3Dスキャンモデルにおけるプロシージャルモデルの付加方法
Project/Area Number |
19J13492
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 国内 |
Review Section |
Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
盧 承鐸 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(PD)
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Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2021-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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Keywords | コンピュータグラフィックス / プロシージャルモデル / 形状処理 |
Outline of Research at the Start |
本研究は,既存の3次元スキャン技術では直接取得が難しい物体表面の微細構造や詳細情報を含んだ3Dモデルの再構築を可能にする技術を研究開発するものである.本研究の特色・独創的な点はプロシージャルモデル等のコンピュータ・グラフィックスにおける多様なデータ表現を再構築手法に取り入れることで生スキャンでは扱い難い詳細情報を生成しつつも,後修正も容易な3Dモデルを生成する点にある.オブジェクト表面の毛並みの再構築では,既存手法のように毛並みを3D曲線群として再構築するのではなく,毛並みの長さ・太さ・密度などの属性で定義されているプロシージャルモデルのパラメータを推定するようなフレームワーク構築を目指す.
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,プロシージャルモデルによって表面上に微細な詳細構造を含んだ3次元モデルの生成を可能とする技術を研究開発する.本年度の研究では,毛並みを再現する技術,3次元入力デバイスを用いた骨格付与ユーザインタフェースに研究開発を行った. まず,毛並みの再現する技術については,前年度の研究に引き続き2次元の毛並みサンプルを撮影した実写画像を入力とし,その実写画像の成す知覚的特徴量に近づくように毛並みのパラメータを最適化していく技術について研究開発を行った.本年度の研究では,前年度の研究で検証された手法を基に,背景色の影響よる誤収束問題の解決や,レンダリングにおけるアーティファクトの除外等,色相パラメータの最適化において生じていた幾つかの問題を解決した.なお,以上の内容を整理したものを学会誌へ発表した. 次に,3次元モデルの前処理として,スキャンで得られた3次元モデルに骨格を付与するインタフェースについて研究開発を行った.前年度の研究ではスキャン時に得た幾つかの画像上で2次元操作によって骨格を付与するようなユーザインタフェースを実装したものの,この環境では3次元操作における不便さが見られた.そこで,本年度の研究では,近年の仮想現実(VR)デバイスを用いた3次元操作させることでその不便さの改善を試みた.しかし,スキャンで得られた3次元モデルは細かい解像度を持っており,前年度開発した形状処理アルゴリズムもそのような状態を仮定しているのに対し,VRデバイスはこのような精密な操作にはあまり適しないことが分かった.そこで,このVRデバイスを用いたユーザインタフェースは3次元モデルの編集より,3次元モデリング初期段階における大雑把な操作に適していると判断し,その用途に変更したシステムを国内学術大会で発表した.同内容は,国内学会誌に掲載予定である.
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Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)