BOIDアルゴリズムにおけるクラスタ度評価(セッション3: マルチエージェントと複雑系(1))
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概要
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コンピュータグラフィックス(CG)技術は近年目覚ましい発展があり, 現実世界をより忠実に再現できるようになってきた.しかし, 本物とCGによって再現されたものを定量的にどのように比べたらよいのか, すなわちCGの出来栄えを定量的に評価するにはどのようにしたら良いのかが大きな課題となっている.そこで本研究では, BOIDアルゴリズムを用いて(動物や人々の)群れを再現し, その様子をキャラクタ間の距離と偏角により定義した評価パラメータによって評価した結果と課題について報告する.
- 2006-01-12
著者
-
沼田 秀穂
電気通信大学
-
大山 義仁
北海道大学電子科学研究所
-
沼田 秀穂
エクセリードテクノロジー
-
池田 佳代
エクセリードテクノロジー
-
江村 恒一
東京大学先端科学技術研究センター
-
青木 輝勝
東京大学先端科学技術研究センター
-
池田 佳代
エクセリードテクノロジー:東京大学先端科学技術研究センター
-
沼田 秀穂
大日本スクリーン製造勤務
-
大山 義仁
北海道大学電子科学研究所:東京大学先端科学技術研究センター
-
沼田 秀穂
国立情報学研究所
-
青木 輝勝
東京大学先端科学技術センター
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