11_YoshidaY\11_YoshidaY_卒業論文
ぽちの卒論の参考文献(Abstract)†
[1] 玉本英夫: “民俗芸能の舞踊を伝承するための記録・保存技術の開発”， 情報処理学会研究報告. DD, [デジタル・ドキュメント]，2009-DD-72，No.16，pp.1-6(2009).†
民俗芸能には，祖先の生活風景，心象風景，知恵や知識などが深く反映されている．
私達には，このような貴重な民俗芸能を後世に伝承していく義務がある．
しかしながら，急速な高齢化や地方の過疎化に伴って後継者不足が深刻な問題になっており，失伝が避けられない状況にある．
そこで、この10年間，秋田大学を中心にして産学官で連携しながら，とりわけ民俗芸能の舞踊の伝承に失するために記録・保存技術の開発を行ってきた．
本文では，これらの技術の開発の経緯と成果を紹介する．
[2]湯川崇，海賀孝明，長瀬一男，玉本英夫: “舞踊譜による身体動作記述システム”，情報処理学会論文誌，Vol.41，No.10，pp.2873-2880(2000).†
本論文では，モーションキャプチャリングシステムにより収集した
人間の動きのデータ(動作データ)を動作素材として再利用するための手法を提案し，
その手法を用いた身体動作記述システムMoCompについて述べる．
動作データを標準化した後に，その動作データが含む区切ることのできる1つの動作を人間の体の部位に分割する．
分割した動作データに一位な符号を割り当てたものを舞踊符と呼び，データベース化して再利用可能にする．
舞踊符を組み合わせることで，新しい一連の動作を記述することができるが，その舞踊符の組み合わせを舞踊譜と呼ぶ．
MoCampは，動作データベース，動作コンポーザ，および動作ジェネレータから構成される．
MoCompにより，GUIによる舞踊譜の作成，および舞踊譜に含まれる舞踊符の組合せによる人間の動作データの生成を可能にする．
実験により，本システムが動作の記録・生成のための有効な手法となる可能性を示す．
[3] “バレエ創作を支援するWebベースの振付シミュレーションシステム”， 情報処理学会論文誌，Vol.44，No.2，pp.227-234(2003).†
Web3D技術とその応用研究として，クラシックバレエの振付支援システムを開発した．
バレエの振付をWeb上で対話的に操作し，それを3次元CGアニメーションで再生することができる．
モーションデータはモーションキャプチャシステムを用いてプロダンサーの実演から採取し，
レッスン用の振り付け操作に必要な基本ステップを網羅的に収集した．
振付を効率的に創作するために，バレエの基本ステップの構造分析とステップの連結可能性の調査を行い，
創作支援を想定したモーションのデータベース化とユーザインタフェースの開発を行った．
その結果，振付操作の簡略化と自然なバレエ動作の生成が可能になった．
[4] 曽我 麻佐子，明神由佳“モーションデータを用いた新体操ルール学習支援システムの試作と評価”†
①We have developed educational application to support the learning of rhythmic gymnastics rules using motion-captured animations.
我々はモーションデータを用いた新体操ルール学習支援を開発した.
②We developed a 3D rule book using Web3D technologies and an AR-RG system using augmented reality technologies.
Web3D技術と拡張現実技術を用いたAR-RGシステムを使って3Dルールブックを作成した.
③The 3D rule book plays 3DCG animations corresponding to the basic motions of rhythmic gymnastics.
3Dルールブックは新体操の基本的なモーションに対応した3DCGアニメーションを再生する.
④The AR-RG system helps users understand complicated rules requiring a combination of a basic motion and an apparatus action.
AR-RGシステムとはユーザが基本的な振りと器具の動きの組み合わせに必要な複雑なルールを理解するために役立ちます。
⑤These applications were evaluated by active athletes as useful learning tools.
これらのシステムは、学習システムとして有用であると現役の選手に評価されました。
[5] 曽我 麻佐子，海野 敏，安田 考美: クラシックバレエの振付を支援するWebベースのモーションアーカイブと3DCG振付シミュレーションシステム†
Web3D技術とその応用研究として，クラシックバレエの振り付け支援システムの開発を行ってきた．
本稿では我々の新しいシステム“Web3D Dance Composer"をとりあげる．
このシステムはモーションアーカイブと振付シミュレーションシステムから構成されている．
アーカイブには，バレエの基本ステップのモーションデータを要素化して蓄積した．
モーションデータはモーションキャプチャシステムを用いてプロダンサーの実演から採取した．
振付シミュレーションシステムでは，バレエのレッスン用振付をWeb上で対話的に創作し，それを3次元CGアニメーションで再生することができる．
本稿では，まず，振付シミュレーションに必要なバレエ動作の要素化と構造分析について論じた．
次に，バレエのモーションデータをWeb上で共有するために必要なデータ標準化の手法と，
振付をシミュレーションするために必要な3次元CGアニメーションの生成手法について論じた．
このシステムを用いた実験を行い，その結果を考察した．
[6]舞踊の熟達化を支援するためのモーションキャプチャ活用†
舞台役者の養成では，短期間で「わざ」の熟達が求められる．
そこで本研究では，舞台役者養成所の研究生に対してモーションキャプチャ活用による舞踊教育の支援を試みた．
まず，熟達の様相を明らかにするため，入所当初から終了までの約1年半の間，
計4回モーションキャプチャによって舞踊における身体の動きを計測した．
その結果，練習を重ねるに従い身体の動きが大きくなっていくこと等が分かった．
さらに，そのデータを示しながら研究生にインタビューした結果，
モーションキャプチャ活用により新たな「気づき」や「理解」が得られることが明らかとなり，
舞踊教育の現場で活用することの有効性が示唆された．
[7]速度に基づく切り出しとクラスタリングによる基本動作†
①Content-based retrieval of multimedia information has been investigated in several research projects.
マルチメディア情報のコンテンツ·ベース検索は、いくつかの研究プロジェクトで検討されている。
②In this paper, we will focus on the automatic indexing method of motion information.
本稿では、動作情報の自動索引付けの方法に焦点を当てます。
③Automatic indexing is performed in a pattern matching approach.
自動索引付けは、パターンマッチング手法で実行されます。
④Reference patterns are necessary for pattern matching, so that we will propose two methods to define primitive motions as reference patterns.
パターンを参照するには、パターンマッチングを行う必要があるので、我々は参照パターンとして基本動作を定義する2つの方法を提案します。
⑤One method divides motion data into segmental motion data by detecting the change of motion speed.
一つの方法は、運動速度の変化を検出することにより、生のモーションデータを区切られたモーションデータに分割します。
⑥The other classifies segmental motions such that similar segmental motions are gathered in the same cluster by nearest neighbor algorithm.
もう一つは、同様に分割されたモーションが類似度計算アルゴリズムによって同じクラスタ内に集まるように分割されたモーションを分類します。
⑦In order to evaluate the similarity between two segmental motions, we use the dynamic time warping (DTW) method because each segmental motion takes different time length even if one person performed the same motions.
一人が同じ動作を行った場合でも、それぞれに分割されたモーションが違う時間の長さを取得ので、2つに分割されたモーション間での類似性を評価するために、我々は動的時間短縮（DTW）メソッドを使用します。
⑧Motion data can be converted into symbol sequences which represent primitive motions.
モーションデータは、基本動作を再現するシンボルシークエンスに変換することができます。
⑨Then continuous dynamic programming (CDP) method is used to recognize contents of motion.
その際、連続動的計画法（CDP）メソッドはモーションの内容を認識するために使用されています。
⑩CDP is one of the extensions of DTW.
CDPはDTWの拡張機能の一つです。
⑪It makes us possible to recognize a motion even if it is complex.
複雑なモーションの場合でも、モーションを認識することが可能になります。
⑫At last, we use a bagging approach to merge the two similar clusters which have same primitive motions.
最後に、我々は同じ基本動作を持つ2つの類似クラスタを併合する”Bagging”というアプローチを使用します。
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