2002 Fiscal Year Annual Research Report
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14550380
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| Research Institution | Toho University |
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Principal Investigator |
新谷 幹夫 東邦大学, 理学部, 教授 (50339199)
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| Keywords | コンピュータグラフィックス / アニメーション / データ圧縮 |
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| Research Abstract |
平成14年12月に当該研究を開始し、以下の予備的な検討を進めた。
1 主因子分解法によるデータ圧縮
主因子分解に基づくアニメーションデータ圧縮法をインプリメントし、動作確認を行った。その結果、剛体リンクモーデルに関しては理論的限界である系の自由度まで圧縮が可能であることを確認した。また、布地などの柔軟物体のアニメーションに対しても10倍以上のデータ圧縮が可能であることが判明した。
しかしながら、主因子分解はN次元データに対してO(N^3)の処理時間が必要であり、大規模データでは実用的ではない。そこで、主因子分解を階層的に行う手法を考案し、効率化を果たした。
2 動きのセグメンテーション
剛的な運動は高々6自由度で効率的に記述することができる。したがって、運動物体を局所的には剛的と見なせる部分に分割することができれば、各部分運動を低いデータ量で表現することが可能となり、効率的なデータ圧縮が可能となる。この着眼点に基づき、動きのセグメンテーション法の基礎検討を行った。
3 質点ばね系シミュレーションの安定化
効率的にアニメーションデータを作成するため、陰的および陽的オイラー法によるシミュレーションシステムを構築した。
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