| 研究課題/領域番号 |
17J04295
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 研究分野 |
ヒューマンインタフェース・インタラクション
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
黄 佳維 東北大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2019年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2018年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2017年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | モーションキャプチャー / モーションセンサ / 機械学習 / フィルタリング / ユーザインタフェース |
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| 研究実績の概要 |
今年は計画通り、磁気式モーショントラッキングシステムの開発と改善、それから本システムに基づき、新たなアプリケーションを開発した。
システム自体は、DNNと新しく設計したStructure-aware Bilateral Temporal Filter (SABTF)により、精度、速度、フレックシビリティなどが高まり、実用的なシステムになった。しかし、論文投稿はうまくいっていない。システムの論文はSIGGRAPH Asia 2019にぎりぎり落ちて、今はTVCG（IF 4）に投稿し、Major Revisionを作成中で、2020年内に発表する見込みである。
このシステムに基づいて、我々は少ない磁気マーカを利用して、リアリスティックな手操作アニメーションを作る技術について研究をした。従来手法は光学式システムを使うのがほとんどで、大量なマーカを手に付ける必要があり、手操作の邪魔になるが、我々のシステムは7個のマーカだけでこのタスクを達成することができる。7個のマーカから手の姿勢全体を推定するのに、バーチャルな手のモデル（リグ）を、実際のアクターの手に綿密に合わせることが重要である。そこで我々は、自動的に、キャプチャーされたデータから、リグのキャリブレーションを自動的に行うアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムにより計算された手のモデルは、実際のアクターの手と比べ、誤差がわずかの10％で、手の姿勢を推定するのに役に立った。この研究の論文は現在作成しており、今年のSIGGRAPHに投稿する予定。
研究成果の一つであるSABTFを特許化する活動が始まっている。このフィルタリング技術はノイズ除去だけでなく、原データから、モーションデータの欠損を補完することができるので、ほかのトラッキングシステムへも応用できると予想され、今は光学式システムへの応用を検討中である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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