| 研究課題/領域番号 |
15K00387
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
飛谷 謙介 関西学院大学, 理工学部, 講師 (50597333)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 感性的質感 / VGG16 / CNN |
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| 研究実績の概要 |
本研究では視触覚の相互作用を考慮した新しい感性的質感評価モデルを提案することを目的としており、目的の遂行のため以下の４つの研究課題を実施する。
1. 計測可能な触覚的物理特徴量の開発および妥当性の検討、2. 視覚・触覚的物理特性の要因分析による質感パラメータの抽出とCG表現、3. 個人特性も含めた感性的質感に関わる評価構造の解析、4. 感性的質感の素材デザインへのフィードバックの実験的検証。この内、平成２９年度は課題４について行った。
4. 感性的質感の素材デザインへのフィードバックの実験的検証に関して、視覚においては、前年度開発した手法により抽出したPS統計量を、所望の質感を有するよう変換し、テクスチャを生成する手法を開発した。しかしながら、提案手法では規則性の高いテクスチャ生成が困難であるため、一般物体認識に関する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）であるVGG16から抽出された特徴量およびテクスチャ生成手法を活用し、当該課題を大幅に改善が見込めることを確認した。
触覚に関しては、物理量（ハイトマップ、相互作用力）の特徴量化手法の確立、高精度な物理特徴量から触覚的印象の予測モデルの開発、に成功した。さらに、この予測モデルを触覚的印象からハイトマップを推定する逆問題に適用することで、所望の触覚的印象を有するハイトマップの生成を可能にした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
4. 感性的質感の素材デザインへのフィードバックの実験的検証において、開発した手法が規則性の高いテクスチャ生成が困難であるという問題が発生し、研究段階終盤において深層学習を用いた新手法を開発し、予備実験を行なった。その結果、当該課題に対し、大幅な改善が見込める結果が得られた。しかしながら、今年度中に効果検証実験を行うことができなかったため、現状、当初の計画よりも遅延していると思われる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、前年度開発した手法の効果検証実験を行い、本手法の有効性について検討する。また、得られた成果について学会発表及び論文投稿を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
深層学習を用いた新手法を開発したため、当該年度実施予定であった効果検証実験を行うことができず、当該実験にかかる費用が未使用なため。
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