美しい動作の動画像解析

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これまでの動画像解析では、もっぱら運動パラメータや3次元構造といった物理的・幾何学的情報の抽出が課題であった。これに対して、本研究では人間の動作の美しさといった感性情報を動画像から抽出することを試みた。具体的には、芸能の中から日本舞踊、スポーツの中からスキーを題材として取り上げた。1。動作の定量化のため、運動パラメータは次のように推定した。人間の姿をCADモデルで表わし、その動きをロボットとみなしてモデル化する。ロボットの各関節角の変位量を動画像から推定する。OG上に作成された人間の標準モデルに対して、得られたパラメータを使って動作を再現させる。このOG映像で我々は動きの差異のみを観察することができる。2。日本舞踊は様々な流派があるが、その中でも新舞踊と呼ばれている流派の踊りを対象とした。踊りの技量の高さは社中においても格付けがなされている。今回は、技量の高い順番に「師範」「名取り」「指導員」といった3人の踊手の動きを解析した。各躍り手のOG映像を順不同で躍りの素人(学生)に観察させた。その結果、躍りの個性は十分認められたものの、3人の躍り手の技量はいずれも高く(社中では指導者クラス)、素人による価値判断は困難であった。躍りの専門家による価値判断が今後の課題である。3。スキーの場合はゲレンデスキーの代わりにインラインスケートを用いた。新潟大学スキー部の「上級者」「中級者」「初心者」の滑走動画像を解析した。その結果、次のことが明らかになった。技量の上手下手は容易に観測された。その判断基準として、胴体のぶれのなさ、動きの滑らかさ、左右の動きの対称性、などが上げられた。これらの指標は、運動パラメータにも明確に現われ定量化も可能と思われる。