| 研究課題/領域番号 |
20500105
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
崔 雄 立命館大学, 総合研究機構, ポスドク研究員 (30411242)
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| 研究分担者 |
八村 広三郎 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (70124229)
伊坂 忠夫 立命館大学, 理工学部, 教授 (30247811)
吉村 ミツ 立命館大学, 衣笠総合研究機構, 教授 (60109311)
関口 博之 立命館大学, 衣笠総合研究機構, 准教授 (90243063)
遠藤 保子 立命館大学, 産業社会学部, 教授 (10185168)
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| キーワード | モーションキャプチャ / 生体信号 / データマイニング / バーチャルリアリティ / 舞踊 / 類似動作の検索 |
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| 研究概要 |
平成20年度では、時間の流れとともに消失してしまいがちな舞踊の情報をモーションキャプチャと足底圧に重点を置き、能やアフリカの舞踊などにおける足遣いの特徴を抽出するための研究を行った。
本研究の意義は、身体データを用いて日本伝統芸能のすり足を定量的に分析することで、すり足に代表される特徴パラメータを明らかし、これらと伝統的な芸能足遣いの伝承や芸の上達との関連性を明らかにすることである。
具体的研究内容を以下に列挙する。1、モーションキャプチャと足底圧情報(pedar-x)の同時計測するシステムを構築した。2、研究分担者の協力にもとに能やアフリカの舞踊についてモーションキャプチャと足底圧の同時計測を行い、NASシステムを用いてデータベース化した。3、モーションキャプチャによる身体動作データを用いて普通歩行と区別されるすり足の特徴パラメータを多変量解析によって定量的に分析した。4、日本伝統芸能の足遣いの特徴を解析するために、能のすり足、日本舞踊のすり足、バレエの基本歩行、通常の歩行を対象にして各被験者の身体動作データを収録した。5、多変量解析での主成分分析を用いて定義したパラメータからすり足の特徴を決定するパラメータの多次元データを低次元に削減した。6、主成分分析から抽出された特徴パラメータを用いてすり足と他の歩行動作をグループ分けするためにクラスター分析を行った。これらの結果から、日本伝統芸能におけるすり足は、右左足首の垂直動揺のパラメータと身体重心の垂直動揺のパラメータをもとに分類できることがわかった。機械学習を用いてすり足と他の歩行動作を識別する実験を行った。
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