2021 Fiscal Year Research-status Report
Database and Analysis to Generate Dance Sequences Using Human Motion Data
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20K12568
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Research Institution | Ryukoku University |
Principal Investigator |
曽我 麻佐子 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (40388161)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | モーションデータ / 舞踊 / 振付 / 記録 / アニメーション / データベース / 機械学習 |
Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、主に琉球舞踊の基本動作データベースの構築、振付シークエンス記録システムの琉球舞踊への拡張と改良、基本動作データベースを用いた古典作品の再現実験、機械学習を用いた振付生成のための基盤システムの構築を行った。 1.琉球舞踊のモーションデータ計測を行い、基本動作の分節化・符号化を行った。75個の基本動作について、実際にデータベース化を行い、振付シークエンス記録システムに収録した。 2.振付シークエンス記録システムを琉球舞踊に対応させ、バレエと同様に基本動作を組み合わせて振付を作成・再生できるシステムの開発を行った。琉球舞踊への拡張に伴う改良として、和装のCGモデルによる袖のアニメーションと手指動作の合成機能の実装を試みた。本システムを用いて作成した振付を博物館の展示コンテンツとして活用した。 3.基本動作データベースを検証するため、振付シークエンス記録システムを用いて、琉球舞踊の古典作品が記録・再現できるかを検証した。約8分間の振付シークエンスの記録を試みたところ、記録・再現できたものは81%であり、一部の基本動作が不足していることがわかった。 4.モーションデータを機械学習に用いるための基盤システムとして、学習用の特徴量データを作成するシステム、特徴量を用いて作成した学習モデル、学習モデルを用いたリアルタイムポーズ判定システムを構築した。ダンスの姿勢を判別する学習済みモデルを用いてヒップホップダンスと日常動作の判別実験を行った結果、正解率は82%であった。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
国内外の出張ができなかったため、当初予定していたバレエのレッスンの視察や振付の記録は完了していないが、振付シークエンス記録システムの琉球舞踊への対応やモーションデータを機械学習に用いるための基盤構築など、システム開発については当初の計画よりも進展している。
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Strategy for Future Research Activity |
今後もしばらく出張は難しいと思われるため、バレエ教師等の専門家との打合せや評価については、オンラインを前提として着手していく。実際のレッスンの視察も難しいと思われるため、オンラインレッスンや映像資料などの活用も検討し、難しい場合は規模を縮小して評価実験を行う。代わりにシステムの改良およびデータベース化に取り組み、ユーザ評価を行う。
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Causes of Carryover |
専門家との打合せおよび現地調査を予定していたが、2021年度も出張ができなかったため旅費および人件費が余った。次年度は国内で行われる国際会議・研究会等の旅費および参加費として使用する予定である。また、モーションデータ加工、CGキャラクタ作成、システム開発のための人件費にも充てる。
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Research Products
(10 results)