映像情報メディア学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-08 13:30
機械学習を用いたCGキャラクタの低詳細モーションの高詳細化
田澤陸人森 博志外山 史宇都宮大
抄録 (和) CG 映像中の実在感のある人表現において,CG キャラクタの身体運動 (以下,モーション) の表現は重要な要素である.CGキャラクタのモーションの代表的な制作技法として,モーションキャプチャや手動制作によるキーフレーム補間法が挙げられる.モーションキャプチャは詳細な運動表現を得られる一方で,モーションデータの編集には知識と技術を要し,異なる運動表現が必要な際には再計測が必要になる.また,キーフレーム補間法による手動制作では,自由度の高い運動表現が可能ではあるが,詳細で自然なモーションの制作には熟練の技術や膨大な制作時間を要する.そこで本稿では,手動制作による細かな表現が欠落したモーション(以下,低詳細モーション)を入力として,モーションキャプチャで得られるような高詳細なモーションを得る手法を提案する.本手法により,自由度の高い手動制作による低詳細モーションから,詳細な表現を含む高詳細モーションが得られることが期待できる. 
(英) The motion of a CG character is one of important elements in CG contents. Motion capture and keyframe interpolation are typical methods for creating motion of CG characters. The former can create high-detail and natural motions, but to edit motion capture data need requires knowledge and it is necessary to re-measure the motion data when we need different motions. On the other hand, it can create motions flexibly, but it requires skilled techniques and takes a lot of time to create high-detail and natural motions. Therefore, in this paper, we propose a method to create high detail motions using manually produced motions lacking detail expressions. In experiments, we confirmed generation of high-detail and natural motion of walking with added expressions from manually produced low-detail motions.
キーワード (和) CGキャラクタ / モーションキャプチャ / キーフレームアニメーション / 機械学習 / / / /  
(英) CG character / Motion Capture / Keyframe Animation / Machine Learning / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 45, pp. 185-186, 2021年3月.
資料番号  
発行日 2021-03-01 (AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893    Online edition: ISSN 2424-1970
PDFダウンロード

研究会情報
研究会 AIT IIEEJ AS CG-ARTS  
開催期間 2021-03-08 - 2021-03-08 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 映像表現・芸術科学フォーラム2021(Expressive Japan 2021) 
テーマ(英) Expressive Japan 2021 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AS 
会議コード 2021-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習を用いたCGキャラクタの低詳細モーションの高詳細化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) High-Detailing of Low-Detail Motion of CG Characters 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CGキャラクタ / CG character  
キーワード(2)(和/英) モーションキャプチャ / Motion Capture  
キーワード(3)(和/英) キーフレームアニメーション / Keyframe Animation  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 田澤 陸人 / Rikuto Tazawa / タザワ リクト
第1著者 所属(和/英) 宇都宮大学 (略称: 宇都宮大)
Utsunomiya University (略称: Utsunomiya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 博志 / Hiroshi Mori / モリ ヒロシ
第2著者 所属(和/英) 宇都宮大学 (略称: 宇都宮大)
Utsunomiya University (略称: Utsunomiya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 外山 史 / Fubito Toyama / トヤマ フビト
第3著者 所属(和/英) 宇都宮大学 (略称: 宇都宮大)
Utsunomiya University (略称: Utsunomiya Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-08 13:30:00 
発表時間 75分 
申込先研究会 AS 
資料番号 AIT2021-82 
巻番号(vol) vol.45 
号番号(no) no.8 
ページ範囲 pp.185-186 
ページ数
発行日 2021-03-01 (AIT) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[映像情報メディア学会ホームページ]


ITE / 映像情報メディア学会