用途開発を支援します 情報・知能工学系 グラフィックメディア研究室https://galaxy.val.cs.tut.ac.jp/動作やジェスチャの特徴を学習して即時変換する技術敵対的生成ネットワーク(GAN)のイメージ実用化に向けた課題・高品質な訓練用データセットの整備・可視化システムを開発時のメディア素材(CGデータ)の開発委託・市販アプリケーションを開発時の社内体制またはパートナー企業への委託体制−069−キーワード動作の解析・生成・可視化、デジタル・ヒューマン、モーションキャプチャ・データ、３次元ＣＧアニメーション、深層学習研究段階基礎実証実用化準備情報・通信人工知能によるモーションデータの特徴解析と 自動生成情報・知能工学系栗山 繁 教授 研究者情報：https://researchmap.jp/S.Kuriyama概要ヒ 人間の動きを３次元計測して得られるデータに対して最先端の機械学習技術を導入し、アバターを用いた対話システムや舞踏・スポーツ・技能動作の訓練支援システムの構築、および人間ト 動作の識別の訓練データの自動生成、操作の動きを考慮した製品設計支援などの技術に取り組んでいます。優位性従来技術の ・人の動作データを周波数解析や動力学解・深層学習を導入して、特定のモデルに拘束析によってモデル化し、特徴分析や高品質されない、データ駆動型の解析・変換・自動 化、骨格構造やスタイルの変換などを数値動生成・可視化技術等を、低コストで導入計算が必要です。できます。き特徴 最新研究１：アバターを介した非言語コミュニケーションのための動作スタイルの学習と即時変換を化身(アバター)を用いたコミュニケーションにおけるジェスチャの表現力を高めるために、個性的な動きを実時間で付与する技術機を開発しています。最新研究２：生成的な深層学習に基づく動作の生成械生成型の深層学習技術を用いて、人物の多様な動きを自動生成し、各種技術に利活用する手法を開発しています。《成果》：敵対的生成ネットワーク(GAN)で学習される学DCMM(Deep Compact Motion Manifold) を用いたモーションデータの生成と、その値を介したモーションの簡易な生成・編集方法を開発し、既存手法よりも深層のネットワークで安定かつ高品位習にモーションを生成する機構を構築し，その表現力の拡大を達成できました。し最新研究３：熟練動作の可視化と適応化スポーツや技能動作のコツを可視化するシステムや、複雑な目的動作を適応的に生成する手法を開発しています。《成果》：テニスフォアショットの自己訓練システムのプロトタイプを開発しました。訓練者は自分の動きのエラーを理解し、それらをどのように減少または解消するかを理解できます。実用化イメージ、想定される用途・CGアバターを用いたオンライン対話システムのアニメーションの品質向上と自動生成・人動作を認識の対象とするAIシステムのための仮想学習データの自動生成 など企業等への提案これまでに、政府系の開発事業も含め、映像制作会社や製造業関連会社等との共同研究実績が豊富にあります。この技術にご興味をお持ちの企業の技術相談をお受けします。また、共同研究や受託研究等の検討の際には、ご連絡ください。
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