| 研究課題/領域番号 |
26350269
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| 研究機関 | お茶の水女子大学 |
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研究代表者 |
中村 美奈子 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 准教授 (20345408)
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| 研究分担者 |
芝野 耕司 東京外国語大学, アジア・アフリカ言語文化研究所, 教授 (50216024)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | タンジブルインタフェース / シミュレーション / 舞踊教育 / インドネシア / 舞踊記譜法 / Ｌａｂａｎｏｔａｔｉｏｎ / 身体動作分析 / ３ＤＣＧ |
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| 研究実績の概要 |
今年度は最終年度であったが、研究課題の概念の応用を分析するために、関連分野における資料収集を中心に行った。第202回CVIM研究会で注目されたのは、サッカー，野球，アメリカンフットボールなどで近年急速に整備されつつあるピッチ全体の映像及び選手位置の計測をもとにしたスポーツ情報処理に下半身、上半身を動きの認識を追加するという研究であった。しかし、今回の研究結果として得られる足の関節位置及び上半身の向きが実際にスポーツメトリックスとしてどう使えるのかが明確ではないだけではなく、動作認識の手法としても新規性がないのが残念であった。
6月6日から8日まで2016年度人工知能学会全国大会に出席し，情報収集を行った。特に注目したのは、近年急激に進んでいるDeep Learning(DL)に関する研究の現状把握である。今回の大会では、DLのセッションが4つ開かれ、いずれのセッションも今大会で最も大きな会議場である国際会議場メインホールでほぼ満員の参加者のもと開催された。初日の3つのセッションでは最近特に注目を集めているDCNNの理論的側面やNNの代わりにエージェントネットワークを用いる試みなどがあったが、全体的には，DLが最も得意な画像処理分野、特に、手書き数字の認識問題を対象とするものが多く応用だけ見ると旧態然とした研究が多かったのが残念である。いずれにしても，深層学習は少なくともここ数年は最もホットな研究分野であり，今後も，多くの研究リソースが投じられるものと思われる。
Dance Notation Bureau（New York)では、iPadでLabnotationの記述・編集が行えるアプリ、「KineScribe」の開発に関する資料収集を行った。同センターの所有するLabanotation（舞踊譜）のアーカイブは、依然として紙媒体であるが、新しいテクノロジーへの対応も同時に行われていることが分かった。
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