| 研究課題/領域番号 |
20H04203
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山口 泰 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (80210376)
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| 研究分担者 |
山田 修 奈良県立大学, 地域創造学部, 特任教授 (30571723)
SRIPIAN PEERAYA 芝浦工業大学, 工学部, 准教授 (70822542)
籔内 直樹 (籔内佐斗司) 東京藝術大学, 大学院美術研究科, 教授 (10376931)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
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| キーワード | 線画 / 視覚特性 / ３次元形状知覚 / ３次元形状 / ヒト視覚 / 3次元形状 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
線画は，機械や建造物の設計図，利用マニュアルの説明図などによく用いられる．機械部品などの単純な曲面で構成される形状であれば，ＣＡＤデータから線画を生成することも可能だが，その場合でもＣＡＤデータの曲線はそのまま利用できず，工業イラストレータによる修正が必要である．一方で自然物や彫像のように複雑な凹凸を持つ曲面形状や，３Ｄスキャナによって取得されたポリゴンデータの場合，適切な線画を自動的に生成することは困難である．また形状理解を促すために設計図や説明図では線幅や色に変化をつけるが，その調整法も自明ではない．このような問題を扱うために，ヒトの視覚特性を考慮した線画生成と効果付与に関する研究を行う．
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| 研究成果の概要 |
本研究では３次元形状の表現法として線画生成技術について研究を進めた．まず曲面近傍の積分量にもとづく特徴線抽出技術をベースにして，線画生成手法を検討した．さらに３次元形状データとヒトが描いた線画との組を機械学習することで線画を生成する方法を試みた．さらに効果付与については，線画における線幅や消失点などから得られる奥行き感を解析するとともに，それらを線画の効果として利用することも検討した．特に消失点など複数の線の関係から誘導される空間認知の傾向について調査を行い，３次元シーン理解におけるヒトの特性について知見を得ることができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
線画表現は多くの場面で必要とされている．たとえば，機械や建造物の設計図，利用マニュアルの説明図などによく用いられる．機械部品などCADデータが存在すれば線画を生成することも可能だが，その場合でも人による修正が必要となっている．一方で自然物や彫像のように複雑な凹凸を持つ曲面形状の場合，適切な線画を自動的に生成することは困難である．また形状理解を促すために設計図や説明図では線幅や描き方に変化をつけるが，その調整法も自明ではない．本研究によって線画認知におけるヒトの特性を解明するとともに，その特性を利用した線画生成ならびに線画への効果付与技術への端緒が得られた．
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