2016 Fiscal Year Research-status Report
例示データを用いた実時間皮膚変形アニメーション計算モデルの学習
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15K16110
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
向井 智彦 東海大学, 情報通信学部, 講師 (10432296)
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2015-04-01 – 2018-03-31
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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 / リギング / 補助骨 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
実時間計算可能な皮膚変形モデルを例示データから学習するアルゴリズムの開発にあたって、平成28年度は、昨年度に開発した補助骨姿勢最適化アルゴリズムおよび補助骨制御モデルの学習アルゴリズムの機能拡張に取り組んだ。具体的には、慣性などの力学的特性に起因する二次的動作を含む皮膚変形を、制御工学分野で提案されている線形動的システムの状態空間表現によって数理モデル化する技術を開発した。さらに、スパースモデリング手法の一つである核ノルム最適化技法を導入することで、二次的皮膚変形を表す状態空間モデルのノルムを最小化し、例示データの再現精度を保証しつつ計算コストを削減することに成功した。その有用性については各種データに対する実験を通じて検証しており、既存手法に対する優位性を確認している。この研究成果は、コンピュータグラフィックス研究分野における最難関国際会議であるACM SIGGRAPH 2017 Technical Papersに採択され、またソフトウェア科学分野において著名な国際学術誌ACM Transactions on Graphicsにも収録された。さらに、本研究テーマに関わる学術研究や背景知識についての解説論文一編が、Springer社のHandbook of Human Motionに収録された。また、国内のコンピュータグラフィックス実務者向けのカンファレンスや、国内シンポジウム等における招待講演等でも同成果について報告した。さらには、関連技術をインターネット上でオープンソースソフトウェアとして公開する等、技術情報の発信にも取り組んだ。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当年度に計画していた技術群は予定通り開発を完了した。研究遂行の過程で表面化した技術的課題も当初想定の範囲内であり、すでに対策を施しているか、今後の研究遂行においても問題ないことを確認している。学会等での研究成果報告も順調に行った。また、すでに平成29年度の研究計画の一部、特に階層的な皮膚形状変形モデル構築と、最適な例示データサンプリングにおいて、基本アルゴリズムおよびシステムへ実装方法に関する着想も得られている。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初計画に沿って階層的な皮膚形状変形モデル構築技術の開発を行うとともに、最適な例示データサンプリング技術についても検討を行う。さらには、29年度が研究最終年度であることから、実務者向けの情報発信や産学連携にも注力し、実用化に向けた施策にも取り組む。以上の目標は、当年度実施した事前実験の結果を踏まえて、十分達成可能であると見込んでいる。
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| Causes of Carryover |
海外出張経費が当初計画より少額に抑えられたため
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
来年度の国際会議参加費用・英文校閲料等に利用
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