評価・考察

4.3 ^{評価・考察}

ない. ^そこで, 検出した瞳の位置座標と, 瞳部分と肌部分の明度差を利用して瞳の形状を推定 するという手法が利用できるのではないかと考えられる.

第 5 ^章

おわりに

本研究では, 複雑な3Dモデルの制作を補助することを目的とし, 特に人物キャラクタの 3Dモデルの制作効率を向上させる手法として, ^{キャラクタ顔部}3D^{モデルの半自動生成の} ための方式を提案した. 3Dモデルの利用範囲は広がり続けているが, 複雑な3Dモデルを制 作するにあたっては, 絵画やイラストレーションに関する知識だけでは対応できず, 3Dや数 学に関する専門知識が必要となる. そのため, 初心者にとって複雑なモデルを短時間で作成 することは困難である. 本稿では「正面顔」と「横顔」の2方向から描かれたキャラクタ頭 部のカラーイラストを入力とし, 2 枚の入力画像から顔のパーツの位置やキャラクタ顔部の 形状を推測することによって深度値を与えた. これにより, 少ないユーザ入力かつ短時間で 立体形状の3Dモデルを生成することができた. 本手法によって, キャラクタモデル制作の 効率化が期待できる.

 4.3節で述べた他の課題としては, 後頭部のポリゴンの補間, 鼻の根元より上部に凹部分 が存在する場合の対応などが挙げられる. 後頭部の補間に関しては, 顔部形状の推測だけで なく頭部形状を「横顔」画像から推測することで可能となると考えられる. また現在のシス テム設計では, 額部分に皺などによって凹形状が出現した場合, 正確に横顔輪郭特徴点が抽 出できないという問題がある. この問題については, 瞳検出によって瞳の座標位置が特定で きていれば, 瞳の位置よりも上部にある凹特徴点は検出しないといった対応が考えられる.

謝辞

本研究の遂行と論文の執筆にあたり, 多大なるご指導, ご助言を賜りました高知工科大学 情報学群 栗原 徹 准教授に, 心より感謝し, 厚く御礼申し上げます.

 また, 本研究の副査をお引き受けくださった島村 和典 教授ならびに妻鳥 貴彦 准教授にお いては, 適切なご指導をいただきましたことを深く御礼申し上げます.

 また, 入力画像5をご提供いただきました中原研究室 奥野遥さんに感謝申し上げます. ご 協力いただきありがとうございました.

 最後に, 提案システムの実装にご協力いただくとともに様々なご助言をくださり, ^本研究 の遂行を支えていただきました高知工科大学 栗原研究室 関係者各位に心から感謝いたし ます.

参考文献

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[3] Dassault Systmes SolidWorks, ”SolidWorks”, http://www.solidworks.co.jp/, 閲覧 日 2016年2月1日.

[4] Autodesk, ”MAYA”, http://www.autodesk.co.jp/products/maya/overview, ^閲覧日 2016年1月31日.

[5] Autodesk, ”3ds Max”, http://www.autodesk.co.jp/products/3ds-max/overview,閲 覧日 2016年1月31日.

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[9] The Curvy Team, ”Aartform Curvy 3D: Sculpting Software for Artists”, http://www.curvy3d.com/, 閲覧日 2016年1月31日.

[10] Takeo Igarashi, Satoshi Matsuoka, Hidehiko Tanaka, ”Teddy: A Sketching Interface for 3D Freeform Design”, in Proc. of SIGGRAPH 99, pp.409-416, 1999.

[11] 角真宇, 金森由博, 三谷純, 福井幸男, ”線画イラストを入力とした房状の 3D頭髪モデ ルの生成”, 映像情報メディア学会技術報告, pp.13-16, 2013.