JPH09167165A - 動画像生成方法 - Google Patents
動画像生成方法Info
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- JPH09167165A JPH09167165A JP7326756A JP32675695A JPH09167165A JP H09167165 A JPH09167165 A JP H09167165A JP 7326756 A JP7326756 A JP 7326756A JP 32675695 A JP32675695 A JP 32675695A JP H09167165 A JPH09167165 A JP H09167165A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- moving image
- image data
- vocabulary
- drawing processing
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- Prior art date
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- Stored Programmes (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 自然言語を用いた記述により動画像を生成す
る。特に、自然言語の類義語を柔軟に解釈し、システム
構成の性能に制限のある場合にも、動画像の描画処理に
要する時間を減少する。 【解決手段】 階層的に分類された語彙項目から成る言
語辞書と、前記言語辞書の語彙項目に対応して、階層的
に分類された動画像データから成る動画像データベース
とを具備し、入力自然言語文を解析して前記言語辞書の
語彙項目に分解し、前記語彙項目に対応する動画像デー
タを前記動画像データベースから抽出し、対応する動画
像データが欠落している場合や動画像データの描画処理
時間が敷居値を越えた場合に、前記語彙項目より階層的
に上位に位置する語彙項目に対応する動画像データを抽
出して代用する。
る。特に、自然言語の類義語を柔軟に解釈し、システム
構成の性能に制限のある場合にも、動画像の描画処理に
要する時間を減少する。 【解決手段】 階層的に分類された語彙項目から成る言
語辞書と、前記言語辞書の語彙項目に対応して、階層的
に分類された動画像データから成る動画像データベース
とを具備し、入力自然言語文を解析して前記言語辞書の
語彙項目に分解し、前記語彙項目に対応する動画像デー
タを前記動画像データベースから抽出し、対応する動画
像データが欠落している場合や動画像データの描画処理
時間が敷居値を越えた場合に、前記語彙項目より階層的
に上位に位置する語彙項目に対応する動画像データを抽
出して代用する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータを用
いた動画像の生成に関し、自然言語で書かれた文を入力
とし、動画像の生成を行う動画像生成方法に関する。
いた動画像の生成に関し、自然言語で書かれた文を入力
とし、動画像の生成を行う動画像生成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、計算機言語を用いて動画仕様を記
述する方法としては、特開平１−２１６４８３号公報に
開示されている。その方法では、計算機言語で使用可能
な制御構造と動画の制御構造を対応づけ、選択可能なコ
マンドをユーザに提示し、入力された動作仕様を順次格
納し、動画仕様を作成する。
述する方法としては、特開平１−２１６４８３号公報に
開示されている。その方法では、計算機言語で使用可能
な制御構造と動画の制御構造を対応づけ、選択可能なコ
マンドをユーザに提示し、入力された動作仕様を順次格
納し、動画仕様を作成する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の、計算機言語を
用いて動画像を記述する方法の場合、使用者が計算機言
語に習熟する必要があり、また、計算機言語の記述能力
により動画像の表現能力が制限を受けるといった問題が
ある。
用いて動画像を記述する方法の場合、使用者が計算機言
語に習熟する必要があり、また、計算機言語の記述能力
により動画像の表現能力が制限を受けるといった問題が
ある。
【０００４】本発明では、動画像を記述する言語とし
て、使用者があらためて習熟する必要がなく、また、高
い記述能力を持つ言語である自然言語を用いることを目
的とする。
て、使用者があらためて習熟する必要がなく、また、高
い記述能力を持つ言語である自然言語を用いることを目
的とする。
【０００５】また、自然言語の解析処理を行う場合に、
複雑な処理を要する問題の一つとして類義語の問題があ
る。
複雑な処理を要する問題の一つとして類義語の問題があ
る。
【０００６】本発明では、自然言語の類義語を柔軟に解
釈することを目的とする。また、動画像を描画して表示
する場合、システムのハードウェアおよびソフトウェア
構成の性能に制限され、スムーズな動作の表現が阻害さ
れるといった問題がある。
釈することを目的とする。また、動画像を描画して表示
する場合、システムのハードウェアおよびソフトウェア
構成の性能に制限され、スムーズな動作の表現が阻害さ
れるといった問題がある。
【０００７】本発明では、動画像の描画処理に要する時
間を減少し、スムーズな動作の表現を行うことを目的と
する。
間を減少し、スムーズな動作の表現を行うことを目的と
する。
【０００８】また、動画像生成の応用範囲が異なる場
合、一つの応用範囲に特化して作成したプログラムが他
の応用範囲に対して再利用困難であるといった問題があ
る。
合、一つの応用範囲に特化して作成したプログラムが他
の応用範囲に対して再利用困難であるといった問題があ
る。
【０００９】本発明では、動画像生成の根幹となるアル
ゴリズムを変更することなく、複数の応用範囲に適用す
ることを目的とする。
ゴリズムを変更することなく、複数の応用範囲に適用す
ることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、本発明の動画像生成方法は、自然言語文を解析す
るために必要な情報を記憶し、階層的に分類された語彙
項目から成る言語辞書と、前記言語辞書の語彙項目に対
応して、階層的に分類された動画像データから成る動画
像データベースとを具備し、入力自然言語文を解析して
前記言語辞書の語彙項目に分解し、前記語彙項目に対応
する動画像データを前記動画像データベースから抽出す
るものである。
めに、本発明の動画像生成方法は、自然言語文を解析す
るために必要な情報を記憶し、階層的に分類された語彙
項目から成る言語辞書と、前記言語辞書の語彙項目に対
応して、階層的に分類された動画像データから成る動画
像データベースとを具備し、入力自然言語文を解析して
前記言語辞書の語彙項目に分解し、前記語彙項目に対応
する動画像データを前記動画像データベースから抽出す
るものである。
【００１１】また、本発明の動画像生成方法は、動画像
データの抽出において、言語辞書の語彙項目に対応する
動画像データが欠落している場合に、前記語彙項目より
階層的に上位に位置する語彙項目に対応する動画像デー
タを抽出して代用するものである。
データの抽出において、言語辞書の語彙項目に対応する
動画像データが欠落している場合に、前記語彙項目より
階層的に上位に位置する語彙項目に対応する動画像デー
タを抽出して代用するものである。
【００１２】また、本発明の動画像生成方法は、動画像
データの描画処理時間に敷居値を設け、動画像データの
抽出において、言語辞書の語彙項目に対応する動画像デ
ータの描画処理時間が敷居値を越える場合に、前記語彙
項目より階層的に上位または下位に位置する語彙項目に
対応する動画像データの中から、描画処理時間が敷居値
を越えないものまたは最も描画処理時間の短いものを抽
出して代用するものである。
データの描画処理時間に敷居値を設け、動画像データの
抽出において、言語辞書の語彙項目に対応する動画像デ
ータの描画処理時間が敷居値を越える場合に、前記語彙
項目より階層的に上位または下位に位置する語彙項目に
対応する動画像データの中から、描画処理時間が敷居値
を越えないものまたは最も描画処理時間の短いものを抽
出して代用するものである。
【００１３】また、本発明の動画像生成方法は、動画像
データの描画処理時間に敷居値を設け、抽出された動画
像データの描画処理時間が敷居値を越える場合に、動画
像データの描画フレームを間引くものである。
データの描画処理時間に敷居値を設け、抽出された動画
像データの描画処理時間が敷居値を越える場合に、動画
像データの描画フレームを間引くものである。
【００１４】また、本発明の動画像生成方法は、複数の
異なる動画像データベースを具備し、動画像データの抽
出において、前記複数の異なる動画像データベースのう
ち一つを選択して用いるものである。
異なる動画像データベースを具備し、動画像データの抽
出において、前記複数の異なる動画像データベースのう
ち一つを選択して用いるものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を用いて説明する。
て、図面を用いて説明する。
【００１６】（実施の形態１）図１は本発明のシステム
構成図を示し、図１において、１は、自然言語文を解析
するために必要な情報を記憶し、階層的に分類された語
彙項目から成る言語辞書、２は、言語辞書１の語彙項目
に対応して、階層的に分類された動画像データから成る
動画像データベース、３は、入力自然言語文を解析して
言語辞書１の語彙項目に分解する自然言語解析部、４
は、語彙項目に対応する動画像データを動画像データベ
ース２から抽出する動画像データ抽出部である。階層的
に分類された語彙項目から成る言語辞書の例としては、
文献「国立国語研究所、分類語彙表、秀英出版、１９９
３」が公知の技術として開示されており、その一部を例
として図２に示す。また、一般的な自然言語文を解析す
るための辞書には膨大な語彙項目が含まれる。前記「分
類語彙表」にも総数三万以上の語が含まれる。従って、
言語辞書の語彙項目全てに対して動画像データを用意で
きるとするのは労力および時間の面から現実的ではな
い。ここでは、言語辞書の語彙項目のうち一部に対して
動画像データが対応づけられており、動画像データベー
スはそれらの動画像データを含むものとする。
構成図を示し、図１において、１は、自然言語文を解析
するために必要な情報を記憶し、階層的に分類された語
彙項目から成る言語辞書、２は、言語辞書１の語彙項目
に対応して、階層的に分類された動画像データから成る
動画像データベース、３は、入力自然言語文を解析して
言語辞書１の語彙項目に分解する自然言語解析部、４
は、語彙項目に対応する動画像データを動画像データベ
ース２から抽出する動画像データ抽出部である。階層的
に分類された語彙項目から成る言語辞書の例としては、
文献「国立国語研究所、分類語彙表、秀英出版、１９９
３」が公知の技術として開示されており、その一部を例
として図２に示す。また、一般的な自然言語文を解析す
るための辞書には膨大な語彙項目が含まれる。前記「分
類語彙表」にも総数三万以上の語が含まれる。従って、
言語辞書の語彙項目全てに対して動画像データを用意で
きるとするのは労力および時間の面から現実的ではな
い。ここでは、言語辞書の語彙項目のうち一部に対して
動画像データが対応づけられており、動画像データベー
スはそれらの動画像データを含むものとする。
【００１７】図３は、以上のように構成されたシステム
が実行されるハードウェア構成図を示し、基本的に汎用
の計算機システムの構成と同じである。図３において、
１１は、各文字が文字コードで表された自然言語文の入
力を受け付ける入力部、１２は、動画像を表示する出力
部、１３は、出力部１２に表示される動画像データを記
憶するＶＲＡＭ、１４は、処理のためのプログラムやデ
ータを実行時に記憶する主記憶装置、１５は、プログラ
ムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、１６は、外部
記憶装置１５に記憶されているプログラムを主記憶装置
１４に転送し実行するＣＰＵである。
が実行されるハードウェア構成図を示し、基本的に汎用
の計算機システムの構成と同じである。図３において、
１１は、各文字が文字コードで表された自然言語文の入
力を受け付ける入力部、１２は、動画像を表示する出力
部、１３は、出力部１２に表示される動画像データを記
憶するＶＲＡＭ、１４は、処理のためのプログラムやデ
ータを実行時に記憶する主記憶装置、１５は、プログラ
ムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、１６は、外部
記憶装置１５に記憶されているプログラムを主記憶装置
１４に転送し実行するＣＰＵである。
【００１８】以上のように構成されたシステムの動作を
図４のフローチャートを用いて説明する。
図４のフローチャートを用いて説明する。
【００１９】ステップａ１では、入力部１１を通じて自
然言語文が入力される。入力される自然言語文は、各文
字が文字コードで表された文字列データである。なお、
上記の説明では自然言語文が入力部１１を通じて入力さ
れるとしたが、システム構成上入力部１１を持たず、自
然言語文を予め外部記憶装置１５に蓄積しておく構成に
よっても、同様に実施可能である。
然言語文が入力される。入力される自然言語文は、各文
字が文字コードで表された文字列データである。なお、
上記の説明では自然言語文が入力部１１を通じて入力さ
れるとしたが、システム構成上入力部１１を持たず、自
然言語文を予め外部記憶装置１５に蓄積しておく構成に
よっても、同様に実施可能である。
【００２０】ステップａ２では、自然言語解析部３にお
いて、ステップａ１で入力された自然言語文を解析す
る。自然言語解析の処理の段階には、形態素解析、構文
解析といったものがあり、解析の結果として、自然言語
文は言語辞書１の語彙項目に分解される。形態素解析や
構文解析の技術、およびそれらの解析に用いる情報を言
語辞書の語彙項目に付与する技術については、文献「野
村浩郷、自然言語処理の基礎技術、電子情報通信学会、
１９８８」により、自然言語処理の分野における公知の
技術として開示されているため、ここでは説明を省略す
る。
いて、ステップａ１で入力された自然言語文を解析す
る。自然言語解析の処理の段階には、形態素解析、構文
解析といったものがあり、解析の結果として、自然言語
文は言語辞書１の語彙項目に分解される。形態素解析や
構文解析の技術、およびそれらの解析に用いる情報を言
語辞書の語彙項目に付与する技術については、文献「野
村浩郷、自然言語処理の基礎技術、電子情報通信学会、
１９８８」により、自然言語処理の分野における公知の
技術として開示されているため、ここでは説明を省略す
る。
【００２１】ステップａ３では、動画像データ抽出部４
において、ステップａ２での解析の結果得られた言語辞
書１の語彙項目について、対応する動画像データを動画
像データベース２から抽出する。ここで、上に述べたよ
うに、言語辞書の語彙項目全てに対して動画像データが
対応づけられているわけではなく、語彙項目に対応する
動画像データが欠落している場合が考えられる。そのよ
うな場合に、注目している語彙項目を、言語辞書１にお
いて階層的により上位に位置する語彙項目に置き換え、
対応する動画像データを抽出して代用する。例として、
ステップａ２での解析の結果として「いざる」という語
彙項目が得られたにも関わらず、「いざる」に対応する
動画像データが欠落していた場合に、図２によると、階
層的により上位に位置する「歩く」という語彙項目に置
き換え、「歩く」に対応する動画像データを抽出して代
用する。
において、ステップａ２での解析の結果得られた言語辞
書１の語彙項目について、対応する動画像データを動画
像データベース２から抽出する。ここで、上に述べたよ
うに、言語辞書の語彙項目全てに対して動画像データが
対応づけられているわけではなく、語彙項目に対応する
動画像データが欠落している場合が考えられる。そのよ
うな場合に、注目している語彙項目を、言語辞書１にお
いて階層的により上位に位置する語彙項目に置き換え、
対応する動画像データを抽出して代用する。例として、
ステップａ２での解析の結果として「いざる」という語
彙項目が得られたにも関わらず、「いざる」に対応する
動画像データが欠落していた場合に、図２によると、階
層的により上位に位置する「歩く」という語彙項目に置
き換え、「歩く」に対応する動画像データを抽出して代
用する。
【００２２】ステップａ４では、ステップａ３で抽出さ
れた動画像データを用いて動画像を生成し、出力部１２
に出力する。
れた動画像データを用いて動画像を生成し、出力部１２
に出力する。
【００２３】以上のことから、使用者があらためて習熟
する必要がなく、また、高い記述能力を持つ言語である
自然言語を用いて記述することにより動画像を生成する
ことができる。また、自然言語の階層的分類を利用する
ことにより、複雑な処理をすることなく自然言語の類義
語を柔軟に解釈することができる。
する必要がなく、また、高い記述能力を持つ言語である
自然言語を用いて記述することにより動画像を生成する
ことができる。また、自然言語の階層的分類を利用する
ことにより、複雑な処理をすることなく自然言語の類義
語を柔軟に解釈することができる。
【００２４】（実施の形態２）システム構成およびハー
ドウェア構成は実施の形態１と同様であるが、動画像デ
ータの描画処理時間に敷居値を設け、これを主記憶装置
１４または外部記憶装置１５に記憶しておく。この敷居
値はある固定された値でも良いし、その都度使用者が定
める、あるいはシステムが自ら負荷を計量しその結果を
反映する可変の値でも良い。
ドウェア構成は実施の形態１と同様であるが、動画像デ
ータの描画処理時間に敷居値を設け、これを主記憶装置
１４または外部記憶装置１５に記憶しておく。この敷居
値はある固定された値でも良いし、その都度使用者が定
める、あるいはシステムが自ら負荷を計量しその結果を
反映する可変の値でも良い。
【００２５】システムの動作を図５のフローチャートを
用いて説明する。ステップｂ１、ステップｂ２およびス
テップｂ３の動作については、実施の形態１のステップ
ａ１、ステップａ２およびステップａ３と同様である。
用いて説明する。ステップｂ１、ステップｂ２およびス
テップｂ３の動作については、実施の形態１のステップ
ａ１、ステップａ２およびステップａ３と同様である。
【００２６】ステップｂ４では、ステップｂ３で抽出さ
れた動画像データについて、その描画処理時間が前記敷
居値を越えたかどうかを判定する。越えない場合には特
に何もしない。動画像データの描画処理時間が敷居値を
越えた場合、その動画像データの対応づけられた言語辞
書の語彙項目より階層的に上位または下位に位置する語
彙項目に対応する動画像データを抽出し、その中から、
描画処理時間が敷居値を越えないものまたは最も描画時
間の短いものを選択して代用する、もしくは、動画像デ
ータの描画フレームを間引いて描画処理時間が敷居値以
下になるようにして代用する。動画像データの描画処理
時間については、その都度ステップ数を計算する方法
や、予めステップ数を計算しておきそれを動画像データ
と対にして動画像データベースに記憶しておく方法など
により、容易に得られる。
れた動画像データについて、その描画処理時間が前記敷
居値を越えたかどうかを判定する。越えない場合には特
に何もしない。動画像データの描画処理時間が敷居値を
越えた場合、その動画像データの対応づけられた言語辞
書の語彙項目より階層的に上位または下位に位置する語
彙項目に対応する動画像データを抽出し、その中から、
描画処理時間が敷居値を越えないものまたは最も描画時
間の短いものを選択して代用する、もしくは、動画像デ
ータの描画フレームを間引いて描画処理時間が敷居値以
下になるようにして代用する。動画像データの描画処理
時間については、その都度ステップ数を計算する方法
や、予めステップ数を計算しておきそれを動画像データ
と対にして動画像データベースに記憶しておく方法など
により、容易に得られる。
【００２７】ステップｂ５の動作については、実施の形
態１のステップａ４と同様である。以上のことから、シ
ステムのハードウェアおよびソフトウェア構成の性能に
制限のある場合にも、動画像の描画処理に要する時間を
減少し、スムーズな動作の表現を行うことができる。
態１のステップａ４と同様である。以上のことから、シ
ステムのハードウェアおよびソフトウェア構成の性能に
制限のある場合にも、動画像の描画処理に要する時間を
減少し、スムーズな動作の表現を行うことができる。
【００２８】（実施の形態３）図６は本発明のシステム
構成図を示し、図６において、言語辞書１、自然言語解
析部３および動画像データ抽出部４は図１における同名
のシステム部品と同一のものであり、２１、２２、…、
２ｎは複数の異なる動画像データベースである。なお、
各動画像データベースには応用分野が設定されており、
この応用分野のうち一つを主記憶装置１４または外部記
憶装置１５に記憶しておく。この応用分野は使用者が自
由に選択設定できるものであることが望ましい。また、
これらの動画像データベースは一つ一つを動画像データ
の集合として見た場合に、包含関係にあっても良く、動
画像データベース２ｉが動画像データベース２ｊを部分
集合として包含するならば、２ｊ中の動画像データは２
ｉ中の動画像データとしても抽出可能である。
構成図を示し、図６において、言語辞書１、自然言語解
析部３および動画像データ抽出部４は図１における同名
のシステム部品と同一のものであり、２１、２２、…、
２ｎは複数の異なる動画像データベースである。なお、
各動画像データベースには応用分野が設定されており、
この応用分野のうち一つを主記憶装置１４または外部記
憶装置１５に記憶しておく。この応用分野は使用者が自
由に選択設定できるものであることが望ましい。また、
これらの動画像データベースは一つ一つを動画像データ
の集合として見た場合に、包含関係にあっても良く、動
画像データベース２ｉが動画像データベース２ｊを部分
集合として包含するならば、２ｊ中の動画像データは２
ｉ中の動画像データとしても抽出可能である。
【００２９】ハードウェア構成および動作を示すフロー
チャートは実施の形態２と同様である。なお、ステップ
ｂ３およびステップｂ４において、動画像データの抽出
に用いる動画像データベースは、主記憶装置１４または
外部記憶装置１５に記憶された応用分野に従って、ま
た、システムのハードウェア性能を検知して描画処理の
負荷を計量することにより、複数の異なる動画像データ
ベース２１、２２、…、２ｎから一つが選択される。
チャートは実施の形態２と同様である。なお、ステップ
ｂ３およびステップｂ４において、動画像データの抽出
に用いる動画像データベースは、主記憶装置１４または
外部記憶装置１５に記憶された応用分野に従って、ま
た、システムのハードウェア性能を検知して描画処理の
負荷を計量することにより、複数の異なる動画像データ
ベース２１、２２、…、２ｎから一つが選択される。
【００３０】例として、応用分野「娯楽」に対応する動
画像データベースと、応用分野「教育」に対応する動画
像データベースを対比させてみる。娯楽に供するシステ
ムへの応用例としてコントの動画像を生成するための自
然言語記述においては、図２に示す様々な足の動作をは
じめ、身体の各部位の動作を表す語彙項目について、動
画像データを用意する必要がある。対するに教育に供す
るシステムへの応用例として授業風景の動画像を生成す
るための自然言語記述においては、図７に示すような行
為を表す語彙項目について、動画像データを用意する必
要がある。ここで、２つの動画像データベースに共通し
て用意する必要のある動画像データがあった場合、その
動画像データを複数の動画像データベース間で重複して
持つ必要はなく、お互いに、共有すべき動画像データベ
ースを部分集合として包含することが可能である。ま
た、システムのハードウェア性能を検知して描画処理の
負荷を計量することにより、どの規模の動画像データベ
ースを適用するのが最適かを判断し、自動的に複数の異
なる動画像データベースから一つが選択される。
画像データベースと、応用分野「教育」に対応する動画
像データベースを対比させてみる。娯楽に供するシステ
ムへの応用例としてコントの動画像を生成するための自
然言語記述においては、図２に示す様々な足の動作をは
じめ、身体の各部位の動作を表す語彙項目について、動
画像データを用意する必要がある。対するに教育に供す
るシステムへの応用例として授業風景の動画像を生成す
るための自然言語記述においては、図７に示すような行
為を表す語彙項目について、動画像データを用意する必
要がある。ここで、２つの動画像データベースに共通し
て用意する必要のある動画像データがあった場合、その
動画像データを複数の動画像データベース間で重複して
持つ必要はなく、お互いに、共有すべき動画像データベ
ースを部分集合として包含することが可能である。ま
た、システムのハードウェア性能を検知して描画処理の
負荷を計量することにより、どの規模の動画像データベ
ースを適用するのが最適かを判断し、自動的に複数の異
なる動画像データベースから一つが選択される。
【００３１】以上のことから、動画像生成の根幹となる
アルゴリズムを変更することなく、複数の異なる応用範
囲に適用することができ、動画像データの再利用が容易
になる。
アルゴリズムを変更することなく、複数の異なる応用範
囲に適用することができ、動画像データの再利用が容易
になる。
【００３２】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、使用者が
あらためて習熟する必要がなく、また、高い記述能力を
持つ言語である自然言語を用いて動画像を記述すること
ができる。
あらためて習熟する必要がなく、また、高い記述能力を
持つ言語である自然言語を用いて動画像を記述すること
ができる。
【００３３】また、本発明によれば、複雑な処理をする
ことなく自然言語の類義語を柔軟に解釈することができ
る。
ことなく自然言語の類義語を柔軟に解釈することができ
る。
【００３４】また、本発明によれば、システムのハード
ウェアおよびソフトウェア構成の性能に制限のある場合
にも、動画像の描画処理に要する時間を減少し、スムー
ズな動作の表現を行うことができる。
ウェアおよびソフトウェア構成の性能に制限のある場合
にも、動画像の描画処理に要する時間を減少し、スムー
ズな動作の表現を行うことができる。
【００３５】また、本発明によれば、動画像生成の根幹
となるアルゴリズムを変更することなく、複数の異なる
応用範囲に適用することができ、動画像データの再利用
が容易になる。
となるアルゴリズムを変更することなく、複数の異なる
応用範囲に適用することができ、動画像データの再利用
が容易になる。
【図１】本発明の一実施の形態によるシステム構成図
【図２】言語辞書における語彙項目の階層的分類の例
「足の動作」を示す図
「足の動作」を示す図
【図３】本発明の一実施の形態によるハードウェア構成
図
図
【図４】本発明の一実施の形態によるシステムの流れを
表すフローチャート
表すフローチャート
【図５】本発明の一実施の形態によるシステムの流れを
表すフローチャート
表すフローチャート
【図６】本発明の一実施の形態によるシステム構成図
【図７】言語辞書における語彙項目の階層的分類の例
「教育」を示す図
「教育」を示す図
１ 言語辞書 ２ 動画像データベース ３ 自然言語解析部 ４ 動画像データ抽出部 １１ 入力部 １２ 出力部 １３ ＶＲＡＭ １４ 主記憶装置 １５ 外部記憶装置 １６ ＣＰＵ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３４０Ａ (72)発明者 平井 誠 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内
Claims (9)
- 【請求項１】 自然言語文を解析するために必要な情報
を記憶し、階層的に分類された語彙項目から成る言語辞
書と、前記言語辞書の語彙項目に対応して階層的に分類
された動画像データから成る動画像データベースとを具
備し、入力自然言語文を解析して前記言語辞書の語彙項
目に分解し、前記語彙項目に対応する動画像データを前
記動画像データベースから抽出し、動画像を生成して表
示することを特徴とする動画像生成方法。 - 【請求項２】 動画像データの抽出において、言語辞書
の語彙項目に対応する動画像データが欠落している場合
に、前記語彙項目より階層的に上位に位置する語彙項目
に対応する動画像データを抽出して代用することを特徴
とする請求項１記載の動画像生成方法。 - 【請求項３】 動画像データの描画処理時間に敷居値を
設け、動画像データの抽出において、言語辞書の語彙項
目に対応する動画像データの描画処理時間が敷居値を越
える場合に、前記語彙項目より階層的に上位または下位
に位置する語彙項目に対応する動画像データの中から、
描画処理時間が敷居値を越えないものまたは最も描画処
理時間の短いものを抽出して代用することを特徴とする
請求項１または２記載の動画像生成方法。 - 【請求項４】 動画像データの描画処理時間に敷居値を
設け、抽出された動画像データの描画処理時間が敷居値
を越える場合に、動画像データの描画フレームを間引く
ことを特徴とする請求項１または２記載の動画像生成方
法。 - 【請求項５】 動画像データに、描画処理時間の指標と
して計算ステップ数の期待値を付随させて動画像データ
ベースに記憶しておくことを特徴とする請求項３または
４記載の動画像生成方法。 - 【請求項６】 動画像データの描画処理時間を描画処理
実行の直前に計量することを特徴とする請求項３または
４記載の動画像生成方法。 - 【請求項７】 システムのハードウェア性能を検知して
描画処理に要する負荷を計量することにより、自動的に
動画像データの描画処理時間の敷居値を決定することを
特徴とする請求項３〜６のいずれかに記載の動画像生成
方法。 - 【請求項８】 複数の異なる動画像データベースを具備
し、動画像データの抽出において、前記複数の異なる動
画像データベースのうち一つを選択して用いることを特
徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の動画像生成方
法。 - 【請求項９】 システムのハードウェア性能を検知して
描画処理に要する負荷を計量することにより、自動的に
複数の異なる動画像データベースのうち一つを選択して
用いることを特徴とする請求項８記載の動画像生成方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7326756A JPH09167165A (ja) | 1995-12-15 | 1995-12-15 | 動画像生成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7326756A JPH09167165A (ja) | 1995-12-15 | 1995-12-15 | 動画像生成方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09167165A true JPH09167165A (ja) | 1997-06-24 |
Family
ID=18191340
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7326756A Pending JPH09167165A (ja) | 1995-12-15 | 1995-12-15 | 動画像生成方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09167165A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005071616A1 (ja) * | 2004-01-27 | 2005-08-04 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 画像作成装置および画像作成方法 |
| US8810583B2 (en) | 2009-03-17 | 2014-08-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for creating animation from web text |
| US9020824B1 (en) | 2012-03-09 | 2015-04-28 | Google Inc. | Using natural language processing to generate dynamic content |
-
1995
- 1995-12-15 JP JP7326756A patent/JPH09167165A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005071616A1 (ja) * | 2004-01-27 | 2005-08-04 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 画像作成装置および画像作成方法 |
| JP2005251174A (ja) * | 2004-01-27 | 2005-09-15 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像作成装置および画像作成方法 |
| US7797330B2 (en) | 2004-01-27 | 2010-09-14 | Panasonic Corporation | Image formation device and image formation method |
| US8810583B2 (en) | 2009-03-17 | 2014-08-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for creating animation from web text |
| US9020824B1 (en) | 2012-03-09 | 2015-04-28 | Google Inc. | Using natural language processing to generate dynamic content |
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