2014 Fiscal Year Annual Research Report
三次元非剛体形状を持つ仮想エージェントの動作発現とその制御機構について
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24300035
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
長橋 宏 東京工業大学, 像情報工学研究所, 教授 (20143084)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青木 工太 東京工業大学, 像情報工学研究所, 助教 (90447532)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 変形活動発生機構 / 変形活動学習機構 / ばね質点モデル / 反応拡散系 / 活性因子 / パラメータ化 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成26年度は，人間の心臓に焦点を当て，その3次元形状と物理的特性の表現，モデルの自律的変形活動発生機構，変形活動学習機構，および教師無し学習および教師有り学習の方法について研究を行った．
非剛体３次元物体の表現に有限要素法が良く用いられるが，複雑な形状の表現や複数物体相互の動的協調を実時間で可視化する場合，全体のシミュレーションを有限要素法で行うことは，計算量の問題やモデル作成の複雑性の点で容易ではない．このような問題を解決するため，申請者らは，従来の3次元形状表現に用いられてきたMass-Spring-Model (MSM)法による形状表現法を拡張することで，物体の任意の物理的特性（ヤング率とポアソン比）を表現可能なeMSM(extended MSM)法を新たに提案した．これによって，従来の枠組みの中で臓器形状とその解剖学的特性を表現可能とした．
一方，モデルの自律的変形活動発生機構として既に提案した，２次元反応拡散系に基づく形状制御空間とパラメータ化技術による活性因子の物体面上への写像システムにおいて，所望の動作生成を行うための制御空間上での活性因子の制御法について検討を行った．第一の手法として，複数の制御点での活性因子を物体面上に写像し，最小２乗メッシュ法との組合せで形状変形を実現する方法を検討した．この方法では，制御点座標をパラメータとして，教師無し学習によって最適化を行った．しかし，反応拡散系自身の最適化は含まれていないため，生成された３次元形状の動きは限定的であった．そこで，新たな方法として，教師有り学習による制御空間の構築法について検討を行った．学習データを得る方法として，超音波画像から心臓の３次元運動を獲得する手法を新たに開発した．この方法は，物体の密な点追跡を可能としたもので，非常に高精度な学習データの作成が可能となった．現在，変形学習データと活性因子との関係のHMMによる学習を検討中である．
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| Research Progress Status |
26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 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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