例示データを用いて非線形皮膚変形計算モデルを学習する手法の開発にあたって、平成31年度は、1. 局所性を考慮したスキニング分解、2.補助骨のノンパラメトリック制御、3.顔アニメーションへの適用の3課題に取り組んだ。
1については、部分的な形状変形を示すモデルが多いことに着目し、モデルをクラスタ分解しつつ隣接性を考慮しながらスキニング分解する技法について検討を進めた。その結果として、計算速度の向上とともに分解制度も向上できることを確認した。この研究成果については論文執筆を進めている。
2については、我々の従来研究で採用していた多項式計算モデルにもとづく補助骨制御を、ノンパラメトリック数理モデルを用いて高度化するための方法について研究した。その過程で、先行研究で提案されているノンパラメトリック補間法の限界を特定し、その改善に取り組んだ。その主要な研究成果は、海外誌・国際学会等での発表を目標として投稿準備を進めている。
3については、提案アルゴリズムを用いて発話アニメーションを実時間生成する際に、同一の音素に対して様々な顔形状バリエーションを合成する方法を検討した。この研究成果については国内シンポジウムでポスター発表した。
以上の成果については、共同研究先の企業においても引き続き実地検証しており、実用化のためのアルゴリズムの改善や各種計算フローの改善、ツールとしてのインターフェースの整備なども行っている。