。）のようにルー
ルを記述し、メンバーシップ関数も定義しである。ここ
で、メンバーシップ関数は。

前件部では常に１であるとし、後件部だけを示している
。またメンバーシップ関数の形は、基準と考えられる色
相が、メンバーシップ値のピークとなるように、同図の
ように設定する。アナライザ部３はファジィ推論機構３
１により、名詞データ１２に合った名詞ルール２４を探
索し、結論節（後件部）とメンバーシップ関数を基準パ
ラメータとしてインタプリタ部４へ出力する。

以下では、インタプリタ部４の処理を中心に説明する。

インタプリタ部４の構造は、第８図に示すような内容で
、アナライザ部と同様のファジィ推論機構４１を持って
いる。アナライザ部３が出力した結論節とメンバーシッ
プ関数を基準パラメータとして入力し、マンマシン部７
からの形容詞データに、知識データベース２からの形容
詞ルール２１を適用させて、修正パラメータを決定し、
これをレンダラ部５へ出力する。

ここで、形容詞ルールが格納されている知識データベー
スの内容は、第６図に示すようなもので。

形容詞ルールの内部は更に美術知識ルール２２と主観尺
度ルール２３の２つに細分化している。つぎにこの２つ
のルールの内容および構築方法を示す。

美術知識ルール２２は、アーチストやデザイナが映像制
作の際に利用している専門知識に関するルールで、具体
的には専門書や専門家へのインタビュー等から抽出でき
るルールである。この専門知識の一例を第９図に示す。

これは配色に関してのルールで、ある基準色Ｐを定める
と、これに調和する色彩の色相値の範囲を示すものであ
る。この知識によれば、調和領域と不調和領域は、基準
色を中心に左右対称に、一定の角度で交互に存在してい
る。そして、不調和領域は第１および第２不明瞭と呼ば
れ、斜線で示す調和領域は同一、類似、対比調和と呼ば
れる。これら調和領域の名称は、基準色とその部分の色
が、同一、類似、対比の関係にあることを示している。

上記の美術知識を、ファジィ推論のためのルール形式で
表現したものを第１０図に示す。ルール本体は、 （もし形容詞＝「対比した」かっ形容詞＝「調和した」
、ならば色相はＰ′にする。） のように記述する。また、後件部のメンバーシップ関数
は、例えば同図のようにＰｌからＰｌの区間でメンバー
シップ値が１となり、その他の区間ではＯになるように
定める。上記のルールとメンバーシップ関数が美術知識
ルール２２の内容である。

主観尺度ルール２３については、まず構築方法を示し、
次にルールの例を示す、ユーザーの映像演算の意思を、
形容詞で表現することとし、この形容詞をレンダラが処
理できるパラメータに変換することが主観尺度ルールの
主要な機能である。

主観尺度ルールの構築には、複数の被験者に供試品を呈
示し、これに対して形容詞が関与する割合を評定しても
らい、その結果を分析することが必要である。この分析
のための手法として、以下ではＳ　Ｄ　（Ｓｅｍａｎｔ
ｉｃ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ）法を使用した場合を
例に説明する。第１１図に示すものが、形容詞による評
定方法の一例の説明図である。まず変換しようとするパ
ラメータに寄与する割合が大きいと思われる形容詞を選
択し、相反する形容詞と組み合わせて、「明るい−暗い
」といった形容詞対を予め決定しておく０次に被験者に
供試品を呈示し、各形容詞対の尺度の中で、供試品と形
容詞の関係が最も適当と思われる部分にマークをつけて
もらう、このときの尺度は、同図に示すように、「非常
に」から「どちらでもない」までの正負合わせて７段階
であるとし、＋３から−３までで得点付けするものとす
る。ここで色のパラメータとの関係を調べるためには、
例えば第１２図に示すように、色相、明度、彩度の３つ
のパラメータが各々３種類の値をとるものとして、合計
２７種類の供試品を被験者に呈示することになる。そし
て、名形容詞対での評定は、この供試品毎にすべて行な
う。

この形容詞対の評定結果に対して、因子分析を行なって
共通因子の抽出を行なう６第１３図は抽出できた因子と
因子負荷量の例を示すものである。

この例では１０個の形容詞から、ｉ、ｎ、ｍの３つの因
子が抽出できており、それぞれ活動感、拡張感、複雑感
と因子を解釈している。要するに色についての主要尺度
は、例えばこの３つの因子から構成されることを示して
いる。ここで因子負荷量は名形容詞対が因子に負荷する
割合を示すもので、ａ　１＞　ａｘ＞−＞　ａ　ｓｏｗ
　ｂ　ｔ＞　ｂｚ＞−＞　ｂ　ｌｏｗａｘ＞ａｘ＞・・
・＞ａｓｏの関係があるものとする。この例では形容詞
対番号の５．４，２．１０が活動感の因子、１，８．３
が拡張感の因子、９，６゜７が複雑感の因子として解釈
されている。さらに色のパラメータと形容詞対との関係
を算出して結果の例を第１４図に示すａ　ｄｇ　６．ｆ
は、それぞれ色相、明度、彩度に対する形容詞対の相関
係数であり、　ｄ　１＞　ｄ　ｚ＞−＞　４１０．　ｅ
　ｔ＞　ｅ　ｚ＞−＞ｅｘｏ、ｆｔ＞ｆｚ＞・・・＞ｆ
ｘｏの値を持っているものとする。斜線部で示す部分は
、一定のしきい値以上の高い相関を示した部分である０
例えば、「鋭い−鈍い」という形容詞対は色相との相関
が高い。

つぎに、この形容詞対について、色相を変化させた場合
の因子得点をプロットしたものの例が第１５図である。

この例によると、鋭い色を表現するには色相をα８に近
付けることが良く、鈍い色のためにはαｌに近付けると
良いことがわかる。

知識データベースの主観尺度ルールに格納すべき内容は
、第１５図に示したような形容詞とパラメータの関係式
である。この第１５図の関係式をファジィ推論で利用で
きるようなルール形式に変換したものを第１６図に示す
。この変換のためには、例えば因子得点がＯとなる軸で
、第１５図の関係式のグラフを部分して、メンバーシッ
プ関数を作成する０例えばルール本体は、 （もし形容詞＝「鋭い」、ならば色相はα８にする。）
（もし形容詞＝「鈍い」、ならば色相はα１にする。）
のように記述して、後件部のメンバーシップ関数は、第
１５図の因子得点が０以上の部分を「鋭い」のルールに
割りあて、Ｏ以下の部分を「鈍い」のルールに割りあて
る。即ち、因子得点をＯから１までで正規化し、これを
メンバーシップ値とする。

また前件部のメンバーシップ関数は、第１３図に示した
因子負荷量から求めることができる。第１３図の例では
、「強い」、「鋭い」、「大胆な」。

ｒ派手な」といった形容詞は、活動感という共通の因子
に対する負荷量が高く、それぞれａｌから８４という因
子負荷量を持っている。前件部のメンバーシップ関数は
入力量の確からしさの分布を与える必要があるので、こ
のａｌからａ４の値をメンバーシップ値とする。このよ
うにして作成したメンバーシップ関数を第１７図に示す
。

以上のように、美術知識ルールと主観尺度ルールを構築
することができる。インタプリタ部４では、これを形容
詞ルールとして参照し、マンマシン部からの形容詞デー
タに適用できるものを探索する。そして、アナライザ部
３から得た結論である基準パラメータに、インタプリタ
部での結論を加味して、最終的な修正パラメータを決定
する。

この決定方法は、具体的には第５図に示したように、メ
ンバーシップ関数の合成を１ｌａＸ演算で行ない、重心
位置を算出して、これを修正パラメータとする。

マンマシン部７の構造は第１８図に示すような内容で、
内部に形容詞入力部７１があり、ここでタブレットやキ
ーボードから入力される形容詞の受付を行なう。

レンダラ部５の構造は第１９図に示すような内容で、３
次元図形を２次元スクリーンに座標変換をする投影変換
部５１と、隠れた面を消去する隠面処理部５２と、モデ
ル表面上の陰影付けを行なう陰影処理部５３とから構成
されている。そしてモデリングデータベース１からのモ
デルデータ１３．１６と、インタプリタ部４からの修正
パラメータを入力として、レンダリング処理した結果を
、画像情報としてデイスプレィ部６へ出力する。

デイスプレィ部６の構造は第２０図に示すような内容で
、表示制御部６１がレンダラ部からの画像情報を、映像
信号に変換してデイスプレィ上に表示する。

上記実施例の中で、第６図に示した美術知識ルール２２
は、例えば第２１図に示すように、レンダラが使用する
レンダリングルール２２１と、レンダラに直接は関係の
ない非レンダリングルール２２６に細分できる。そして
、更にレンダリングルール２２１は配色２２２．質感２
２３．構図２２４、照明２２５等のルールに細分化でき
、非レンダリングルール２２６も化粧２２７９服飾２２
８、レンチリア２２９等に分けられる。このようにルー
ルを分野毎に分けて、知識を格納した場合には１分野毎
にルールの重要度を設定できる機能が必要となる。これ
は、例えば配色のルールだけを特に重視するといった内
容の機能である。

この機能を実現するものが、同図のルール調節機構２３
０である。

このルール調節機構２３０の機能は、第２２図に示すよ
うにメンバーシップ関数のレベルを変動させることによ
って実現できる。即ち、重要でない分野のルールについ
ては、ルールの前件部と後件部のメンバーシップ関数の
レベルを強制的に引き下げる。同図においては、点線部
が調節前のメンバーシップ関数である。関数のレベルを
下げることにより、出力値を求める重心計算の際に、当
該ルールが寄与する割合が小さくなり、求められる出力
値は当該ルールの影響度が小さい方に変化する。

以上のように本実施例によれば分野毎にルールの重要度
の強弱を調節することができるので、映像演出の意思を
より細かく指示できるという効果がある。

上記実施例において、第２３図に示すように、マンマシ
ン部７に更に直接入力部７２を加えることもできる。直
接入力部７２は色相などの物理的パラメータを入力する
のではなく、主観尺度ルール２３の構築に使用したデー
タを利用する。このためのマンマシン部７およびインタ
プリタ部４の概要を第２４図に示す、第１３図において
例示したように、色を決定するための主観尺度の因子は
３つであるため、マンマシン部７には活動感と拡張感と
複雑感の３つの入力軸を設ける。各入力、軸に対しては
、因子負荷量の大きい形容詞対の中から割り当てるもの
とし、「鋭い−鈍い」　「明るい−暗い」　「単純な一
複雑な」の３つを使用する。

すると、第１４図により「鋭い−鈍い」の形容詞対は色
相との相関が高く、「明るい−暗い」は色相と彩度との
、「単純な一複雑な」は明度と彩度との相関が高い。よ
って各入力軸はインタプリタ部４の各パラメータ制御部
４２．４３．４４と。

相関の高いものについてだけ結合する。次にインタプリ
タ部４は、この直接入力値をパラメータに変換して、レ
ンダラ部５へ出力する。この変換には第１５図に示すよ
うな、形容詞とパラメータの関係を利用する。

以上のように、本実施例によれば直接入力値で指示でき
るので、映像演出の意思をより細かく指示できるという
効果がある。

上記実施例においては、主観尺度ルール２３の構築には
第１３図および第１４図に示したように、評定結果を因
子分析して、共通因子を取り除いてから、パラメータと
の対応を求めてメンバーシップ関数を決定している。し
かしながら、第１２図に示すケースについて、第１１図
に示す評定を行なった結果から、直接にメンバーシップ
関数を決定することもできる。つまり上記実施例のよう
に、３つの因子軸を抽出するのではなく、評定に使用し
た１０個の形容詞対を、そのまま１０個の因子軸とする
０例えば、単純に評定値の平均値゛を算出すれば、第１
５図に示した形容詞とパラメータの関係と同様の結果を
得ることができる。したがって、この方法でも第１６図
のような主観尺度ルール２３を構成することは可能であ
る。

以上のように本実施例によれば、評定結果を直接に反映
できるという効果がある。

上記実施例においては、使用できる形容詞を特に限定せ
ずに、ユーザーが思いつくままの形容詞を入力すること
ができる。しかしながら、予め因子分析を行なった結果
で、パラメータの相関が強かった形容詞だけに使用を限
定することもできる。

このためには、第２５図に示すようにデイスプレィ上に
使用できる形容詞対を明示し、この中からユーザーが選
択できるようにすればよい。

以上のように本実施例によれば、パラメータとの相関の
強い形容詞だけを選択できるので、意思をパラメータに
させる際の精度が向上する効果がある。

〔発明の効果〕

本発明によれば、レンダリング処理の際の映像演出の意
思を形容詞で指示できるので、直接に物理的なパラメー
タを操作する場合よりも意思を反映させることが容易に
なる。よって所望の映像演出が容易にできるために、レ
ンダリングの作業工数を減少させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の構成図、第２図は色彩パラ
メータの説明図、第３図はモデリングデータベースの説
明図、第４図はアナライザ部の説明図、第５図はファジ
ィ推論機構の説明図、第６図は知識データベースの説明
図、第７図は名詞ルールの一例の説明図、第８図はイン
タプリタ部の説明図、第９図は美術知識の一例の説明図
、第１０図は美術知識ルールの説明図、第１１図は形容
詞による評定方法の説明図、第１２図は評定の際のパラ
メータの説明図、第１３図は因子負荷量の一例の説明図
、第１４図はパラメータの相関係数の一例の説明図、第
１５図はパラメータと形容詞の関係の一例の説明図、第
１６図は主観尺度ルールの一例の説明図、第１７図は主
観尺度ルール前件部の説明図、第１８図はマンマシン部
の説明図、第１９図はレンダラ部の説明図、第２０図は
デイスプレィ部の説明図、第２１図は第６図のルールを
細分化してルール調節機構を追加した場合の説明図、第
２２図はルール調節機構の処理の説明図、第２３図は第
１８図に直接入力部を追加した場合の説明図、第２４図
は直接入力部の処理の説明図、第２５図は形容詞を限定
して使用する場合の説明図である。 １・・・モデリングデータベース、２・・・知識データ
ベース、３・・・アナライザ部、４・・・インタプリタ
部、５・・・レンダラ部、６・・・デイスプレィ部、７
・・・マンマシン部、２１・・・形容詞ルール、２２・
・・美術知識ルール、２３・・・主観尺度ルール、２４
・・・名詞ルー第 １ 図 第 図 第 図 第 図 第 図 第 ６ 図 第 図 第 図 第 図 同−調和 第 １０ 図 第 １ 図 第 ２ 図 第 ３ 図 第 １４ 図 第 ５ 図 ２ 色 相 １ 第 ６ 図 第 、１７ 図 第 １８ 図 第 ９ 図 第 ０ 図 第 １ 図 第 ２ 図 第 ２３ 図 第 ５ 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、形状または動作等のモデル化された情報からレンダ
   リング処理を行うことにより映像情報を得る３次元コン
   ピュータグラフィックスのレンダリングシステムにおい
   て、 前記形状または動作等をモデル化したモデルリングデー
   タを保持するモデリングデータベースと、 前記モデリングデータから名詞情報を抽出し、該名詞情
   報を基準パラメータに変換するアナライザ部と、 前記アナライザ部により変換された基準パラメータと、
   ユーザーが入力した形容詞情報とからレンダリング処理
   に用いるパラメータを生成するインタプリタ部と、 前記インタプリタ部により生成されたパラメータを取り
   込みレンダリング処理を行い前記映像情報を出力するレ
   ンダラ部とからなることを特徴とする３次元コンピュー
   タグラフィックスのレンダリングシステム。 ２、前記アナライザ部及びインタプリタ部はファジィ推
   論機構を有し、 名詞ルール及び形容詞ルールを保持する知識データベー
   ス中の各ルールを用いて、前記アナライザ部及びインタ
   プリタ部はそれぞれ前記基準パラメータへの変換または
   前記パラメータの生成を推論によつて行うことを特徴と
   する請求項１記載の３次元コンピュータグラフィックス
   のレンダリングシステム。 ３、請求項３記載の前記形容詞ルールは、アーチストや
   デザイナーが有する映像制作に関する専門知識に基づい
   た美術知識ルールと、ユーザーが入力する映像演出の意
   思を表現する形容詞を前記レンダラ部が実行するレンダ
   リング処理のためのパラメータに変換するための主観尺
   度ルールとよりなることを特徴とする３次元コンピユー
   タグラフイツクスのレンダリングシステム。 ４、前記インタプリタ部内のファジィ推論機構は、前記
   ユーザーが入力し得る形容詞及び前記パラメータとの関
   係から算出されるメンバーシップ関数を用いて推論する
   ことを特徴とする請求項２記載の３次元コンピュータグ
   ラフィックスのレンダリングシステム。 ５、請求項１記載の前記パラメータは、色彩パラメータ
   、質感パラメータ、構図パラメータ、又は照明パラメー
   タであることを特徴とする３次元コンピュータグラフィ
   ックスのレンダリングシステム。 ６、請求項３記載の前記主観尺度ルールは、予め、複数
   の形容詞と複数のパラメータとの組合による供試品を被
   検者に呈示し、評定を行い、前記評定結果に基づいて定
   めた前記形容詞と前記パラメータとの関係式であること
   を特徴とする３次元コンピュータグラフィックスのレン
   ダリングシステム。 ７、請求項４記載の前記メンバーシップ関数のレベルを
   変動させることにより、特定の分野におけるルールに重
   み付けを行い、前記パラメータを生成することを特徴と
   する３次元コンピュータグラフィックスのレンダリング
   システム。 ８、請求項１記載のユーザーが入力する形容詞情報は、
   予め所定の形容詞対をメニュー表示し、前記メニュー表
   示された形容詞対から選択することにより入力すること
   を特徴とする３次元コンピュータグラフィックスのレン
   ダリングシステム。 ９、形状または動作等のモデル化された情報からレンダ
   リング処理を行うことにより映像情報を得る３次元コン
   ピュータグラフィックスのレンダリングシステムにおい
   て、 形容詞で映像演出の指示を与えることにより、前記レン
   ダリング処理に必要なパラメータを決定することを特徴
   とする３次元コンピュータグラフィックスのレンダリン
   グシステム。