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Database and Analysis to Generate Dance Sequences Using Human Motion Data

使用人体运动数据生成舞蹈序列的数据库和分析

基本信息

批准号：
20K12568
负责人：
曽我麻佐子
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Ryukoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

This year, the main vibration record system GUI improvement, basic motion data reproduction, AR data reproduction system development, data reproduction system mechanical learning, body characteristics of the study 1. 3D Dance Composer is developed to improve the GUI of vibration recording system. About 500 basic movements are recorded, and about 150 additional movements are recorded. 2. Basic motion, vibration and reproduction of 3D Dance Composer 4. Make sure that the basic movement is not repeated. Ryukyu dance version is about 4 minutes away from the classical works, and the reproduction is 58%, and the basic movements are insufficient. 3. The Ryukyu Dance Festival was held in Beijing in 1998. The museum's exhibition support is planned, AR is used, and the ship's route is created, and the pool's CG is re-displayed. Comments on the results of the study and the understanding of the sacrifice 4. The combination of body feature quantity, body part (whole body, upper body, lower body) and feature quantity (position, angle, position + angle) in mechanical learning is created. The result of the test is that the angle of the whole body is the highest.