| 研究概要 |
(1)古典舞踊動作の解析
昨年度に取得した,タイ舞踊,インド舞踊,フラダンスの動作データを用いて,特にポジティブな感情表現時とネガティブな感情表現時の動きの違いが,どのような特徴量にあらわれるのかをメインにした解析を行った.具体的には,特に表現力の大きい両手動作を解析した.特徴量として,両手動作の運動方向の一致度を計算し,各舞踊における特徴量の時間変化を確認した.その結果,『ポジティブな感情表現時にはネガティブな感情表現時に比べて両手先の一致度が高くなる』ことが確認された.この両手先動作の一致度は,感情表現プリミティブの一つとしてロボット対話時動作へと応用できることが分かった.この成果は,2009年12月に開催された,第10回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会にて発表している.
(2)古典舞踊動作データの追加取得
解析を進めていくにつれ,3種類の舞踊種類だけでは共通特徴量の抽出には不十分であることが分かったため(例えば,タイ舞踊とインド舞踊には共通特徴がみられるが,フラダンスには見られない,など),昨年度取得した3種類の舞踊だけでは解析を進めることが不十分であると判断し,追加データとしてインドネシア舞踊,ミャンマー舞踊,日本舞踊という,東アジアの古典舞踊の意味動作(感情表現や意味表現18種類)のモーションデータを取得した.
助成期間内では,複数のプリミティブを抽出するには至らなかったが,現在も6種類の舞踊データを用いてのさらなる解析をすすめており,当初目的である意味動作プリミティブの抽出,ロボット対話動作への実装を今後も進めていく予定である.
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