2023 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 |
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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 – 2025-03-31
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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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、主にバレエの振付シークエンスデータベースの構築、バレエ教師による振付シークエンス記録システムの試用実験、機械学習による舞踊姿勢判別の精度検証を行った。
１．バレエの振付シークエンスのアーカイブ化を行うため、実際のバレエレッスンの視察とオンラインレッスンの視聴を行った。さらに、開発した振付記録システム3D Dance Composerを用いて、バレエ教師が実際に作成した30個の振付シークエンスの記録・再現を行った。振付の再現が困難であった振付シーケンスを分析したところ、「初級プティアレグロ」の基本動作一覧に含まれていない難易度が高い動作や、他のステップとの連結の際に使われる動作のアレンジが存在することを確認した。
２．バレエ教師1名に振付記録システムを導入したタブレットを貸し出し、7日間継続的にレッスン用振付を作成してもらう実験を行った。操作方法を習熟するにつれて短時間での作成が可能となり、レッスン用振付の記録システムとして使用可能であることが示唆された。さらに、基本動作リストと操作方法についての意見聴取を行い、基本動作データベースの拡充案と、基本動作の表示順および選択方法についての改善案を確認した。
３．基本動作のアーカイブ化および振付生成の自動化を目的とし、機械学習を用いた舞踊の姿勢判別を試みた。琉球舞踊の男踊りと女踊りで特徴的な姿勢のフレームを各50個抜粋し、これまでに開発したリアルタイムポーズ判定システムを用いて男踊りまたは女踊りにより近いと判別された姿勢をCGキャラクタで表示し、その画像を専門家に判別してもらった。システムと専門家の判別結果の一致率は64.4%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
振付シークエンスデータベースの構築は順調で、専門家による評価実験も実施できたが、基本動作データベースの見直しとデータの拡充が望ましいと判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
基本動作データベースの見直しおよびデータの拡充を行い、成果発表を行う。
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| Causes of Carryover |
専門家による評価実験を踏まえてデータの追加と再検証が必要と判断した。残額は主に、データベース拡充のためのレッスン視察、再検証のための評価実験、成果発表に使用する。
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