研究発表

本論文では多種多様なボリュームデータを, その特徴を基に整形化する, 特徴駆動型ボリューム整形化(Feature-Driven Volume Fairing) という枠組みを提案する．

ボリュームデータを視覚化する際に，空間的位置の把握が困難であったり，遮蔽効果によって奥行き方向の情報がわからなかったりする問題を解決する有力な手法として，視覚化と力覚化の併用が知られている．しかし，誤っ た力覚化は，問題を解決できないばかりか，ユーザに間違えた情報を与えてしまう．そこで，与えられたデータに対して，適切な力覚伝達関数(HTF: Haptic Transfer Function) を設計することが重要になる．本稿では，3 次元拡散テンソルフィールドに注目し，力とトルクを用いた6 自由度のHTF を提案する．さらに，拡散テンソルフィールドの基本的情報の力覚化と，拡散トラクトグラフィ(DBT: Diffusion-Based Tractography) 法によるテクスチャを用いた拡散テンソルフィールドの局所的情報の視覚化を併用するシステムを実装する．DBT テクスチャを生成する拡散計算ではその局所的性質を生かし，GPU を描画以外の汎用計算に用いるGPGPU (General Purpose computation on GPUs) の原理を適用する．そして，実際に拡散MRI により計測されたヒトの脳内白質の神経線維の構造を表す3 次元拡散テンソルデータの解析への適用を通じて，同手法およびシステムの効果を検証する．

樹木モデリングはコンピュータグラフィックスのなかでも重要な研究分野の一つであり, 樹木の複雑な枝葉構造から, その植物学的な規則やモデリングの簡易化を追求するなど, 従来からさまざまな研究が行われてきた. 本研究では, 樹木モデリングを一層簡易化することに着目し, ShadowDrawパラダイムを利用したスケッチベース樹木モデリングを提案する. このパラダイムの導入により, ユーザはスケッチを描くスキルを必要としないだけでなく, 実際の樹木画像をガイドとして利用できるため, 既存のスケッチベース手法に比べて, 植物学的にも現実味のあるスケッチを描くことができる. 本手法は, ShadowDrawパラダイムに基づいて, 従来のスケッチベース手法を改良するものであるが, Web上の樹木画像を集合知として利用する例示ベース手法とも位置づけられる.

CG で表現する食べ物，すなわちデジタルフードにとって，おいしそうに見えるファクタの再現はひじょうに重要である．本稿では，果実を対象とした「みずみずしさ」の表現手法の提案によって，デジタルフードの表現が現実味を増し，より身近になることを目指す．また，食べ物がもつ異方的な構造を生成し，ユーザがインタフェースを介してデジタルフードを加工できる，インタラクティブな環境を実現する．

In order to totally support repeated visual analysis processes, any environment is required to record and manage the provenance information. However, too much provenance information obtained from long-duration visual analysis possibly makes it difficult for the users to find primary analysis results at a glance, and to reutilize the experiences for further analysis. In this talk, we present our recent attempts to improve the scalability of managing the provenance information through the proposal of two algorithms to provide condensed views of the version trees.

液滴が固体表面や液体表面に大きな速度で衝突すると, スプラッシングが起きる. 薄い膜となって周囲に広がった液体は, 縁に凹凸を生じ, 凸の部分が2 次的な液滴へと変化する. この現象は, ミルククラウン, スプラッシングペイント, 雨粒が舞う水たまりなど, 日常の多くの場面で見られ, スプラッシュの特徴が 視覚的リアリティに大きく関わる. スプラッシュが生じる物理的メカニズムには知られていない点も多くあり, 実験的なアプローチにより, 要因となる物理量やそれぞれの関係性が解析されている. そのなかでも,最も重要で, 数年前まで知られていなかった要因として, 液体周囲の気体からの圧力の影響がある. そこで,本研究では, 粒子ベース流体解析法の1 つである, SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) 法において,従来考慮されていなかった周辺気圧をナビエ・ストークス方程式にモデル化し, 凹凸が生じて2 次的な液滴が生成されるような, スプラッシュの重要な特徴を表現する. 提案手法によって, 従来のSPH やほとん どの流体シミュレーションで表現することができなかった, フィンガリングなどのリアルな液体の挙動を,わずかな計算コストの追加で実現できることを示す.

近年，コンピュータを用いて素材画像から迷路を自動生成するアルゴリズムに関する研究が多数行われている．本稿では，携帯端末のカメラ機能を介して入力した素材画像と生成した迷路を拡張現実（Augmented Reality; AR）表示するような新たな迷路生成アプリケーションを提案する．AR による迷路の重畳表示に加えて，パノラマ画像入力やクロスカーソルによる没入的なプレイ方法を採り入れることにより，「現実空間」から「迷路空間」への変換のみに着目していた既存研究とは異なり，「現実空間」と「迷路空間」を融合した「AR 迷路」という新たなスタイルのエンタテイメント創成の実現を目指す．

Maintaining scalability through cooperation with smart software is an essential factor for establishing next-generation, exploratory visualization environments. In this talk, we will describe how our cooperative visualization lifecycle management system, called VIDELICET, succeeds to provide the users with its scalable visual analysis, with a particular focus on the following three points. (1) The VIDELICET system builds upon a visualization ontology to organize its case repository, which is intended to collect successful visual analysis examples in the past cooperation. The “design-by-examples” principle allows the users to browse the repository to retrieve promising visualization workflows optimized to their objectives, with which even novice users can expeditiously kick off their visual analysis. (2) A hierarchical provenance model has been adopted to enable the users to record, trace and re-utilize their visual exploration workflows coupled with acquired knowledge as their sharing provenance resources. Condensed display of the version trees makes it possible for them to find primary visualization results at a glance and to judiciously determine further course of visual analysis in the future. (3) Visualization-related parameter tweaking is a tedious and time-consuming task for most users. The VIDELICET employs differential topology-based field data analysis tools, which can suggest proper parameter values for transfer functions, viewing, illuminations, and the like for performing comprehensible visualizations in a semi-automatic way.

本稿では，ボリュームモデリングと弾性体変形手法を組み合わせ，非一様な剛性をもつ物体の変形シミュレーション手法として，FastLSM+を提案する．Constructive Volume Geometry(CVG)によって剛性分布を作成し, 高速な弾性体変形手法FastLSMに剛性分布を反映させることで，これまで困難であった任意の形状と剛性分布をもつ物体の変形シミュレーションを実現する．

計算フォレンジクス（計算法科学）が扱う範囲を，科学捜査から電子裁判にまで拡張するうえで必要となる要素技術として，出自管理，高精度数値シミュレーション，拡張現実，情報推定の4点を採り上げ，その役割を論じたあと，それらを組み合わせた仮想現場検証のパイロットシステムの構想について紹介した．