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アイテム
モーションアーカイブと機械学習を用いた琉球舞踊の姿勢判別と精度検証
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228273
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228273f01662fd-930d-4de3-9d70-335a7e6468a3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CH23133004.pdf (547.8 kB)
2025年9月23日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, CH:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-09-23 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | モーションアーカイブと機械学習を用いた琉球舞踊の姿勢判別と精度検証 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Posture Recognition and Accuracy Verification of Ryukyu Dance Using Motion Archive and Machine Learning | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 龍谷大学大学院理工学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 龍谷大学大学院理工学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Science and Technology, Ryukoku University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Science and Technology, Ryukoku University | ||||||||||
| 著者名 |
阪口, 直樹
× 阪口, 直樹
× 曽我, 麻佐子
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| 著者名(英) |
Naoki, Sakaguchi
× Naoki, Sakaguchi
× Asako, Soga
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では，これまでにモーションキャプチャで取得した舞踊のモーションデータを活用するため，舞踊の知識がなくても容易に舞踊の分類を可能にすることを目的としている．そこで，琉球舞踊のモーションアーカイブと機械学習を用いて男踊りと女踊りの姿勢判別を試みた．特徴量としてモーションデータから得られる関節の角度情報を使用し，琉球舞踊の作品と基本動作の一部から特徴的な姿勢を抽出して学習済みモデルを作成した．判別結果の精度を検証するため，学習済みモデルを用いて判別した姿勢の画像をプロの舞踊家にも判別結果が正しいか評価してもらい，その結果と学習済みモデルを用いた判別結果との比較を行った．その結果，一致率が 64.4% となった． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | This study simplifies the classification of dances, without needing knowledge based on specific dance expertise, by using motion data acquired from demonstrations by professional dancers. To achieve this, we attempted to discriminate the postures of male and female dance using a motion archive of Ryukyuan dances and machine learning. Utilizing joint rotation information obtained from motion data as features, distinctive postures were extracted from selected Ryukyu dance pieces and basic movements to create a trained model. To verify the accuracy of the classification results, images of discerned postures obtained using the trained model were evaluated by a professional dancer. A comparison was then conducted between the assessments by the dancer and the classification results obtained with the trained model. The comparison between the classification results obtained with the trained model and the evaluations by a professional dancer resulted in a concordance rate of 64.4%. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN1010060X | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告人文科学とコンピュータ（CH） 巻 2023-CH-133, 号 4, p. 1-4, 発行日 2023-09-23 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8957 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
