伝統芸能ビッグデータ構築による無形文化財の保存・解析・共有手法の開発

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本年度は、まず「既存データの統合とデータベース化」として、これまでに取得してきた計測データ（舞楽、日本舞踊、民俗舞踊等）を統合する手法について検討をおこなった。特に本年度は、動作計測(モーションキャプチャ）や映像コーディングといった異なる手法によって抽出されたデータを同じプラットフォーム上にいかにして格納するか，という点について検討した。また、「新たな伝統芸能データの収集・保存」として、「よさこい踊り」と「茶道お点前」のデータ収録を行った。「よさこい踊り」は、モーションキャプチャによる3次元動作計測を行い、「総踊り」と呼ばれる舞踊動作が地域によってどのように異なるかを定量的に解析した。「茶道お点前」は、文脈情報、背景情報が、お点前の動作の評価にいかなる影響を与えるかを確かめるべく、映像を用いた感性評価実験を行った。いずれも学会にて成果を公表した。また、新型コロナ感染拡大により、当初予定していた高齢者の芸能従事者の収録は実施できなかった。したがって、過去に収録された映像から身体動作データを取得し、アーカイブする方法について検討した。今年度も昨年度に引き続き、OpenPoseによって映像から2次元座標の抽出を行い、動作の定量的分析の妥当性について検証した。単純動作である歩行動作の場合は、過去の収録画像から角度情報の抽出により動作の比較検討が可能であるものの、日本舞踊のような伝統芸能の場合は、着物等を着用していることから骨格情報の抽出が困難であり、ELANのようなタグ付けによるデータ抽出の方が適していることが確かめられた。このように動作情報のみでは着衣等の影響を受けるため、生体情報を取得することにより、伝統芸能における間合いや演者同士のタイミング制御を定量解析する実験環境を整えるための準備を行った。