| 研究領域 | トランスカルチャー状況下における顔身体学の構築―多文化をつなぐ顔と身体表現 |
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| 研究課題/領域番号 |
20H04592
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
人文・社会系
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| 研究機関 | 大阪工業大学 |
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研究代表者 |
上田 悦子 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (90379529)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | スパースモデリング / 古典舞踊動作 / 特徴抽出 / 動作解析 / 身体表現 / 舞踊動作 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
フラダンスやインド舞踊，タイ舞踊などに代表される古典舞踊は言葉を持たない太古の時代から，祈りや感情，詩など様々なものを後世に伝えるために人々が用いてきた伝達手段の一つです．本研究ではこの特徴に着目し，古典舞踊動作から「同じものを表現する動作特徴」を「意味表現動作プリミティブ」として抽出することを試みます．さらに，抽出した動作プリミティブを用いて，対話相手との積極的なインタラクションを実現するための「意味を持つ」ロボットの身振り生成手法を提案します．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，小型ヒューマノイドロボットおよびCGキャラクタへの実装を指向した，古典舞踊動作に潜在する共通特徴の抽出である．具体的には，複数の特徴抽出手法を用いて，(1)意味を表現する動作の共通特徴 および (2)舞踊の種類ごとの共通特徴 の抽出である．
初年度は，スパースモデリングでの特徴抽出を試みた，その結果，意味を表現する動作の分類はできなかったが，舞踊の種類ごとの分類が可能であることまでがわかった．今年度は，加えて感度分析法を用いた特徴抽出を行った．これは複数の要因により結果がもたらされる事象において，その結果に対する各要因の影響度合いを割り出す手法である．この手法を古典舞踊動作の共通特徴の抽出に適用した．説明変数は，スパースモデリングと同様に，各部位の軌道長，速度の最大値，高さの平均値を0から1の範囲に正規化して使用した．意味を表現する動作の共通特徴の抽出には至らなかったが，舞踊の種類ごとの共通特徴の抽出に成功しており，インドネシアの舞踊とタイ舞踊の組み合わせでは，右大腿の高さと右上後腸骨棘の高さが特徴として抽出された．舞踊の種類ごとの共通特徴抽出にのみ成功している点，下半身の特徴量が多く抽出されている点でスパースモデリングと共通している．二つの手法の実装と実験より，スパースモデリングは感度分析法と比較して，少ない計算量で特徴抽出を行うことができる点から優れていることがわかった．
スパースモデリングにより抽出された特徴量を説明変数としてサポートベクトルマシンを用いてクラス分類を行ったところ，すべての組み合わせにおいて高い精度で分類可能であることがわかった．特に，11の特徴量を用いた6クラス分類において，精度0.97で分類可能であることが示された．これより，スパースモデリングを用いることで，舞踊の種類を分類するための特徴量の抽出が可能であることを示した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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