Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

確率モデル / 地殻変動 / 地震活動 / GPSデータ / 大規模数値解析 / モンテカルロシミュレーション / 地殻変動モニタ / 地震データ / 逆解析 / カルマンフィルタ / GPS / 破壊解析 / 数値計算 / 不確定性 / 地震

研究開始当初の背景:列島地殻応力の3次元分布の推定は地震災害の予測に必須である.しかし,地下10キロ以下の地殻で応力を計測することは不可能である.このため,限られた情報を基に,応力分布の不確からしさを確率的に扱った確率モデルを構築する.各種計測データと同化することで,許容できる地殻応力分布を絞り込むことが考えられる.
研究の目的:日本列島の地殻応力の3次元分布に対する確率モデルを構築する.GPSを使った地殻変動と地震ネットワークを使った地震活動のデータを再現することで,確率モデルの絞り込みを行い,再現のみならず相応の信頼度の予測ができるモデルを構築する.構築手法に合わせて,大規模数値計算を前提とした,確率モデルの解析方法を開発する.
研究の方法:プレート等の形状等を合わせた物理モデルを構築する.これを基に,不確からしさを確率的に扱った3次元応力分布の確率モデルを合理的に構築する手法を考案する.大規模数値計算を使うモンテカルロシミュレーションによって,確率モデルを絞り込むが,絞り込まれた確率モデルをプロトタイプとして構築する.
研究成果:並列計算用の大規模な列島の物理モデルを作成し,この物理モデルを拡張することで,応力分布を取り込んだ確率モデル構築手法を考案した.このモデルを解析する新しい離散化手法を考案した.計測データを使って確率モデルを解き,構築された確率モデルの有効性を検証した.

逆問題 / 人体運動 / 先験情報 / カルマンフィルター / ファジイ推論 / モーションキャプチャー / 逆解析 / 悪条件 / ファジィロジック

本研究では逆解析手法を適用し,単眼視のビデオ画像から,精度良く効率的に3次元人体運動を再構成する新しい手法を開発した.
研究年度1年目に於いては,本問題における奥行き情報の欠如からくる悪条件性を人体モデル,関節角度の制約,動作のなめらかさ,バランスなどの先験情報を活用することにより克服した.入力画像から得られた座標値とスケルトンモデルから求めた座標値との誤差を評価関数として逆解析手法によりモデルフィッティング(最適化)を行った.解空間の探索には,特異値分解によるランクの低減を用い,先験情報を満足するような解を解空間の中から選定した.実際にビデオ画像を再構成し,本手法の有効性を示した.
研究年度2年目に於いては,キーフレームにおける人体モデルのパラメータ値を先験情報として与え,ファジー推論を用いたカルマンフィルタを適用して,本システムを改良した.入力画像から得られた特徴量と人体モデルから求めた特徴量との誤差を評価関数として逆解析手法によりモデルフィッティング(最適化)を行なった.隠れに強い面積を持つカラーマーカーを新しく開発した.実際にビデオ画像を再構成し,本手法の有効性を示し日本機械学会講演会などにおいて成果を発表した.

【研究分担者】
加藤輝之 (加藤照之)	東京大学	地震研究所	教授	(Kakenデータベース)
纐纈一起 (纐襭一起)	東京大学	地震研究所	教授	(Kakenデータベース)
小国健二	東京大学	地震研究所	準教授	(Kakenデータベース)