2004 Fiscal Year Annual Research Report
絵画学習初心者のためのデッサン学習支援システムの構築
| Project/Area Number |
16300069
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Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
曽我 真人 和歌山大学, システム工学部, 助教授 (60252839)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉本 富士市 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60043410)
瀧 寛和 和歌山大学, システム工学部, 教授 (10304180)
松田 憲幸 和歌山大学, システム工学部, 講師 (40294128)
高木 佐恵子 和歌山大学, システム工学部, 助手 (60332772)
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| Keywords | デッサン / 絵画 / 学習支援 / アドバイス / 教育支援 |
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| Research Abstract |
平成16年度は、当初の計画通り、絵画教師に代わって、学習者が画用紙上に描いた鉛筆デッサン画を自動診断し、適切なアドバイスを提示するデッサン学習支援システムを構築した。
一般に、絵画初心者が、絵画を習うとき、まず、モチーフを見えるとおりに忠実に画用紙上に描くデッサンのトレーニングを行う。モチーフとしては、最初に、皿とコップを用いる。これは、皿とコップが幾何学的形状であり、学習者の視点から見たとき、直線や楕円などの基本的な幾何学的形状、および、陰影を含み、デッサンの最初のトレーニングに適しているからである。
本システムは、皿とコップをモチーフとし、形状の輪郭線の描画後、および、その後に続く陰影付けの段階では、ハーフトーン描画後、三段階トーンの描画後のそれぞれについて診断、アドバイス提示を行う。
システムの原理は次の通りである。まず、モチーフデータ取得システムによって、モチーフのデータをシステムに取り込む。また、学習者が描いたデッサン画は、デジタルカメラで撮影し、それをシステムに取り込む。これらのデータは、それぞれ、画像認識システムで、画像処理により特徴抽出が行われる。そして、特徴量は、診断・アドバイス提示システムに送られ、モチーフとデッサン画の特徴量の差分と、あらかじめ構築しておいた誤りデータベース(EDB)内の各種誤りとを比較することにより、デッサン画のどの部分に誤りがあるか、誤りの種類は何か、また、誤りの程度がどのくらいかを同定する。あらかじめ構築しておいたアドバイスデータベース(ADB)から、その誤りの場所、種類、程度に応じて、最適なアドバイスを選択し、テキスト、音声、画像、ビデオクリップ、エージェントキャラクタなどのマルチメディアで、学習者に提示する。
その他、絵画教師と学習者の描画時の視線と腕の動きのデータ収集と分析についても行っているが、現在、研究途上であり、考察をまとめるのは、平成17年度になる。
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Research Products
(4 results)
