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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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