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筆者らは2001年より，文化遺産のデジタルアーカイブ技術の一環として無形文化財に着目し，モーションキャプチャによる無形文化財（舞踊動作）の保存，解析，およびその利活用を行う研究に取り組んできた．モーションキャプチャは人間の動作を正確に把握することが可能であるが，それを解析する技術や表現する技術が行われなければ，デジタルアーカイブを積極的に利活用することができない．まず解析する技術として，舞踊動作における「止め」動作の検出によるセグメンテーションと，動作の相関関係の導出による手法を提案した．次に，舞踊と音楽の関係に着目し，音楽のリズム（ビート）と，動作の止め動作のタイミングの間に強い相関があることを明らかにした．一方，蓄積されたデータを表現する技術として，モーションキャプチャデータを人型ロボットに入力し再演させる試みを行った．ここでは，データから得られた関節角度をロボットに合うように変形し入力する必要があるが，元の動作の特徴を保存しながら変形する手法を提案した．近年では，舞踊解析から得られた動きと音楽との関係性の知見を使って「音楽からそれに合った動作を生成する」手法を提案している．このシステムでは，音楽の信号を入力しリズム情報を得，それに合う動作を自動的に生成する．これはちょうど，音楽にあわせて自由に動作を生成するヒップホップダンサーのような能力を実現したものである．その他本講演では，筆者が米国で行った，ビデオ画像からの自由動作生成技術についても簡単に紹介する．
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