画像の印象を推測する機械学習の構築において一般的に，学習に使用する訓練データ作成は多数の画像にアノテーションを付与する作業が必要である．しかし作業者が有する個人の印象回答が学習結果に依存する問題がある．本研究では画像から受ける印象の個人差を低減し，かつ作業者の負担を低減するために，多人数の印象回答値を機械学習した結果にそって画像の印象のアノテーション付与を半自動化するシステムと，その過程を可視化する手法を提案する．本手法ではまずSD法を採用した印象評価を実施し，続いて各画像の印象値を用いてファジィ決定木を生成する．このファジィ決定木によって画像を自動分類したのち，その結果と過程を可視化することで，ユーザによる画像再分類を支援する．決定木の表示と類似画像の一覧表示を連動させることで，決定木の可読性を向上させ，アノテーション付与の傾向理解を促す．本論文では，1500枚の女性着衣服画像に43人の作業者が印象評価を実施したデータを題材として，本手法による可視化の実行例を示すとともに，ユーザ実験による本研究の有用性を検証する．

新型コロナウイルスの世界的な感染拡大に伴い，人々には3つの密(密閉・密集・密接)を避けた行動が強く求められている．このような背景から，人の歩行情報を分析し，歩行状態や歩行パターンを発見する研究が活発化した．その分析手段として可視化を用いた研究が近年多数発表されている．感染防止の観点から，イベント開催時の混雑緩和は特に重要な課題である．中でも「人の近接を減らす」ことの効果は大きい．一方で人流の可視化において，人の近接にもとづいた手法は少ない．そこで本研究では，近接が発生した歩行者間を連結してできるネットワークとして近接状況を可視化するとともに，ネットワークから検出される近接者クラスタの歩行経路から感染リスクの高い歩行パターンを可視化する手法を提案する．具体例として本報告では，イベント会場で計測された実際の人流データや歩行者シミュレータを用いて生成したデータに適用し，歩行者の近接を可視化した事例を報告する．

本報告では複数のラベル付き多次元データの差異を可視化する一手法を提案する．本手法では与えられた複数の多次元データに対して同一の次元削減を施して同一画面空間上に配置するとともに，標本ごとに付与されているラベルを用いて標本群を半透明表示する．この表現により，複数の多次元データの間でどのラベルを有する標本に大きな共通点または差異が見られるか，またどのラベルを有する標本に外れ値が生じやすいか，といった点を観察できるようになる．本報告では機械学習用の代表的なサンプルデータであるMNIST, USPS, CIFAR10を用いた適用事例を示し，提案手法の有効性や課題を考察する．

競技かるたでは，構えた際の姿勢や払い方に選手それぞれの特徴が見られる．実戦で勝ち上がるには場に配置されている 50枚の札全てを素早く取る必要があるが，そのためには選手の取り方の特徴を分析することが不可欠である．競技かるたに関する既存研究として，競技中の選手の脳の動きを測定したり，手首に加速度センサーをつけて払いの速度を分析する手法は用いられていたが，これらの手法では体に器具を装着して計測するため，自然な状態での計測が困難である．また，Google が開発したPoseNetを用いて競技かるたの構え・払いの姿勢を推定した研究では，指先の認識ができておらず払いに関する詳細に分析できていない．そこで本報告では，同じくGoogle が開発した MediaPipeを使用してカメラで撮影した動画から抽出した骨格情報を用いて，読まれた札に対しての全身の動き方を分析するための可視化システムを提案する．

Food is one of the basic human needs and an important part of human culture. With the development of Internet, it has become increasingly common for people to share recipes on recipe websites. However, in most cases, these recipes contain only text information about the cooking procedures. It is difficult for users to have a big picture about the food materials and cooking methods at a glance. In this paper, we propose a tool for generating infographic from recipe procedure text, to supplement the pure text information on the recipe websites. This tool accepts one step text of the cooking procedures, and then separate the text stream into appropriate units. After that, it extracts the food material, cooking tool, cooking action segmentations and label them with F, T, Ac respectively by users(F: Food material, T: Cooking tool, Ac: Cooking action). Finally, it matches the words with prepared pictures and place them with appropriate positions in an infographic and represents it to users.

現在一般的にマルチエージェントでの移動経路最適化に応用される配送計画問題は、全てのノードを必ず巡回するため、エージェントの数が少なくノードが多い場合は1エージェントあたりのコスト（移動距離や時間など）が非常に大きくなる。そのため求めた経路が配送計画問題においては最適解でも実用性を伴わないケースが見られる。例えば時間制限のあるバトルロイヤルゲームにおいて、アイテムを得るために大きな市街地の建物を順番に探索するような場合である。全ての建物を巡回すると時間が足りないため配送計画問題の既存手法をバトルロイヤルゲームのAIに実装しても最適な移動経路を求めることは出来ない。そこで本研究では上記のような状況下でも実用的かつ効率的な経路を求めるべく、コスト制約下で各ノードの得られる利益やコスト、位置関係から巡回するノードを取捨選択出来る移動経路の探索手法について提案している。そのうえで一般的な配送計画問題であるVRP、コスト制約を設けることのできるDCVRPの二つの問題の既存解法による探索結果と効率を比較した。その結果、コスト制約下で全てのノードを訪れることが出来ない状況下では、提案手法が他手法より効率の良い経路を求められることが示された。

This paper presents a study of a new action, wiping operation, to accelerate human activities for a type of hidden object game (HOG). So far, aesthetical image composition and mysterious stories have been mainly used to make an HOG enjoyable. However, there have been insufficient studies to explore game elements such as the efficiency of game effects on an HOG to accelerate human activities. An HOG is a game in which a player is given a task to find target objects, such as a jewel, a tulip, and a bicycle, existing in a scene image, such as a room, a garden, and a park, by a given hint. The hint is given by the names of the objects in most cases, although other types are sometimes used such as the silhouettes of the objects. The wiping operation is used in an HOG in which a scene image is transformed into a triangulated image and a player finds target objects existing in it. The player applies the wiping operation to the triangulated image to change the level of detail of it by an action like “wiping the image” interactively and intuitively. The wiping operation stirs the player’s imagination, activates human brain, and accelerates human activities. In general, the effect of an action is often evaluated by a questionnaire. However, using only questionnaire data to measure the human activities is inaccurate because the result depends on the subjectiveness of participants. Therefore, it is desirable to measure brain activities to evaluate the efficiency of human activities on HOG. A brain sensor is one of the solutions to measure human activities. This paper shows the experimental results by both of questionnaire and brain sensor data to verify the effectiveness of the wiping operation.

近年コンピュータゲームの発展に対応してゲームAIが盛んに研究されている。本研究では、マルチエージェント制御には、従来はボイドや群衆AIが利用されることが多く、ステアリングや衝突回避アルゴリズムなどが利用されてきた。本研究では、強化学習を利用したディープニューラルネットワーク（DNN）によってエージェントを移動させてタイルアートを生成する手法を提案する。強化学習したDNNに入力データを渡すだけで、複数のエージェントを制御して、エージェントを通じてグリッド状のタイルを塗っていく。４つのエージェントが協調するマルチエージェントモデルは2つ存在し、DNNメタAIを用いたトップダウン型の指揮官AIエージェントモデルとマルチエージェントシステムを用いたボトムアップ型のマルチエージェントコミュニケーションモデルが存在する。またパラメータや学習パラメータを変化させることで、様々なタイル模様や、タイルの塗りつぶし方が現れる。このタイル模様やタイルの塗りつぶし方はマルチエージェントモデルやパラメーターによってあるパターンが存在し、分類することができる。本論では、ニューラルネットワークのパラメータとこの分類の対応について解説を行う。

NPC(ノンプレイヤーキャラクター)の行動はAIによって管理されており、そのAIをキャラクターAIと呼ぶ。キャラクターAIにはいくつかの手法が存在する。そのうちの一つの手法として、ゴールベースAIがある。ゴールベースAIは、その他のベースAIが、局所的な判断による行動決定を行うのに対し、長期的な目標を定め、その目標を達成するための行動を実現できるという手法である。ゴールベースAIには、大きく2つの難点がある。第一の難点は、既存のゴールベースAIでは、細かく行動を決定できないことである。第二は、壁や敵が出現するなどマップにおける状況の変化に臨機応変に対応することができないことである。本研究では、第一の難点に対し、制約付き最短経路問題に基づき、特定の条件を満たし、目的地点に到達するという長期的な目標の達成と、最も良いスコアを出す行動決定を選択する最善手探索手法を提案する。

敵と戦うタイプのゲームにおいて、近接攻撃は非常に多くのゲームで採用されているアクションである。それはHMDを用いたVRゲームでも変わらず、様々なゲームで導入されている。しかし、VRゲームにおける近接攻撃は、非VRゲームに比べて、様々な要因から標的に命中させることが難しい。特定部位を狙うことはVRゲーム初心者には難しく、また、運動神経などにも左右されるなど、プレイヤーによって難易度の差が激しく、ゲームデザイン上での障害になりうる。そこで本研究では、VRゲームで特定箇所を近接攻撃する際の補助手法を提案する。

In this study, we propose a tracking method for dynamic projection mapping (DPM) on living things. We also aim to report the creation of a video artwork with projection mapping silkworms, hedgehogs, and mushrooms as projection objects in this paper. In most of the previous researches and works on DPM for non-human deformable objects, the 3D shape of the projected object was input in advance or markers for tracking were attached to the projected object. In addition, there are no studies of DPM for animals and plants. In this method, we apply a common tracking method to silkworms and hedgehogs by tracking their end points. In addition, we propose an effect animation based on the shape of each object with the concept of bioluminescence.

昨今，多数の3DCG制作ソフトウェアの登場により，制作プロセスやそれを支援するユーザインタフェースが洗練され，3Dモーション制作に対する障壁は大きく軽減されてきた．しかし，モーション制作の基本がキーフレーム操作であることに変わりはなく，依然として複雑なダンスモーションはおろか，自然なモーションの制作にもかなりの技術が要求される．一方で，実際のダンスモーション制作プロセスはより単純である．特に，過去から現在までのダンス文化の集合体であるハウスダンスにおいては，ダンサーは各部位のモーションを要素として捉え，それらを連動させる組上げ型の制作プロセスを経ることで，様々な振付を制作している．そこで本研究では，様々なモーションと実際の振付制作で行う操作の関係性を明らかにすることで，多種多様なダンスモーションの直観的制作を可能にするビジュアルプログラミング環境を提案する．プロトタイプシステムでは，要素モーションとそのモーションに対する操作を表すノードをインタラクティブに接続することで，実際の振付制作プロセスを再現している．実際に制作されたダンスモーションに対するユーザ評価から，提案環境の妥当性を実証する．

AI技術の発展はめざましい．本稿では，これらジャンルごとに秀でた人工の技術「歌う」「踊る」「音声合成」などを最大限に集約し，新たな作品と呼べるものを創出した過程および作品の配信より得られた結果について述べる．作品は殺伐とした世の中，世界共通のエンターテインメントかつ，平和の祭典をイメージし，歌と踊りを取り入れた．発声に課題は残るが，楽曲途中の語りは，愛犬の吠え声をサンプリングし，一般公開中のシステムでの機械学習の末，愛犬の生の声（英語，日本語）で生成した．集約の結果としてAIから，世界中で頑張る方々へエールを送る，尖って異質な動画作品の完成に至った．

本研究では，おはなし迷路の制作を支援するツールのデザインと実装を行う．従来のおはなし迷路の制作が，紙のような静的なメディアで行われてきたのに対し，本研究ではコンピュータを活用した制作ツールを開発し，その実現性と有用性を議論する．おはなし迷路の制作プロセスは複雑であり，迷路の作成と並行して場当たり的に作文を行う必要がある．本研究では，このような複雑さを踏まえた上で，制作支援の方針を示し，対話的ツールをデザインする．具体的には，ストーリーの作成，ストーリーの迷路上への配置，そして，迷路パラメータ変更の３つのブロック間を行き来して作品を制作するユーザインタフェースを提案する．また，ストーリーの迷路配置を最適化問題ととらえて，確率的アルゴリズムを用いて解く手法を提案する．そして，本提案システムを使用して実際に作品を制作し，有用性に関する議論を行う．

ディップフラワーとは，ワイヤーで作った輪にディップ液という液体で膜を張って作るガラス細工のような立体的なアート作品のことである．制作経験があまりない初心者は，オリジナルデザインで作品制作することや，デザイン通りにワイヤーを綺麗に曲げることが難しいといった問題を抱えている．そこで，ディップフラワーのオリジナルデザイン制作を支援するシステムを開発し，システムでデザインした花びらの形をしたパイプを3Dプリンタで出力して制作時に使用する支援手法を提案する．提案システムと花びら型パイプによって，初心者でもオリジナルデザインの作品制作が簡単にできるようになることを目指す．

配色デザインを考える機会はデザイナに限らず一般ユーザにとっても少なくないため，デザイン制作を行う際に，インスピレーションを与えるような配色デザイン作例をシステムが提示できると，ユーザには大きな手助けとなる．配色（カラーパレット）を入力とする画像検索システムはわずかながら存在するが，色数に制限があるうえ色の比率を十分に考慮できているとはいえない．そこで本研究では，任意の色数および色比率が指定可能なパレットベースの画像検索システムを提案する．色比率の指定により，パレットから想起されるイメージにより近いデザイン作例の検索が期待できる．また，色数制限のない可変長パレットをクエリとした柔軟な検索が可能である．さらに，ユーザスタディを実施し，画像からの特徴量抽出やパレット間距離に基づく検索アルゴリズムの評価を行った．本論文ではその実験結果についての報告と議論を行う．

本研究は架空の生物であるドラゴンの形状をパラメトリックにモデリングする手法を開発しようとするものである．生成するドラゴンは必ず翼を持ち四肢がある爬虫類であるとする．本研究では既存のドラゴンのデザインを収集し，それらに共通する特徴の抽出を行ったのち，抽出した特徴からドラゴンの形状を特徴づけるパラメータを決定する．また，そのパラメータから目的のドラゴンを生成する手続きを設計し，それをドラゴンのデザインツールとして実装する．

機械学習技術の発展に伴い文字フォントのスタイル変換に関する研究が数多く行われている．これらの手法を用いることで文字を多種多様なフォントで表現することができる．しかし，同一の文字でも形やストロークが大きく異なるようなフォントへの変換を扱った研究は少ない．本研究では，そのようなフォントの一つである日本語のくずし字に着目し，ユーザの手書きの文字をくずし字へスタイル変換することを目的とする．くずし字は古文書において使われている書体であり，筆で流れるように書かれている特徴を持つ．画がつながっていたり，細部が省略されたりと，現代で一般的に使われている文字とは大きく形が異なる．本研究では，入力した文字をストロークに分解し，それぞれのストロークごとにくずし字風のフォントに変換する方法を提案する．提案手法では機械学習を用い，学習データとして，くずし字をストロークごとに分解し，それらのスケルトンを抽出したものを太字にすることで，くずし字とそうではない文字のストロークを対応付けたデータセットを構築した．本稿では，ストロークごとの変換が可能かを確認するために，平仮名での実験を行ったので報告する．

It is a challenging issue to simulate and visualize the behavior of bubbles because a bubble is composed of liquid and air, and the shape deforms dynamically while the boundary is obvious. Most of the previous works focused on generation, movement, and integration, and there is little research that simulates the rupture of bubbles. Some works performed the simulation with two-way coupling, which computes the density and the pressure of liquid and air separately since the density ratio of the liquid to the air is huge. For the rupture simulation, Lagrangean particle-based methods are more suitable than Eulerian grid-based methods since the topology changes when a bubble begins to be ruptured. However, the simulation using particle methods is unstable due to unusual pressure values caused by the unbalanced arrangement of particles. Then, we have tried to simulate the rupture behavior of a bubble using particles with high precision pressure calculation and particle shifting that prevents an unbalanced arrangement of particles. We have also performed the simulation with one pass process that calculates the density and the pressure of water and air simultaneously by reducing the density ratio. As the result of the simulation, a bubble was rising in the water, forming the bubble film on the water surface and rupturing when the air particles trapped in the bubble film were fying around in the air.

本論文では，ドライアイスを水などの液体に入れた際に生じるような，発生量の多い霧のビジュアルシミュレーション法を提案する．本論文で提案する手法は，霧の発生源となるシミュレーションソースと霧のコリジョンとなる器をポリゴンモデルで作成し，シミュレーションソースにアニメーションさせたノイズを加えることで，ドライアイスを水の中へ投じた際に生じるような気泡の上昇運動を再現する．作成したソースに対して，格子法を用いた流体シミュレーションを行うことで，ドライアイスの霧を生成する．この際，速度場の生成には本論文で提案する独自の浮力方程式を用いる．本手法により，ドライアイスから発生した霧が器から溢れ出る表現などを効率よく再現することが可能となった．

近年のコンピュータグラフィックス（CG）による映像制作では，物理シミュレーションを用いて液体などの流体のアニメーションを制作することが一般的である．しかし物理シミュレーションは，高精細な映像を作成したい場合，計算コストが高くリアルタイムでの操作は不可能である．またシミュレーションの結果が表示されるまで液体がどのような挙動を示すか分からないため，ユーザが求める液体のアニメーションを得るまでには多くの時間を要する．そこで本研究では，ユーザが描いたスケッチと事前に計算された液体の水面形状をフレームごとに比較し，最もユーザの入力に近い液体アニメーションを検索する手法の研究を行っている．これにより，既に計算されたシミュレーションデータさえあれば，ユーザが求める液体アニメーションを高速に得ることができる．本稿では，2次元のキャンバスに対して描いた曲線から液体アニメーションを検索する実験を行い，その精度を検証する．

物理シミュレーションによるリアルな流体の流れの作成は非常に計算コストが高く，これまで多くの高速化手法が研究されている．そのなかでも，ガイドを用いた流れの高解像度化の手法は，ユーザのデザインした流れに対して，尤もらしい詳細な流れを追加することができる．本研究では，煙を対象とした先行研究である，流れ関数を経由する流体のガイド手法を炎のシミュレーションに適用する．炎の場合，温度場を扱う必要があり，温度に従った浮力が発生する．本稿では，浮力が発生する場合でも指定した流れ，特に物理的でない速度場を入力した場合でもガイドが可能かどうかを検証する．また，ペイント操作によって入力となる速度場を指定可能とすることで，より直感的な流れの生成を目指す．

遺跡から発掘された石器は，洗浄，採番，母岩分類の後，組み立てを行い，それぞれの石器に識別番号が与えられ，その製法や用法を知るために調査される．しかし，調査の過程で識別情報が失われてしまう可能性があるため，実物の石器から識別番号を自動で提示するシステムが求められている．本稿では，石器の識別自動化のため，RGB-D カメラで計測した実物の石器を識別する手法を提案する．本手法では，RGB-D カメラを用いて石器の表面の点群を計測し，計測した点群と事前にスキャンしておいた石器の点群を2Dと3D の手法を組み合わせたアルゴリズムによって比較することで石器の番号を識別する．具体的には，処理速度の早い輪郭を用いたマッチング手法とICP アルゴリズムを組み合わせることで，点群のみを用いた手法よりも速い処理速度と，輪郭のみを用いた手法よりも高い識別精度を実現する．24 個の石器から構築された82 個の石器点群データをデータベース化し，いくつかの石器に対して本手法を適用した結果，良好な結果が得られた．

石器とは,先史時代に作成・使用されていた,生活のための道具である．出土した石器や剥片を接合して,母岩を再現したものを石器の接合資料と呼ぶ．接合資料を発掘調査報告書に記載する場合，実測して実測図を作成するか，または3D計測した点群に基づいて図化されるが，接合資料を調査・研究するには，レーザー計測に基づいた接合資料表面の点群だけでは不十分で，内部の情報を持つ完全な接合資料の三次元点群が必要になる．そこで本稿では，接合資料を計測して得られた表面点群と，石器剥離面を表す点群との部分マッチングを行う，新しい手法を提案する．本手法により，接合資料表面点群と，石器点群から，接合資料を構成する石器の空間配置を復元することが可能となる．

部品のメンテナンスや調査のために，すでに組み立てられている立体物を分解した後に再組立することがある．一般に，すでに組み立てられているものを再組立するときには，製品に付属している組立図を用いるが，組立図は2 次元的な情報表現であるため，部品の細かい特徴を描写できず，表示方法に限界がある．また，組立図を紛失している場合や元々存在しない場合，組立手順を再現することが困難になる．そこで，本論文では，分解順序の記録と再生により部品の再組立を支援する手法を提案する．本手法は，ひとつの部品を分解するごとに，分解手順を記録し，再組立を行うときに適切な順序で再生することによって組立手順を再現し，ユーザに提示する手法である．

本論文では，記述量の少ない「小さな」プログラムによる，写実的な雲の描画方法を提案する．本物と見紛うような現実味のある 雲や空の画像生成を行う場合，物理現象を考慮した方法を用いるのが一般的である．そのため，ある程度複雑な数理モデルを用いる必要が生じ，レンダリングプログラムの記述量についてもそれ相応なものとなる．一方，提案手法では，複雑な計算は登場しない．画家が絵を描くよう，主観的に各種パラメータを天下り的に与える．本稿で示す方法は科学的な根拠を持たない．しかしながら，簡単なプログラムにて実現できるという特徴を持つ．実装例として，本稿では Processing の Python モードを用いたプログ ラムを掲載しているが，ソースコードの大きさはいずれも（行数ではなく）文字数で 300 文字程度である．これらのプログラムは超絶技法を駆使した高密度なものではない．あくまでも素朴に記述されたものである．また，提案する方法は動画生成にも対応可能である．