二次元画像1枚からのキャラクターの姿勢制御
三次元構造や回転に関する特徴を獲得可能な深層生成モデルに人間の取り得る姿勢を学習させることで,類似の形状を持つ対象(本研究ではキャラクター)の姿勢制御を実現した.未知の二次元画像1枚からの姿勢制御が可能である.本研究は映像制作支援システムとしての発展を想定している.
会話時の声の音響的特徴(ピッチ、パワー、周波数特性など)及びしぐさの動的特徴の時間変化度合いを観察することで、会話が楽しく進行しているかそれともギクシャクしているかなどの会話の雰囲気を推定できることがわかってきました。この技術を用いた会話支援システムを構築中ですが、他にも、高齢者の理解度衰え推定、場の雰囲気盛り上げシステム、学習支援システムなど、幅広いアプリケーション展開を図っています。
論文
「Identification of target speech utterances from real public conversation」(2020)『Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety, Ergonomics and Risk Management. Human Communication, Organization and Work』12199p.52-63 .
「Estimating Age-Dependent Degradation using Nonverbal Feature Analysis of Daily Conversation」(2019)『DHM 2019, Part II, LNCS』12199p.222–231.
「F0 Feature Analysis of Communication Between Elderly Individuals for Health Assessment」(2018)『DHM 2017, Part II, LNCS』 10287p. 195–205.
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