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手モデルの姿勢操作のためのデータグローブのセンサデータと手の指節位置・向きの関係の分析

近年,映画やゲーム,医療などの分野で,データグローブを用いて3次元手モデルの姿勢操作を行う試みが盛んに行われている.個人特徴を反映した写実性の高い手モデルの姿勢操作を実現できれば,より没入感の高い仮想現実感の実現や,視聴者に違和感を与えない映像制作に利用することができて有用である.そこで本研究では,データグローブを用いて,3次元計測によって獲得される写実性の高い手モデルの姿勢操作を行うことを目的とする.

ここで,3次元計測によって獲得される手モデルは形状の情報しか持っていないため,以下の2種類の手法によってデータグローブを用いて姿勢操作を行う.一つ目は,3次元計測結果から推定された点関節骨格に基づいて,データグローブのセンサデータから関節角度を推定することで各指節の位置・向きを求める手法(ball-joint手法)である.もう一つは,点関節骨格を導入せずに,データグローブのセンサデータから直接各指節の位置・向きを推定する手法(loose-joint手法)である.ここで,違和感のない姿勢操作を実現するためには,センサデータと各指節の位置・向きとの数学的な関係を実験的に明らかにする必要がある.しかし,各指節の位置・向きは指節に貼付したマーカのステレオ計測によって得られるため,データグローブを手に装着するとセンサデータと各指節位置・向きを同時に計測できず,両者の関係を分析することは困難である.

このような問題に対して,本研究ではデータグローブ装着時に各指節位置に相当する部分にプラスチック板を固定し,その表面にマーカを貼付することで,センサデータと各指節位置・向きを同時に計測することを可能にした.このプラスチック板付きデータグローブを用いてセンサデータと各指節位置・向きの組を獲得し,複数の回帰分析手法を適用した結果,loose-joint手法で次数2の重回帰分析によって得られる回帰式が両者の数学的関係を最も精度良く近似していることが分かった.この知見を用いて手モデルの姿勢操作を行ったところ,交差検定法によるマーカ位置の誤差は5.32mm程度であった.また実際に違和感なく手モデルの姿勢操作ができることを確認した.