カメラを通して得られる画像を処理することで、様々な情報を取得することができます。その中には動きを検出するシンプルなものから、特徴点抽出や顔の認識など高度なものまで様々。画像をリアルタイムで処理し、ゲームの中に使うことはコストが高いと、多くの人が考えています。しかしながら、画像処理の特徴や考え方を理解すれば、負荷を軽減させる方法やゲームにおけるインタラクションを保つ方法が見えてきます。これは、簡単な画像処理だけでなく、認識技術まで共通するものです。
● 顔認識を使ったフェイシャルアニメーションの応用例
今年度は、認識技術を使った具体的な例を題材とし、アプリケーション開発時の問題点とその解決方法などより実践的な内容で解説を行います。ゲームエンジン開発者（おもにユーザインターフェイス部分とモーション・フェイシャルアニメーション）、画像処理をゲームに使うことに興味のある方を対象としています。
・認識結果とアニメーションの融合
・認識とリアルタイムグラフィックスの非同期処理手法
・ノイズの抑制手法
・アニメーション適用箇所に基づいた最適化
・フィルタレイテンシとスループット
・ロバスト性の確保と避けるべき意思決定処理

● ＧＴ５での顔認識事例
・実装意図
・スレッドデザイン
・認識結果のフィルタリング
過去２回の講演をご聴講いただいた皆様にとりましても、画像処理・画像認識を使う時の基本的な考え方や気を付けるべき点を再認識でき、かつ実際のアプリケーションへ認識技術を適用する時の助けになることでしょう。（例：認識器と画像処理の組み合わせ方）
後半には、認識エンジンを使用する時に想定される環境の問題と、その対策に関する考察、取り組みについてご紹介予定です。