Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2021-12-04 |
タイトル |
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タイトル |
機械学習を用いたダンス創作支援のための基盤システムの構築 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Development of an infrastructure system for supporting dance creation using machine learning |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
モーション,ダンス,創作支援,機械学習,3DCG |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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龍谷大学 |
著者所属 |
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龍谷大学 |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Science and Technology/Ryukoku University |
著者名 |
松下, 匠武
曽我, 麻佐子
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著者名(英) |
Takumu, Matsushita
Asako , Soga
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では,機械学習をダンスの創作支援に用いるための基盤として学習用データ作成システム,機械学習,リアルタイムポーズ判別システムからなるシステムを構築した.これまでにモーションキャプチャで収録したプロダンサーのデータを活用できるようにするため,モーションデータから関節の座標や角度を抽出し,ポーズのラベルとともに出力する学習用データ作成システムを開発した.作成した学習用データを用いて機械学習を行い,学習済みモデルを生成した.この学習済みモデルを用いて入力姿勢をリアルタイムに判別するシステムを開発した.ポーズ判別の検証を,実演が困難/容易なポーズ,ヒップホップダンス/日常動作のポーズで行った. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this study, we constructed a system consisting of a learning data preparation system, machine learning, and a real-time pose judgment system as the basis for supporting dance creation. We developed a learning data generation system that extracts the positions and angles of the joints from the motion data and outputs them along with pose labels in order to utilize the data of professional dancers recorded by motion capture. Using the generated training data, machine learning was executed to generate trained models. Accordingly, this trained model enabled us to develop a system that could discriminate input posture in real time. Pose discrimination was verified with poses that were difficult/easy to demonstrate and hip-hop/daily movement poses. |
書誌情報 |
じんもんこん2021論文集
巻 2021,
p. 282-287,
発行日 2021-12-04
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |