| 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, 立命館グローバル・イノベーション研究機構, 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 / データマイニング / 類似動作の検索 / バーチャルリアリティ |
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| 研究概要 |
平成21年度では、舞踊動作のデジタルアーカイブにおける類似動作検索と表示システムを構築することを目標として研究を行った。動作データベースからの検索はGoogleのようなテキストを用いた検索システムとは異なり、動作自体の類似性に基づいて行う。これによって、ユーザが真に必要なプロ級の舞踊動作を検索して表示することができるようにする。具体的研究内容を以下に列挙する。一つの身体動作データ内での姿勢の遷移を明らかにし、検索時に対象とするデータ位置が絞り込めるよう、動作を類似姿勢ごとに分類し、その構成を明確化した。動作検索の処理の具体的な手順は以下のとおりである。まず主成分分析によりモーションキャプチャデータを低次元化する。次にK平均法を用いて低次元化データをクラスタリングし、類似姿勢ごとに分類する。姿勢と分類データをサポートベクターマシンに用いて学習させ、最後に、この結果を用いて対象動作データの姿勢の識別を行う。姿勢の遷移が明らかになれば、それを用いて動作を定義し、動作の構造を明らかにするインデックスデータを動作に付加した。インデックスを付加することで、検索の際、検索対象の範囲を絞り込むことが可能になり、検索にかかる計算時間を短縮した。
本研究では、サポートベクターマシンで作成した辞書にテストデータを与え姿勢の識別を行い、類似姿勢ごとに分類されるかを評価した。これらの結果から、提案手法によって動作データを類似姿勢ごとに分類できることがわかった。
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