著者

岩尾 知頼 三間 大輔 久保 尋之 前島 謙宣 森島 繁生

出版者

一般社団法人 画像電子学会

雑誌

画像電子学会誌 (ISSN:02859831)

巻号頁・発行日

vol.42, no.5, pp.661-670, 2013 (Released:2015-11-06)

参考文献数

14

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写実的なキャラクタアニメーションの実現のためには眼球運動を正しく再現することが重要である.しかしながら現在は,キャラクタの対話時の眼球運動を再現する際にアーティストの手作業による作りこみが必要となるため,多大なコストや労力がかかることが問題である.そこで本研究では人間の対話時の眼球運動に着目し,計測結果を基に眼球運動と瞬きを確率関数を用いてモデル化することで,眼球運動を自動生成する.まず,瞬きを含む対話時の眼球運動と固視微動とをそれぞれ計測する.次に,計測結果を基に対話時の眼球運動を跳躍運動と固視微動に分類する.さらに分類された跳躍運動と固視微動及び瞬きを,それぞれ確率モデルを用いて近似した後に,それらの確率モデルをキャラクタに適用することにより,リアルな眼球運動の自動生成を可能とした.

著者

長谷川 裕記 前島 謙宣 森島 繁生

雑誌

研究報告音楽情報科学(MUS)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.20, pp.1-6, 2011-07-20

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本研究では動画に付随するアノテーション情報とユーザーが指定した情報に基き、画像に描写されているターゲット要素の特徴を機械学習することによって、データベース内の動画選択を行い音楽にマッチしたダンス動画を自動生成するシステムを構築した。画像内の輪郭特徴を表す特徴量、アノテーション情報を表す動画コンテンツに割り振られたタグ情報を用いて画像内容推定を行っており、先行研究より画像内の構図を考慮したダンス動画生成ができ、ユーザーがシステムを利用する際の自由度を上げる事が可能となった。This paper presents a system that automatically generates a dance video clip appropriate to music by segmenting and concatenating existing dance video clips. This system is based on machine learning for annotation and features of image. We create system can consider what object draw in the image, so user can control system more flexible than prior study. Because we use features express shape of object in image, and annotation attended videos in internet to guess what draw in the image.

著者

足立 吉広 前島 謙宣 四倉 達夫 森島 繁生

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. HCS, ヒューマンコミュニケーション基礎 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.102, no.734, pp.1-6, 2003-03-11

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音声への感情付加や発話強調、方言の付加等を目的として、任意の自然音声もしくは合成音声に対して声質を変換する手法を提案する。従来から、音声の韻律情報を制御し、イントネーションを制御する研究が行われてきたが、波形レベルでの変形を行っていることから、再現された音声の自然性の劣化が著しかった。そこで本研究では、声質変換した音声の自然性の劣化を抑えるためにSTRAIGHTの考え方を導入し、セグメンテーションした音節区間毎に、継続長、ピッチ、パワーを制御する方法を新たに付加することで、発話速度とイントネーションを変換するシステムを構築した。これにより喋り方の手本となる参照音声の分析結果から、発話速度、ピッチ推移、パワー推移をセグメントごとに自動抽出して、サンプル音声にこの韻律情報をそのままコピーし、声質変換することが可能となった。

著者

森島 繁生 八木 康史 中村 哲 伊勢 史郎 向川 康博 槇原 靖 間下 以大 近藤 一晃 榎本 成悟 川本 真一 四倉 達夫 池田 雄介 前島 謙宣 久保 尋之

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会誌 (ISSN:09135693)

巻号頁・発行日

vol.94, no.3, pp.250-268, 2011-03-01

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映像コンテンツの全く新しい実現形態として,観客自身が映画等の登場人物となり,時には友人や家族と一緒にこの作品を鑑賞することによって,自身がストーリーへ深く没入し,かつてない感動を覚えたり,時にはヒロイズムに浸ることを実現可能とする技術「ダイブイントゥザムービー」について本稿で解説する.この実現には,観客に全く負担をかけることなく本人そっくりの個性を有する登場人物を自動生成する技術と,自ら映像中のストーリーに参加しているという感覚を満足するためのキャラクタ合成のクオリティ,映像シーンの環境に没入していると錯覚させる高品質な映像・音響再現技術及びその収録技術が,観客の感動の強さを決定する重要な要素となる.2005年の愛・地球博にて実証実験を行った「フユーチャーキャスト」に端を発するこの技術は,ハードウェアの進歩と2007年にスタートした文部科学省の支援による科学技術振興調整費プロジェクトの実施によって,格段の進歩を遂げた.その結果,様々なバリエーションの観客の個性を全自動・短時間でストレスなくモデル化することが可能となり,また作品の中でリアルタイム合成されるキャラクタの顔と全身,声に各入の個性を忠実に反映することが可能となった.また,同時に役者が感じた音場・視点で1人称的にコンテンツへの没入感を体感することを可能にするシステムを同時に実現した.