| 研究概要 |
平成15年度の研究実施計画に基づき研究を遂行し,以下の研究成果を得ることができた.
1.画像認識によるリアルタイム身体姿勢推定の高精度化
既に開発した身体姿勢推定アルゴリズムを改良し,アルゴリズムの高精度化を行った.具体的には,人体動作の動画像系列を収集し身体姿勢をより人間らしく生成するためのパラメータの獲得実験を行い,良好な結果を得た.実データを元に推定したパラメータを用いることでより実データに近い生成が可能になった.
2.ヒユーマンフィギュアの動作制御手法の開発
面像認識で得られる動作データ(モーションキャプチャデータ)を元に,より人間らしい動作を仮想空間上で再現するための仕組みを開発中である.具体的には,仮想空間上でのヒューマンフィギュアにシーンの制約を考え,より現実らしく見せるための増強を自動的に行う仕組みである.これより,少数のモーションデータからある程度現実感のあるヒューマンフィギュア(アバター等)の動作を制御することが可能となる.いくつかの仮想物体操作タスクについてこの仕組みを適用し実験・評価を行った.現在,より多くの仮想空間操作タスクについて実現できるよう開発を続けている.
既に本ライブラリをいくつかの応用システムに適用し,その有効性の評価を始めている,具体的な応用としては,ヒューマンフィギュアをアバターとして表示した仮想空間での利用であり,今後はネットワークを介した遠隔地間コミュニケーション支援のツールとして利用することを想定している.
3.動作制御ライブラリの実装
本研究で開発した動作制御手法及び画像認識手法を応用システム(プロトタイプシステム)から切り離しモジュール化を行った.現在,本ライブラリを様々な応用システムから利用できるようインタフェースの抽象化を行っている.
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