Database and Analysis to Generate Dance Sequences Using Human Motion Data

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今年度は、主に振付記録システムのGUIの改良、基本動作データベースを用いた振付再現実験、ARを用いた演舞再現システムの開発、モーションデータを機械学習に用いるための身体特徴量の検討を行った。１．バレエおよび琉球舞踊のモーションデータ計測を行い、基本動作データベースの拡充を行った。振付シークエンス記録システムのGUIを改良し、バレエ版と琉球舞踊版のスマートフォンアプリ3D Dance Composerを開発した。バレエ版では約500個、琉球舞踊版では約150個の基本動作を収録し、指の動作と小道具の追加にも対応した。２．基本動作データベースの有用性を検証するため、3D Dance Composerを用いて振付の再現実験を行った。バレエ版では、4人のバレエ教師が作成したレッスン用振付の再現を試みたところ、一部の基本動作のアレンジが不足しているものの、大まかな動きは再現できることを確認した。琉球舞踊版では、約4分間の男踊りの古典作品を対象としたところ、再現できたのは58%であり、基本動作が不足していることを確認した。３．琉球舞踊のモーションアーカイブを活用した応用例として、琉球舞踊が踊られていたとされている祭事を再現するためのシステムを開発した。博物館での展示支援を想定し、ARマーカを用いて対話的に舟の経路を作成し、池のジオラマにCGを重ねて表示させることで祭事を鑑賞できるようにした。評価実験により、祭事の理解支援に効果的であることを確認した。４．モーションアーカイブを機械学習に用いるための身体特徴量を検討するため、身体部位（全身、上半身、下半身）と特徴量（位置、角度、位置＋角度）の組合せごとに学習済みモデルを作成した。このモデルを用いてモーションデータから抽出した琉球舞踊の男踊りと女踊りの姿勢判別を試みた結果、全身で角度を使ったモデルが最も精度が高かった。