2022 Fiscal Year Research-status Report
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21K11910
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
梅谷 信行 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (10893604)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 深層学習 / 形状処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
２０２２年度は、三次元形状上で畳み込み演算を行うための基礎的な実装を終えて、論文執筆のための実験をおこなっている。
本技術のターゲットとして、デジタル・ヒューマン分野での応用を第一に目指している。デジタル・ヒューマンとはコンピュータ・グラフィックスの技術を使って写実的な人間を再現するものであり、近年注目を 集めている。デジタル・ヒューマンの作成には多大な人間の労力が必要であり、それらの自動化やコンピュータによる支援ができれば非常に貢献が大きい。
本年度はデジタルヒューマンに関係する技術として、顔のアニメーションのテクスチャの圧縮に関する研究を行い、Full Paperの原著論文をGraphics Interface2023という国際学会に投稿し採択された。この研究は顔の表情に合わせて変化するテクスチャの圧縮に関するものである。顔のアニメーションにおいては一般的にブレンドシェープと呼ばれる手法が取られてきた。これは複数の表情の顔形状を混合して、顔を変形させるというものである。しかしながら、顔の表情に合わせて顔のテクスチャを変化させるには沢山のテクスチャを容易しなければならず、非常にメモリを消費した。提案手法は表情に応じて変化する重みのマップを使うことで、品質を保ったまま劇的にメモリの使用量を下げた。今後さらに、三次元幾何形状の深層学習と組み合わせることで、圧縮の効率を高められる可能性がある。
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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
深層学習に関する実装も順調に進んでいる。また中間的な結果ではあるが、分野に習熟するために行ったデジタル・ヒューマン分野の研究でフルペーパーが１つ国際会議に採択された。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後さらに実装を進めて、２０２３年度中に国際学会へ論文投稿ができるようにする予定である。 顔のアニメーションにおける、テクスチャの圧縮について論文を発表したが、この論文ではまだ三次元形状の深層学習技術は使っていない。 提案技術を応用する分野に習熟できたので三次元形状の深層学習の技術を使ったテクスチャの圧縮についても検討していきたい。
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| Causes of Carryover |
学会のオンライン開催により，学会参加費として予定していた予算が必要なくなったため
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