栗山 繁 氏
　豊橋技術科学大学　情報・知能工学系 教授

ニューラル・ネットワークに基づく機械学習の近年の急速な発展に伴い、モーションキャプチャ装置で計測された３次元運動データを用いて、人の動きを推定する手法が数多く提案されている。しかしながら、多くの手法は関節の３次元位置を学習の対象としており、剛体としての条件を保証するには後処理計算が必要となり、人体骨格の長さの違いを反映した結果を得るにも適していない。ゆえに、運動の本質的な特徴量である関節の回転角を対象とした学習方法の構築が望まれている。
本講義では、ニューラル・ネットワークを用いた運動の識別・変換・生成技術の最前線を紹介し、人体中心位置の推定等の運動学的計算を導入する際の問題点とその解決策に関して講述する。

向井 智彦 氏
　首都大学東京　システムデザイン研究科　准教授

CGキャラクターモデルをアニメーターが自在に変形・操作するために、リグと呼ばれる内部メカニズムが構築される。映像制作やゲーム開発において、可用性が高く計算効率にも優れたキャラクターリグの制作は、アニメーションの品質向上のために不可欠な重要工程である。本講演では、リグに関する技術的背景や国内外の制作スタジオの動向を俯瞰するとともに、講演者が取り組んできた研究開発事例を紹介する。そして、国内開発スタジオとのリギング技術共同開発を通じて得られた経験や知見を踏まえ、先端的学術研究の実用化の可能性についても考察する。