VRにおけるディープラーニング利用: 手の位置のみの簡易なモーションキャプチャのリアリティを向上する研究
講演形式
ショートセッション
講演時間
08月23日(木) 14:00 〜 14:25
資料公開
予定あり
受講スキル

VR装置に関する基礎的な知識。

得られる知見

VR仮想空間にアバターのモデルを表示する際の問題認識と、それを解決するためのディープラーニングの応用。

セッションの内容

近年、ディープラーニング技術は基礎研究から応用段階に入ってきました。同時に、VRデバイスもまた毎年めざましい発展を遂げています。

各社からはVRヘッドセットとハンドコントローラーが発売され、Oculus RiftやViveでは頭部や手先の動きがVR装置から把握可能になっています。

しかし、腕や肩あるいは胴体といった位置へはセンサーがありません。そのため、現実の動きと同期しきれない仮想空間上の自身のアバターのモーションを、ディープラーニング技術によってよりリアリティを持ったものへ向上させるのが我々の挑んでいる課題です。

今回のテーマ、PEPE「Project Elbow Position Estimation」という技術は、体の局所的な部位の移動情報から、なめらかな全体の動きを予測して生成します。

ディープラーニング技術で、装置のつけられてない関節位置を予測し、より自然な3Dモデルのポーズを算出します。

講演者プロフィール

林 哲緯

株式会社オーパス

AIエンジニア

AIエンジニア

<講演者プロフィール>

大学院ではアルゴリズムと人工知能を専攻し、科学と数学の美しさを日々探求。
クラウドエンジニア経験が3年あり、ホームオートメーションプロジェクトに従事。
現在はAIエンジニアとして、株式会社オーパスに所属。

<受講者へのメッセージ>

一言で言えば、AIは数学です。
数学がわからないとAIの理解もできないか?
いいえ、そんなことありません!!
今回のセッションは数学が苦手な人にも簡単に理解できるように準備しました。
一緒にAIの世界にとびこんでみませんか!!
鈴木 隆志

株式会社オーパス

代表取締役

<講演者プロフィール>

8bit / 16bit機時代 多数のゲーム・ミュージックに携わる。90年代からグラフィックス・エンジンやサウンド・エンジンの制作で多くのプロジェクトにプログラマーとして参加。最近はAI-DeepLearningの講師や HR-Tech系AIサービスのシステム・アーキテクトを担当。

<受講者へのメッセージ>

AI/機械学習が、ゲーム産業でも実用フェーズに入っていく中で、効果が微妙だったり曖昧だったりな感じでなく、実際のプロジェクトで明確なソリューションとして組み込めるようにするための知見を共有できればとおもっております。

共同研究・開発者

鈴木 隆志
Pier Guillen