印象語による舞踊動作データの分類法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-06-02
• タイトル: 印象語による舞踊動作データの分類法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Categorization of motion capture data using emotional words
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論セッション・概要発表2
• 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: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科／大阪大学サイバーメディアセンター
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科／大阪大学サイバーメディアセンター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University / Cybermedia Center, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University / Cybermedia Center, Osaka University
• 著者名: 沼口, 直紀; 中澤, 篤志; 竹村, 治雄
• 著者名(英): Naoki, Numaguchi; Atsushi, Nakazawa; Haruo, Takemura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，人体動作とそこから受ける印象の関連性を明らかにするため，モーションキャプチャデータから得られる舞踊動作特徴と，ユーザテストから得られた印象評価を比較し関連性を求めた．本研究の背景として，大量のデータを扱う機会の増加によって所望のデータの身体動作の検索・分類が重要となったが，人の動作に対する他者の印象が考慮されていないことが挙げられ，本研究の成果が重要となる．まず，様々な印象を表現する舞踊動作データを取得する．次に，舞踊動作データから関節の角速度と RelatedMotionFeature を使い，舞踊動作データの特徴量を抽出する．一方で，舞踊動作を構成する意味空間構成モデルを明らかにした頭川の成果¹⁾ から選択した 4 つの印象語対を用いて評価実験を行い，各データの印象を決定する．そして抽出した舞踊動作データの特徴量と評価実験によって得られた印象評価の間に相関性がみられるか検討する．検討の結果，関節の角速度は印象語対 「激しいー静か」 と強い正の相関関係があり，RelatedMotionFeature のいくつかの要素は 「広いー狭い」 と正の強い相関関係があることが確認された．今後の課題として，他の印象に対して相関性の高い舞踊動作データの特徴量を検討することが挙げられる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: As more and more applications of human motion capture data are discovered, classification and retrieval techniques for motion capture data have become a hot topic. When classifying motion capture data, the emotional impression which such data makes on us is an interesting. But there are no classification techniques using such impression because the relationship between impression and motion capture data has not been defined clearly. In this paper, I uncovered the relationship between the bodies motion features extracted motion capture data and the impression which the data gave people. First, motion capture data is taken. The angular velocity of joints, Related Motion Features described geometric marker positions of a body are extracted as body motion features for input data. The input data is also showed to users and their impression at each data is taken with respect to the emotion words. Such emotion words are introduced by the Zukawa as impression keywords that can be applied motion of the body. Finally, the correlation between the user-given impressions and selected motion features is calculated. The results show a strong correlation between certain body features and emotion words. For example, angular velocity of all the joints have strong correlations with the emotion words(violent-calm), and Related Motion Feature have some strong correlation with the emotion words(wide-narrow). Future work includes finding other body motion features that have strong correlation with the target emotional words.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2009-CVIM-167, 号 35, p. 1-6, 発行日 2009-06-02
• 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