。 そのあたりの計算手法は下に示したスライドを見てほしいが，途中で3×3行列元の点へ向かおうとするベクトルの総和みたいなもののようだを導き出し，それを極分解の関数に渡すという流れになっている。このようにして物体を変形させようというのがShape Matchingというわけだ。 そんなShape Matchingの特徴は，高速であることと，必ずしも物理的に正確ではないながらも“それっぽい”動きになること，そして，固さを調整できることなどだ。ポイントベース（＝頂点の情報だけ）で処理できるため，ポリゴンなどより面倒が少ないというのもメリットのようである。 欠点は，やっぱり物理的に正確ではないこと。そしてポイントベースなので，衝突判定が難しいということだ。 以上，「欠陥がないわけではないのだが，利点も多い」という事情から，将来的にはゲームでの活用も期待されている。ただ，「高速」とはいっても，すぐ後で述べるクラスタリングを行うとまだまだ負荷は高い,FF14 RMT。現在は高速化技法や応用技法が模索されており，実際のところ，今回の講演も，「模索の内容」が中心だったりしていた。 Shape Matchingの実用化に向けて 応用的な部分で最初に紹介されたのが，上でその名を挙げたクラスタリングだ。これは「オブジェクトを構成するメッシュなりパーティクルなりを計算するときに，どのような単位で計算を行うか」に関するもの。オブジェクト全体で1個の回転行列を扱うようでは，たいした変形は期待できない。そこで，複数の部分をつないだ構造を扱えるようにしたのがクラスタリングの手法だと思っておけばよいだろう。 下の図の例だと，クラスタリングなしでは斜めにズレるだけのものが，クラスタリングすることによって，曲線的に曲がるようになるのが分かる。クラスタリングを細かく取るほど柔軟な物体の表現が可能になるため，Shape Matchingを実際に使う段では，クラスタリングがほぼ前提となってくるようだ。 このクラスタリングでは，例えば10分割した物体を，そのまま10個のパーツとして扱うこともできれば，データが重複したものとして扱うこともできる,DQ10 RMT。 これは右の図を見てもらったほうが分かりやすいだろう。「重複している部分が多いと，変形が緩やかになる」傾向があるため，重複を多く取れば取るほど，物体が固そうな表現になるのである。 ただ，クラスタリングすればするほど，回転行列をたくさん求めなければならないわけで，計算負荷は高くなる
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