映像コンテンツ創成のための複合現実感技術に関する研究

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最終年度であった平成21年度は,MR-PreVizに関するリアリティや表現力の向上に関する要素技術を実用に近づける研究に取り組んだ.まず,MR技術において重要となるキャメラ位置姿勢推定手法の開発として,矩形マーカを用いて環境中の特徴点の3次元位置と局所普遍特徴量を自動的にランドマークデータベース(LMDB)と呼ばれるデータベースに登録し,実写映像中の特徴点とLMDBとを比較することで,屋内外の実時間キャメラ位置姿勢推定を実現した.キャメラワークの検討支援に関する研究としては,撮影後のMR-PreViz映像に対してキャメラワークの再調整を可能にする手法の開発に着手した.MR-PreViz撮影結果に対するキャメラワークの再調整に必要となる新視点画像生成のため,LMDBにより得られる幾何形状と実写テクスチャを利用して,撮影シーンの3次元CGモデルを構築する手法を開発した.平成20年度より取り組んでいる再照明付与(Relighting)の研究では,MR-PreViz映像に対する再照明付与,実時間再照明付与,利用できる仮想光源の増加など,表現力の向上に努めた.まず,MR-PreViz映像に対する再照明付与処理は,CWMLから得られるMR-PreViz撮影時のキャメラ位置姿勢情報と背景実写画像を入力することで実現した.また,再照明付与処理のインタラクティブ性を高めるため,GPUを用いて高速に再照明付与処理の計算する工夫を行った.アクションの表現のリアリティの向上に関する要素技術の研究としては,これまでの研究でデザインしたアクションを役者が習得する際に,役者の演技と目標の演技の違いを分析し,相違点を指摘するためのアクションの評価手法の研究を行った.予め収録した手本データと,体験者のデータとを比較するため,それぞれの時系列データのマッチングを行い,タイミングや位置,姿勢のズレを比較した.