IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-CG-166 No /3/13 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1,e),,.,,.,,,., Shape Matching,. Ayano Kaneda 1,a) Tsukasa Fukusato 1,b)
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- たつぞう てらわ
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1 ,a),b),c),d),e),,.,,.,,,., Shape Matching,. Ayano Kaneda,a) Tsukasa Fukusato,b) Yoshihiro Fukuhara,c) Takayuki Nakatsuka,d) Shigeo Morishima,e).,,,. (),(2) (3) (4).,.,. IPSJ, Chiyoda, Tokyo 62, Japan Presently with Waseda University a) b) c) f yoshi@ruri.waseda.jp d) t59nakatsuka@fuji.waseda.jp e) shigeo@waseda.jp,.,.,, ShapeMatching SM [5]. SM SM ( 5). 2. SM. SM. Chen [4] SM.,, c 27 Information Processing Society of Japan
![情報処理学会研究報告 れといった二次動作の表現が困難である. そこで Iwamoto 全身を補間したものである. 補間アルゴリズムとしては ら [] はキャラクタモデルを骨, 筋肉, 脂肪といった層にわ Takayama らの手法 [3] と同様に Laplacian 補間を用いた.](/docs-images/101/150468441/images/2-0.jpg "け, それぞれの層に異なった硬さの弾性変形をさせること また 本手法はユーザのスケッチ等を用いて繊維方向の拘 で二次動作を表現した. しかしながら, 各層の弾性変形の 束条件を追加し 編集することができる 挙動は方向による伸縮のしやすさは考慮されていない. そ のために, 筋肉の繊維方向に依存した挙動は表現できない. Ijiri ら [2] は SM 法に対してモデルの繊維方向の拘束条件 4.")
2 情報処理学会研究報告 れといった二次動作の表現が困難である. そこで Iwamoto 全身を補間したものである. 補間アルゴリズムとしては ら [] はキャラクタモデルを骨, 筋肉, 脂肪といった層にわ Takayama らの手法 [3] と同様に Laplacian 補間を用いた. け, それぞれの層に異なった硬さの弾性変形をさせること また 本手法はユーザのスケッチ等を用いて繊維方向の拘 で二次動作を表現した. しかしながら, 各層の弾性変形の 束条件を追加し 編集することができる 挙動は方向による伸縮のしやすさは考慮されていない. そ のために, 筋肉の繊維方向に依存した挙動は表現できない. Ijiri ら [2] は SM 法に対してモデルの繊維方向の拘束条件 4. 階層に与える挙動 キャラクタの全体的な動作 姿勢 を指定するために を付加した. モデルの繊維方向は局所領域における弾性変 ボーン層に対してのみ Linear Blend Skinning を行う. 筋 形の伸縮方向を示している. Takayama ら [3] はボーンのな 肉層と脂肪層に対しては Ijiri らの手法 [2] の弾性変形シ いモデルの挙動を局所の繊維方向を用いてデザインするこ ミュレーションを適用することで ボーン層の動きを伝搬 とを提案した. しかしながら, これら手法では目的の大域 させる 具体的な手順としては 入力となるモデルの各頂 的な挙動を得るためにはモデルの局所領域に与える関数の 点とその近傍頂点をセットにした局所的な領域 Ni を作成 設定が困難である. また局所領域による硬さの設定が課題 する. 隣接する局所領域どうしは互いに重なり合っている となっている. そこで我々は SM 法による弾性変形におい ことから, その各領域に対して弾性変形アルゴリズムを適 て, 局所的な伸縮方向と硬さを同時に考慮した手法を提案 用した後 加重平均を計算することで全体的な形状 ゴー した. この弾性変形をキャラクタアニメーションに適用す ルポジション gi を得る. 弾性変形の手法は計算コストが ることでモデルの簡易的な身体構造を考慮した二次動作自 小さく解が安定的に得られる SM 法を適応した. i 番目の 動生成手法を提案した. 粒子の局所領域 r におけるゴールポジションをもとめる. 3. モデル構造の定義 我々の手法ではインプットとして 四面体メッシュモ 局所領域の初期位置は, 拡大縮小行列 scale matrix Tr で変 形される. 局所領域での現在の形状と変形された初期形状 ができるだけ一致するような回転行列 Rr を求める. デルとボーンモーションを用いる. 実際の二次動作のよ うに骨と筋肉 脂肪における挙動を扱うために Iwamoto r i Nτ gi = らの手法 [] を参考に多層構造モデルを構築する. 但し ωiτ giτ r i Nτ ωkτ () Iwamoto らの手法と異なり 入力となるボーンの向き情報 各領域から求めた i 番目の頂点のゴールポジション gi 重 とメッシュ表面を基に 繊維方向 を定義する 具体的な み係数 ωiτ とする さらに 筋肉層と脂肪層における繊維 手順としては () ボーンの位置にあるメッシュ領域には 情報の影響度を編集するために 我々は新たにパラメータ ボーンと平行なベクトル (2) 表面領域には 骨に平行か β {.,.} を導入し 以下の式を用いて各層の変形度合 つ表面の法線方向に垂直なベクトルを拘束条件とし メッ いをコントロールする. シュ全体の繊維方向を補間する. 各局所領域に対して繊維 方向の定義を行った. 図 はモデルの表面からの法線ベク ωiτ = mi トルと骨に対して平行なベクトルを用いた拘束条件の下で ri = qi ( ri si )2 si 2 ri 2 (2) mk qik k Nr k Nr mk (3) ri ri (4) si = β vi ( β) 式 (4) の第一項は繊維方向を仮定した変形ベクトル vi 第 二項は通常 繊維なし の場合の変形ベクトル ri をさす 本フレームワークは 各領域ごとに弾性体アルゴリズム を導入していることから 各領域に対し拡大縮小パラメー タをセットすることができる 各領域に対して拡大縮小行 列 T を直接セットできる利点を持つ そこで 関節の角度 情報をもとに以下の拡大縮小パラメータ c(θ) をセットする ことで 力こぶのような部分的な変形制約を導入した こ こで拡大縮小行列 T は determinant =. を満たすこと で体積保存が容易であるとともに 力こぶのような部分的 に肉がもりあがるような動作も可能となる. 図 繊維方向の可視化結果. 27 Information Processing Society of Japan 2
3 情報処理学会研究報告 図 2 フレームワーク概要 図 3 Shape matching 法のアルゴリズム概要図. 図 5 重力下での繊維方向の効果. 場合 (c) は重力に対して平行方向に繊維が定義された場合 である この結果から 通常の SM 法に対して剛性をコン トロールできることが確認できる. さらに, 垂直方向に繊維 方向が定義されている場合は通常の SM 法の挙動に比べて 剛性が小さくなっている. 以上より 繊維方向の向きに応 じた挙動の違い 異方性 を表現することが可能となった トイモデル (β):図 7 では, 定義された繊維方向の効果を操 作するパラメータ β の値による挙動の変化を比較した. モ 図 4 間接角度に基づく拡大縮小制約の概念図. デルは一様に壁に平行な方向に繊維方向が定義され, 重力 Ti (θ) = DMDT c(θ) M= c(θ) 2 c(θ) c (θ) = β sin θ ni τ +. (5) 下でそれぞれに異なった β を与えた. ここで定義された線 維は蛇腹のような働きをしており, 繊維が定義されないも (6) のに比べてしなるような挙動を示している. β が大きくな るにつれ繊維方向の効果が考慮された結果となった. この 2 (7) 5. 結果と考察 ように繊維方向の定義とその効果の度合いを操作すること によって弾性変形に対して特有の動きを持たせることがで きた. トイモデル (multi-layer): 図 8 ではパラメータ α のみ トイモデル (重力下):図 5 では, 重力下でのモデルの繊維方 の効果と α と β の効果の場合を比較した. すべてのモデル 向に依存する挙動を比較した. (a) は通常の SM 法の結果 は多層構造をもち, 各層にそれぞれ α と β の値を設定し 繊維なし (b) は重力に対し垂直方向に繊維を定義した た. 2 に用いたパラメータを示した. 繊維方向はそれぞれ 27 Information Processing Society of Japan 3
4 2 model fps bar (gravity) bar (beta) bar (multi) patrik arm ,., model α M β M α F β F iwamoto et al our method (i) our method (ii) our method (iii)...3. our method(ii),. Iwamoto (β=. (Iwamoto et al) (our method) our method(i) our method(iii)., α β. fps 2. (jumping-animation): 9 α β. 9 α M =., β M =., α F =.3, β F =... : 6 4. (a), (b) β.,(c) (d) β... (a), (b) (c), (d) 6. SM,..,,,. (,, ) JST ACCEL [] Iwamoto, N., Shum, H.,Yang L. and Morishima, S.: Multi-layer Lattice Model for Real-Time Dynamic Character Deformation, Computer Graphics Forum,Vol.34, pp.99-9, 25. [2] Ijiri, T., Ashihara,T., Umetani, N.,Igarashi, T.,Haraguchi, R.,Yokota, H., and Nakazawa, K..: A kinematic approach for efficient and robust simulation of the cardiac beating motion, IPLoS ONE, Vol.5, pp.-9, 22. [3] Takayama, K., Igarashi, T., Haraguchi, R., and Nakazawa, K.: A Sketch-Based Interface for Modeling Myocardial Fiber Orientation, Proceedings of the 8th international symposium on Smart Graphics, pp. 9, 27. [4] Chen, C.-H. and Tsai, M.-H. and Lin, I.-C and Lu, P.-H.: Skeleton-driven surface deformation through lattices for real-time character animation, User Modeling and User- Adapted Interaction, Vol.29, pp.24 25,23. [5] Muller, M. and Heidelberger, B. and Teschner, M. and Gross, M.: Meshless deformations based on shape matching, ACM Transactions on Graphics, Vol.24, pp , 27. c 27 Information Processing Society of Japan 4
5 7 β ( ). 8 α β. 9 ( ). c 27 Information Processing Society of Japan 5
[2][3][4][5] 4 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) 2. Shiratori [2] Shiratori [3] [4] GP [5] [6] [7] [8][9] Kinect Choi [10] 3. 1 c 2016 Information Processing So
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1,a) 2 2 1 2,b) 3,c) A choreographic authoring system reflecting a user s preference Ryo Kakitsuka 1,a) Kosetsu Tsukuda 2 Satoru Fukayama 2 Naoya Iwamoto 1 Masataka Goto 2,b) Shigeo Morishima 3,c) Abstract:
IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-MUS-106 No.10 Vol.2015-EC-35 No /3/2 BGM 1,4,a) ,4 BGM. BGM. BGM BGM. BGM. BGM. BGM. 1.,. YouTube 201
BGM 1,4,a) 1 2 2 3,4 BGM. BGM. BGM BGM. BGM. BGM. BGM. 1.,. YouTube 2015 1 100.. Web.. BGM.BGM [1]. BGM BGM 1 Waseda University, Shinjuku, Tokyo 169-8555, Japan 2 3 4 JST CREST a) ha-ru-ki@asagi.waseda.jp.
IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-MUS-116 No /8/24 MachineDancing: 1,a) 1,b) 3 MachineDancing MachineDancing MachineDancing 1 MachineDan
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27 24 24115059 i 1 1 2 4 2.1...................... 4 2.1.1.............................. 5 2.1.2...................... 7 2.2............................ 9 2.2.1.................................. 10 2.2.2...............................
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1,a) 2 2 1. 1 College of Information Science, School of Informatics, University of Tsukuba 2 Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba a) oharada@iplab.cs.tsukuba.ac.jp 2.
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経済数学演習問題 8 年 月 9 日 I a, b, c R n に対して a + b + c a + b + c + a, b + b, c + a, c が成立することを示しましょう. 線型代数学 教科書 ページ 演習.7 II a R n がすべての x R n に対して垂直, すなわち a, x x R n が成立するとします. このとき a となることを示しましょう. 線型代数学 教科書
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2013 M0110213 2013 : M0110213 3DCG 3DCG 3DCG 2D 3DCG 2D 1 1 3DCG 3D 1 1 1.1............................ 1 1.2............................... 10 2 11 2.1......................... 11 3 16 3.1..........................
コンピュータグラフィックス第6回
コンピュータグラフィックス 第 6 回 モデリング技法 1 ~3 次元形状表現 ~ 理工学部 兼任講師藤堂英樹 本日の講義内容 モデリング技法 1 様々な形状モデル 曲線 曲面 2014/11/10 コンピュータグラフィックス 2 CG 制作の主なワークフロー 3DCG ソフトウェアの場合 モデリング カメラ シーン アニメーション テクスチャ 質感 ライティング 画像生成 2014/11/10 コンピュータグラフィックス
す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak 画素の係数 (ak bk ) を算出し 入力画像の信号成分を bk ) は次式のコスト関数 E を最小化するように最適化 有さない画素に対して 式 (2) より画素値を算出する される これにより 低解像度な画像から補間によるアップサ E(
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サンプルテキスト FEM 原理講座 サイバネットシステム株式会社 8 年 月 9 日作成 サンプルテキストについて 各講師が 講義の内容が伝わりやすいページ を選びました テキストのページは必ずしも連続していません 一部を抜粋しています 幾何光学講座については 実物のテキストではなくガイダンスを掲載いたします 対象とする構造系 物理モデル 連続体 固体 弾性体 / 弾塑性体 / 粘弾性体 / 固体
スライド 1
5.5.2 画像の間引き 5.1 線形変換 5.2 アフィン変換 5.3 同次座標 5.4 平面射影変換 5.5 再標本化 1. 画素数の減少による表現能力の低下 画像の縮小 変形を行う際 結果画像の 画素数 < 入力画像の 画素数 ( 画素の密度 ) ( 画素の密度 ) になることがある この場合 結果画像の表現力 < 入力画像の表現力 ( 情報量 ) ( 情報量 ) 結果的に 情報の損失が生じる!
７章 構造物の応答値の算定
(1) 2 (2) 5.4 5.8.4 2 5.2 (3) 1.8 1) 36 2) PS 3) N N PS 37 10 20m N G hg h PS N (1) G h G/G 0 h 3 1) G 0 PS PS 38 N V s G 0 40% Gh 1 S 0.11% G/G 0 h G/G 0 h H-D 2),3) R-O 4) 5),6),7) τ G 0 γ = 0 r 1 (
vecrot
1. ベクトル ベクトル : 方向を持つ量 ベクトルには 1 方向 2 大きさ ( 長さ ) という 2 つの属性がある ベクトルの例 : 物体の移動速度 移動量電場 磁場の強さ風速力トルクなど 2. ベクトルの表現 2.1 矢印で表現される 矢印の長さ : ベクトルの大きさ 矢印の向き : ベクトルの方向 2.2 2 個の点を用いて表現する 始点 () と終点 () を結ぶ半直線の向き : ベクトルの方向
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1,a) 1 2 2. 1. 1.1 5.1ch [1] 1 Kansai University Graduate School of Informatics, 2-1-1 Ryozenji-cho, Takatsuki-shi, Osaka, 569-1095, Japan 2 Kansai University Faculty of Informatics, 2-1-1 Ryozenjicho,
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区分求積法. 面積 ( )/ f () > n + n, S 長方形の和集合で近似 n f (n ) リーマン和 f (n ) 区分求積法 リーマン和 S S n n / n n f ()d リーマン積分 ( + ) + S (, f ( )) 微分の心 Zoom In して局所的な性質を調べる 積分の心 Zoom Ou して大域的な性質を調べる 曲線の長さ 領域の面積や体積 ある領域に含まれる物質の質量
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トピックモデルの応用： 関係データ、ネットワークデータ
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 石黒勝彦 2013/01/15-16 統計数理研究所会議室 1 1 画像認識系から尐し遅れますが 最近では音声 音響データに対してもトピックモデルが利用されるようになっています 2 1. どの特徴量を利用するか? 2. 時系列性をどう扱うか? 3 どの特徴量を利用して どうやって BoW 形式に変換するかを検討する必要があります MFCC: 音声認識などで広い範囲で利用される
線形弾性体 線形弾性体 応力テンソル とひずみテンソルソル の各成分が線形関係を有する固体. kl 応力テンソル O kl ひずみテンソル
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