キーフレーム法を応用したキャラクタアニメーション生成技術。ユーザーが指定した手先・足先の制約位置を満たすキーポーズを、階層的強化学習によって自動的に探索します。その際，モーションキャプチャデータを用いて強化学習の目的関数を設計することで，自然なキーポーズを探索します． また，理論的な人体運動モデルと動作データを導入したキーフレーム補間関数により，より自然なアニメーションの生成を試みています．
Wer propose a method of constructing the motion of the virtual human by specifying the position of the end effector in each key frame. In this method, the posture of the virtual human in each keyframe is efficiently extracted from a tremendous number of candidate postures through hierarchical reinforcement learning so as to have similar features to motion samples with a data-centric objective function.
- Publications
- 向井智彦, 栗山繁, 金子豊久, 動作データ学習を用いた仮想人間のキーフレームアニメーション, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J88-D-II, No.1, pp.78-87, 2005. [web]
- 向井智彦, 栗山繁, 金子豊久, 階層的強化学習による仮想人間の動作生成, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J86-D-II, No.6, pp.886-894, 2003.
- 向井智彦, 栗山繁, 金子豊久, モーションデータによる目的関数推定法を用いた仮想人間の動作生成, 情報技術レターズ(FIT2003講演論文集), pp.249-250, 2003.9 (船井ベストペーパー賞受賞) [pdf]
- Tomohiko Mukai, Shigeru Kuriyama and Toyohisa Kaneko, Human Animation via Hierarchical Feature Learning of Motion Data, Computers, Graphics and Imaging (CGIM2003), pp.31-36, 2003.
- Tomohiko Mukai, Shigeru Kuriyama and Toyohisa Kaneko, Natural Human Animation via Hierarchical Learning with Dynamic Manipulability, Computer Graphics International (CGI2003), pp.272-275, 2003
- 向井智彦, 栗山繁, 金子豊久, モーションデータによる目的関数設計法を用いた全身動作生成, Visual Computing/グラフィクスとCAD 合同シンポジウム 2003, pp.141-146, 2003
- Tomohiko Mukai, Shigeru Kuriyama and Toyohisa Kaneko, Extensive and Efficient Search of Human Movements with Hierarchical Reinforcement Learning, Computer Animation 2002, pp.103-107, 2002.
- 向井智彦, 栗山繁, 金子豊久, 階層的強化学習を用いた仮想人間の動作生成, 第17回NICOGRAPH論文コンテスト, pp.87-92 , 2001
- 向井智彦, 栗山繁, 金子豊久, 階層的探索法による仮想人間の動作生成, 情報処理学会グラフィクスとＣＡＤ研究報告, Vol.2000, No.115, pp.37-42, 2000.