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G-Penパッチ/アルゴリズム比較 - (2009/05/31 (日) 15:19:52) の編集履歴(バックアップ)


アルゴリズム比較

いくつかの方法の有効性を調べてみました。

ちなみに、このページの元データとデータ加工のためのスクリプトはこのページの最下段の「添付ファイル」にある"lines3.txt.gz"と"lines.rb"です。

#実行
ruby lines.rb 関数名 < lines3.txt > 出力ファイル名
#グラフ化 (出力ファイル=lines-move_avg.txtの場合)
gnuplot
> set terminal postscript eps color enhanced solid
> set size square
 
> set output 'lines3.eps'
> plot 'lines3.txt' using 1:(-$2) title "base" with lines 9

> set output 'lines3-dots.eps'
> plot 'lines3.txt' using 1:(-$2) title "base" with points ps 0.3

> set output 'lines-move_avg.eps'
> plot 'lines-move_avg.txt' using 1:(-$2) title "moving-avg" with lines 4

> set output 'lines-move_avg-comp.eps'
> plot 'lines3.txt' using 1:(-$2) title "base" with lines 9, \
    'lines-move_avg.txt' using 1:(-$2) title "moving-avg" with lines 4


とかやると結果が出てきます。単純にgnuplotの形式で"x y velocity"が並んでいるだけなので、いろいろいじってみると楽しいかもしれません。


元絵


まずはベースとなる絵を用意します。
フリーハンドで適当に描いてみて、そのときのインクのモーションを全部ファイルに落としておきました。

イベントで拾った点を見てみると......
  • 入りの部分は大体細かく点が並んでいます(慎重に描いているようです)
  • 抜きの部分はゆっくりにはなりますが、入りよりは速度が速いことが多いです。
  • 顔の輪郭、目、頭部、腰のラインなどの形を気にするところはゆっくり描いています。

大体、ゆっくり描いたところがブレてます。力が入るから筋肉が震えてるんでしょうか。ともかく、こういうところはちゃんと補正してあげたくなります。


単純移動平均


元絵を一番簡単な移動平均で補間するとこんな感じになります。
(2007-08-16版)

パラメータ

履歴長 20

結果

いろんな方法の比較のポイントはこんなところでしょうか。
  1. 顎のライン:手ブレをしているラインが綺麗になるか。
  2. 後頭部のライン:手ブレをしているラインが綺麗になるか。
  3. 右側の線:手ブレをしているラインが綺麗になるか。
  4. 眉毛、二重まぶたの線: ちゃんと最後まで伸びているか。
  5. 前髪:ちゃんと最後まで伸びているか。
  6. 鼻:最後まで伸びているか。
  7. 髪の毛の裾、服の襟:元絵の線に近いか。
単純移動平均では1〜3までは文句無しです。4〜6は惨敗です。線が遅れる感じが出てしまうのがよくわかります。特に、鼻は軽くさっと描く線なので、こういった軽く引く線は弱いようです。
また、補正が強いので、襟や髪の毛、右側の線ではカーソルの動きに合わせてカーブの山が内側に入ってしまっています。丸い線がかけるようになるので、この辺は人それぞれで好みが分かれそうです。


重み付け移動平均。


重み付けを加えてみました。

パラメータ

履歴長 20
重み関数 h(n)=20-n (n=0,1,...,19 : n個前のデータを表す)

結果

多少は良くなっているのですが......


速度ベースの減衰関数


速度によって過去のデータを減衰させていく方法を作ってみました。
(2007-08-18版)

パラメータ

履歴長 20
重み関数 h(n)=Π(サンプル点iでの速度のAnnealing関数)[i=1〜n]
Annealing係数 2.5

結果

重み付けバージョンより、髪の毛の伸びなどが良くなっています。クオリティが変わらずに追随性が良くなったように見えてきます。


単純ガウシアン重み付け


GIMP萌え絵スレの898さんのアドバイスを聞いて、ガウシアン関数での重み付けを作ってみました。

パラメータ

履歴長 20
重み関数 h(n)=Gaussian(n)
Gaussianのσ 5

結果

重み付けと比べて格段に良くなっています。追随性もかなり良いです。
ディティールが細かくなっています。細かいブレは補正するけど、大きな周波数のブレはそのまま出てしまうかもしれません。
とにかく、かなり優れています。
鼻のトレースはこの方法がもっとも良くなっています。


速度ベースガウシアン重み付け


ガウシアンの入力値を、過去の履歴のインデックスではなく、それまでの速度の総和にしてみます。速度の和にする根拠がないので、数学的にはでたらめです。
(2007-08-19版)

パラメータ

履歴長 20
重み関数 h(n)=Gaussian(Σ(iの速度)[i=1〜n])
Gaussianのσ 20

結果

追随性が良くなります。これまでの方法の中で最も良いです。補正の感じもガウシアンと同等です。線がカーソルから大きく外れないというのも良いところです。ただし、逆に言うと人によっては補正が弱いと感じるかもしれません。
この方法でガウシアンのσを50に変えるとこんな感じになります。σひとつで大きく特性が変わるので、今回の結果もあくまでも参考程度って感じですね。

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