| 研究課題/領域番号 |
19K12664
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90010:デザイン学関連
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| 研究機関 | 長崎県立大学 |
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研究代表者 |
平岡 透 長崎県立大学, 情報システム学部, 教授 (30626891)
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| 研究分担者 |
片山 徹也 長崎県立大学, 情報システム学部, 教授 (00612805)
井上 光平 九州大学, 芸術工学研究院, 准教授 (70325570)
野中 尋史 愛知工業大学, 経営情報科学研究科, 准教授 (70544724)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ノンフォトリアリスティックレンダリング / RGB-D動画 / アイトラッカー / 高速化 / 動画 / RGB-D画像 / ３Ｄ / 生理心理評価 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
請者らは自然界や人間社会にある模様を模倣したNPRを数多く開発し，動画のNPRにおいてちらつきとシャワードア効果を抑制する方法も開発している．本研究では，さらに新しいタイプのNPRを開発し，これまでに申請者らが開発したNPRも含めて3D動画に適用する．
また，ユーザの利用用途に応じてNPRの効果的なパラメータや初期値を選択する際，ユーザの判断やアンケート調査などのような主観評価によって行われてきた．本研究では，NPRの視覚効果を眼球運動などの生理情報とアンケート調査などの主観情報を用いて深層学習で評価する新しいNPRの生理心理評価の方法を開発する．
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| 研究実績の概要 |
基礎研究として，次に示すタイプのノンフォトリアリスティックレンダリング(NPR)を開発した．：(1)HLS色空間上での明度保存油膜画像，(2)行と列のクラスタリングを用いたサイズ可変なピクセルアート，(3)ウィンドウサイズが異なる周辺差分フィルタを用いた点光源スタイル画像，(4)ベジエ曲面を用いたモアレ風画像，(5)装飾的なピクセルパターンを持ったピクセルアート，(6)画素値のビットパターンを用いた陰陽模様風画像，(7)移動ウィンドウを持ったスムージングフィルタを用いた任意方向波紋画像
RGB-D画像を用いて，模様サイズが可変なセル風画像を生成するNPRを開発した．
RGB-D動画を用いて，モアレ風動画を生成するNPRを開発した．
アイトラッカーを用いて，パラメータの値を変えた場合のセル風画像の生理心理評価を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
7種類のタイプのNPRを開発した．また，RGB-D画像およびRGB-D動画を用いたNPRを開発した．さらに，アイトラッカーを用いて，パラメータの値を変えた場合のセル風画像の生理心理評価を行った．
以上より，現在の研究がおおむね順調に進展していると評価する．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度も引き続きさまざまなタイプのNPRを開発する．また，これまでに開発した静止画のNPRを動画や三次元データに適用する．このとき，動画のNPRでは前後のフレームを用いて，また三次元の動画では奥行の変化も考慮して，ちらつきとシャワードア効果を抑制する．
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