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2016年度論文賞受賞者の紹介

線形ブレンドスキニングのための例示ベース補助骨リグ構築

[情報処理学会論文誌 Vol.56 No.11, pp.2141-2150]
[論文概要]

 実時間アプリケーションにおけるCGキャラクタの皮膚変形表現には,補助骨と呼ばれる冗長な仮想骨格を導入した線形ブレンドスキニング法が広く実用化されているが,その設計にはCGデザイナーの熟練と多大な試行錯誤が必要である.本論文では,例示データとして与えられた複数のスケルトン姿勢とスキン形状をもとに,最適なスキニングウェイトと補助骨運動制御モデルを学習する手法を提案する.提案法により,複雑なスキン変形を高速生成する補助骨リグを自動構築できることが,検証実験を通じて示された.

[推薦理由]

 自然なスキン変形を実現するために、例示データとして与えられた複数のスケルトン姿勢とスキン形状をもとに、スキニングウェイトと各例示 データに最適な補助骨姿勢を推定した。スケルトン姿勢から補助骨姿勢への写 像関数を推定し、補助骨制御モデルを獲得できるようにした。新規性が高いと 共に、汎用なモデルに適用可能である提案手法は、実現場での利用価値も高い。 よって、論文賞にふさわしいと判断し、ここに推薦する。
向井智彦 君

 2003年豊橋技術科学大学大学院情報工学専攻修士課程修了.2006年同大学大学院博士後期課程電子・情報工学専攻修了.同年同大学情報工学系助教.2009年(株)スクウェア・エニックス主席研究員.2014年東海大学情報通信学部講師.2017年同大学同学部准教授.博士(工学).コンピュータアニメーションに関わる研究に従事.

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