受講スキル | 確率・統計,線形代数に関する大学レベルの知識を想定します.さらに「データマイニング」「機械学習」「ニューラルネット」などのキーワードに親しみがあると,理解が深まります. |
---|---|
受講者が得られる | データ駆動型技術と従来技術との比較も交えつつ,体系立てて説明します.また,機械学習や統計解析などの技術を,基本的なデータ解析ツールとして活用する方法も紹介します. |
プロシージャル技術の一種に,データ駆動型と呼ばれる技術があります.データ駆動型技術は,まず与えられたサンプルデータの特徴や性質を分析し,その解析結果を活用して新しいデータを作り出す技術です.そのため,いわゆる従来のプロシージャル技術のように,簡単な数式や物理モデルをプログラム化する技術とは,大きく異なるアプローチをとります.その応用範囲はモデリング,テクスチャ,サウンド,アニメーションなどの多岐にわたり,今後より重要な技術になると考えられます.本講演では,モーションキャプチャデータの自動加工を中心テーマとし,その背景から基礎技術,実用化に向けたいくつかの試みを紹介します.
-
向井 智彦
株式会社スクウェア・エニックス
テクノロジー推進部
リードリサーチャー
平成18年3月豊橋技術科学大学大学院工学研究科電子・情報工学専攻博士後期課程修了.博士(工学).同年4月同大学情報工学系助教.平成21年11月より現職.モーションキャプチャデータの編集技術をはじめとして,CGキャラクタアニメーションの制作技術全般に興味を持つ.