2018 Fiscal Year Research-status Report
VR体験者が本物性を感じる動作表現のためのCGアバタの操作支援技術の研究
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18K11390
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
森 博志 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (80538447)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | アバタ / モーションキャプチャ / バーチャルリアリティ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、VR体験者が対面するCGアバタの動作表現に本物性を感じられるアバタ動作の操作支援技術を確立する。
アバタはVRにおける人の代替映像として用いられ、モーションキャプチャ技術を用いて操作者の動作情報を取得しCGアバタモデルに反映することで構成される。その際、動作情報の誤認識等により生じる姿勢の破綻や細かな動作表現の欠落、およびVR空間における体験者との位置姿勢や応答の不一致による整合性の欠如から動作表現の本物性が低下する。
そこで，これまで検討を進めてきたアバタの破綻姿勢の補正技術を基に、動作表現の高精度な自動補正と、VR空間のコンテキストに基づいた適応的な動作表現の自動付与により本物性と整合性を保持したアバタ動作を構成する。これにより、アバタ操作者はVR空間における整合性を意識した詳細な演技による操作を必要とせず、かつVR体験者に本物性を感じさせるアバタ動作表現を提示することを可能にする。
平成30年度は、これまでの取り組みを基に、操作者の全身または任意の身体部位による動作入力から、破綻および欠落動作情報の自動補正によるアバタの全身動作を構成技術に取り組んだ。従来手法では入力姿勢から推定した高信頼度部位の姿勢を基に、実験的に求めた評価関数を用いて蓄積動作群から類似単位動作を選出し補完処理に用いることで姿勢破綻を抑制したアバタ動作を構成していた。本手法ではより高精度かつ操作者の操作意図が反映されたアバタ動作を構成するために、多数の高精度の教師動作データと任意の関節部位が破綻あるいは隠蔽されていると仮定して作成した操作者の入力動作データを用いて、機械学習手法により補完に用いる類似姿勢算出のための類似姿勢推定モデルと重み係数を導出した。
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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
平成30年度に計画していた機械学習を用いた手法の取り組みについて計画通り研究を実施し一定の成果が得られた。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は従来研究との比較のため既取得済みのモーションデータによる実験と評価にとどまったが、今後は多種のモーションデータを取得し計画に沿って研究を進めていく。
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| Causes of Carryover |
(理由)
H30年度に購入を予定していたラップトップPCの購入を次年度に持ち越したことと、H30年度における成果発表のために確保していた旅費等が見込みより少額で済んだため。
(使用計画)
次年度に購入を持ち越したラップトップPCの購入手続きを進める。また、今年度の成果発表の旅費等に使用する。
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