(57)【要約】      （修正有）【課題】一連の身体動作のうち時間軸上で分割されたパートごとに、少なくとも１つの評価項目の評価を行い、一連の身体動作全体に対して、少なくとも１つの評価項目の評価を行う身体動作学習支援装置を提供する。【解決手段】身体動作の身体動作データを取得するモーションキャプチャ装置１１と、この身体動作データを記憶するとともに身体動作データとの比較に用いられる模範動作データを記憶する動作データ記憶装置１２と、身体動作データと模範動作データとを比較することにより身体動作を点数またはランクを用いて評価する評価装置１３と、身体動作データおよび模範動作データを用いて、身体動作をアニメーションで表現するとともに、評価装置１３による評価の結果を表示する評価結果表示装置１４とを備え、一連の身体動作のうち時間軸上で分割されたパートごとに、少なくとも１つの評価項目の評価を行い、一連の身体動作全体に対しても評価を行う。【選択図】図１
2014133015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
練習により習得される一人または二人以上の学習者の身体動作を評価するとともに、模範動作との差異がわかるように前記身体動作をアニメーションで表現する身体動作学習支援装置において、
前記身体動作を身体動作データとして取得するモーションキャプチャ装置と、
前記モーションキャプチャ装置により取得した身体動作データを記憶するとともに、当該身体動作データとの比較に用いられる模範動作データを記憶する動作データ記憶装置と、
前記動作データ記憶装置に記憶されている前記身体動作データと前記模範動作データとを比較することにより前記身体動作を点数またはランクを用いて評価する評価装置と、
前記動作データ記憶装置に記憶されている前記身体動作データおよび前記模範動作データを用いて、前記身体動作を前記アニメーションで表現するとともに、前記評価装置による前記評価の結果を表示する評価結果表示装置と、
を備え、
前記評価装置は、一連の前記身体動作について時間軸上で分割されたパートごとに、少なくとも１つの評価項目の評価を行い、またはさらに、一連の前記身体動作全体に対して、少なくとも１つの評価項目の評価を行う、
ことを特徴とする身体動作学習支援装置。
【請求項２】
前記時間軸上で分割された前記パートごとに、前記評価項目の組み合わせが異なることを特徴とする請求項１に記載の身体動作学習支援装置。
【請求項３】
前記時間軸上で分割されたパートおよび／または前記評価項目が、前記学習者により決定されることを特徴とする請求項１に記載の身体動作学習支援装置。
【請求項４】
前記身体動作および前記模範動作が、舞踊であることを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の身体動作学習支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、練習により習得される身体動作を評価するとともに、模範動作との差異がわかるように当該身体動作をひと形（たとえば、スケルトン）で表現する身体動作学習支援装置に関し、たとえば、民俗舞踊の動作習得において、モーションキャプチャ装置により取得した学習者の身体動作を評価し、当該学習者にアドバイスを与えることができる身体動作学習支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、身体動作学習支援装置として、モーションキャプチャを応用した舞踊の学習支援装置が知られている（非特許文献１，非特許文献２等参照）。
例えば、従来、日本舞踊動作の中で重要とされている身体の重心位置を視覚的に提示することによって、熟練者と学習者との違いを認識できるようにした日本舞踊学習支援装置が知られている。
また、サンバの動作において重要とされているリズムの特性に関して、身体動作の加速度の時間変化の様相を視覚的に提示することによって、熟練者と学習者の違いをフィードバックできるようにしたサンバ学習支援装置も知られている。
これらの、学習支援装置では、一連の身体動作全体に対して、特定の単一評価項目のみを評価している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】通学技法  ＩＥＩＣＥ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ＭＶＥ２００６−８２（２００７−３）  財団法人  電子情報学会
【非特許文献２】通学技法  ＩＥＩＣＥ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ＣＱ２００８−６７（２００９−０１）  財団法人  電子情報学会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
たとえば日本舞踊においては、振付の中に比較的多種類の基本動作を含む多数のシーケンスが連続することが多い。
しかし、上述したように、従来の学習装置では、一連の身体動作全体に対して、特定の単一評価項目のみを評価しているため、上記のような日本舞踊の学習には不向きである。
本発明の目的は、一連の身体動作のうち時間軸上で分割されたパートごとに、少なくとも１つの評価項目の評価を行うこと、またはさらに一連の身体動作全体に対して、少なくとも１つの評価項目の評価を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、以下を要旨とする。
（１）
練習により習得される一人または二人以上の学習者の身体動作を評価するとともに、模範動作との差異がわかるように前記身体動作をアニメーションで表現する身体動作学習支援装置において、
前記身体動作を身体動作データとして取得するモーションキャプチャ装置と、
前記モーションキャプチャ装置により取得した身体動作データを記憶するとともに、当該身体動作データとの比較に用いられる前記模範動作データを記憶する動作データ記憶装置と、
前記動作データ記憶装置に記憶されている前記身体動作データと前記模範動作データとを比較することにより前記身体動作を点数またはランクを用いて評価する評価装置と、
前記動作データ記憶装置に記憶されている前記身体動作データおよび前記模範動作データを用いて、前記身体動作を前記アニメーションで表現するとともに、前記評価装置による前記評価の結果を表示する評価結果表示装置と、
を備え、
前記評価装置は、一連の前記身体動作について時間軸上で分割されたパートごとに、少なくとも１つの評価項目の評価を行い、またはさらに、一連の前記身体動作全体に対して、少なくとも１つの評価項目の評価を行う、
ことを特徴とする身体動作学習支援装置。
（２）
前記時間軸上で分割された前記パートごとに、前記評価項目の組み合わせが異なることを特徴とする（１）に記載の身体動作学習支援装置。
（３）
前記時間軸上で分割されたパートおよび／または前記評価項目が、前記学習者により決定されることを特徴とする（１）に記載の身体動作学習支援装置。
（４）
前記身体動作および前記模範動作が、舞踊であることを特徴とする（１）から（３）の何れか一項に記載の身体動作学習支援装置。
【０００６】
本発明において、「身体動作」は、一定の様式を持つ動作に一定の価値が認められる動作であり、典型的には「舞踊」または「舞踊の振付け」（コレオグラフィー）であり、たとえば氷上ダンス（フィギュアスケート）も含まれる。舞踊は、民族舞踊（たとえば、日本国における盆踊り）であってもよいし、社交ダンスであってもよい。
「学習者」は一人でもよいし、複数でもよい。「学習者」が一人の場合、「身体動作」には一人の模範者の「模範動作」が対応する。
「学習者」が複数の場合、「身体動作」は複数学習者の動作が統合された動作とすることができ、この場合の「模範動作」は複数模範者の動作が統合された動作とすることができる。
また、「学習者」が複数の場合、「身体動作」は複数学習者の動作が別々に定義された複数の身体動作とすることができ、この場合の「模範動作」は、各身体動作に対応する複数の模範者による別々の動作である。
身体動作学習支援装置は、身体動作をアニメーションで表現することができる。このアニメーションは、通常、スケルトン（骨格）で表現することができる。
モーションキャプチャ装置は、光学検出式、磁気検出式等、身体動作をキャプチャできれば手段を問わない。モーションキャプチャ装置では、通常、関節や頭の動きを認識して身体動作をキャプチャする。
本発明では、評価項目は、身体の所定部位のタイミングの一致、動きのスムーズさ等、種々定義できる。評価項目には、動作と音楽との同期評価を含めることができる。また、掛け声の発声タイミングの一致評価も含めることができる。
評価項目は複数の評価項目を用いることが好ましい。「舞踊」または「舞踊の振付け」の評価項目として好ましいものとしては、「動きの大きさ」、「キーポーズ」、「振付」、「協応」、「タイミング」、「なめらかさ」が挙げられ、これらの項目のうち、少なくとも２つ、３つまたは５つ以上の評価項目を用いるのがよい。
評価装置は、評価を点数またはランクで表現できる。具体的には、レーダチャート評価、ＡＢＣ評価、点数評価が評価装置として例示される。専門家が実際に多数の演技を見て採点した結果を統計解析することで、特定の動作の評価を意義することができる。
評価結果表示装置は、身体動作をアニメーションで表現するとともに、評価装置による評価の結果を表示する。評価結果表示装置は、アニメーションに評価結果を表示することもできる。たとえば、評価を３段階に分け、高評価の場合にはアニメーションを青色で表示し、中評価の場合にはアニメーションを黄色で表示し、低評価の場合にはアニメーションを赤色で表示することができる。たとえば、身体上部と身体下部について別々の評価をすることができ、身体上部と身体下部について、評価の色を変えることができる。
評価結果表示装置では、一連の身体動作をパートごとに分割する時間軸を表示することができる。この時間軸においては、分割されたパートごとの評価を、時間軸上に表示することができる。例えば、時間軸上において色分けして評価を表示することができ、評価を３段階に分け、高評価のパートについては、時間軸上のそのパートの部分を青色で表示し、中評価のパートについては黄色で表示し、低評価のパートについては赤色で表示することができる。これにより、身体動作全体の中で、どのパートを改善する必要があるかが一目でわかるようになる。また、表示した時間軸上の特定のパートを選択した場合に、そのパートのアニメーションが表示されるようにすることができる。
本発明では、学習者は時間軸上で分割されたパートを自ら定義することができるように構成できる。たとえば、学習者が、舞踊の全時間を１２分割したり、１６分割することができる。また、学習者は評価項目を適宜設定できる。たとえば、あるパートについては、評価項目を３つとし、他のあるパートについては評価項目を４つとすることができる。この場合の評価項目同士は、全部または一部が一致してもよいし、一致しなくてもよい。
なお、本発明では、スローモーションの身体動作を評価することもできる。この場合には、スローモーションの身体動作データと比較すべきデータは、スローモーションの模範動作データである。
【発明の効果】
【０００７】
学習者は、一連の身体動作のうち時間軸上で分割されたパートごとに、少なくとも１つの評価項目の評価を受けるので、フィードバックにより学習することができる。
さらに、学習者は、一連の身体動作全体に対して、少なくとも１つの評価項目の合計評価または全評価項目の総合評価を受け、フィードバックにより学習することもできる。
フィードバックすることにより、各パートにおける達成度および問題点が明確化されるので、優れた学習効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の身体動作学習支援装置の実施の形態を示す構成ブロック図である。
【図２】図２は、図１に示したモーションキャプチャ装置の一例を示す構成図である。
【図３】図３は、図１の評価装置で模範動作データを用いて複数の評価指標を評価する過程を示す構成図である。
【図４】図４は、図３の時間分節分割装置において振付分割時刻データに基づいて模範動作データを時間分節に分割ずる過程を示す構成図である。
【図５】図５は、図１の評価装置で総合評価得点を導出する階層構造ニューラルネットワークの構成図である。
【図６】図６は、評価結果表示装置による表示画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態を詳しく説明する。
図１は、本発明の一実施形態を示す構成ブロック図である。
図１の身体動作学習支援装置１（身体動作学習支援装置）は、練習により習得される身体動作を評価するとともに、模範動作との差異がわかるように身体動作をひと形（たとえば、スケルトン）で表現することができる。
【００１０】
図１において、身体動作学習支援装置１は、モーションキャプチャ装置１１と、動作データ記憶装置１２と、評価装置１３と、評価結果表示装置１４とを備えている。
モーションキャプチャ装置１１は、学習者Ａの身体動作を身体動作データＤＡＴＡMOTとして取得する。
動作データ記憶装置１２は、モーションキャプチャ装置１１により取得した身体動作データＤＡＴＡMOTを記憶するとともに、身体動作データＤＡＴＡMOTとの比較に用いられる模範動作データＤＡＴＡMDLを記憶する。通常、模範動作データＤＡＴＡMDLは、熟練者の身体動作から得られる。
【００１１】
評価装置１３は、動作データ記憶装置１２に記憶されている身体動作データＤＡＴＡMOTと模範動作データＤＡＴＡMDLとを比較することにより学習者Ａの身体動作を点数またはランクを用いて評価する。評価装置１３は、項目評価部１３１と総合評価部１３２とからなる。
項目評価部１３１は、一連の身体動作のうち時間軸上で分割されたパートごとに、身体動作データＤＡＴＡMOTと模範動作データＤＡＴＡMDLとの比較を行い、複数の評価項目の評価を行う。本実施形態では、図面には示していないが、第ｊ番目のパートの第ｋ番目の評価項目をＩＴＭEST（ｊ，ｋ）で表し、その評価値（点数またはランク）をＶＬEST（ｊ，ｋ）で表す。ただし、ｊ＝１，２，３，・・・，Ｍであり、ｋ＝１，２，３，・・・，Ｎである。
総合評価部１３２は、一連の身体動作全体に対して、評価項目ごとの合計評価または単一の総合評価を行う。
評価項目ごとの合計評価は、たとえば、特定の評価項目ＩＴＭEST（ｊ，ｘ）（ｘは、１，２，３，・・・，Ｎの何れか）についての評価値ＶＬEST（ｊ，ｘ）を全てのパートについて合計したものである。
単一の総合評価は、たとえば、評価値ＶＬEST（ｊ，ｘ）に対して機械学習（本実施形態ではニューラルネットワーク）に基づく人工知能型アルゴリズムを適用し、１００点満点の総合評価得点ＴＯＴＡＬESTを生成する。
【００１２】
評価結果表示装置１４は、動作データ記憶装置１２に記憶されている身体動作データＤＡＴＡMOTおよび模範動作データＤＡＴＡMDLを用いて、身体動作をひと形（本実施形態ではスケルトンのアニメーション）で表現するとともに、評価装置１３による評価の結果を表示する。
【００１３】
図２は、モーションキャプチャ装置１１の一例を示す構成図である。
図２において、モーションキャプチャ装置１１は、学習者の身体に取り付けられた磁気式センサ群１１１とコンピュータ１１２とからなる。
磁気式センサ群１１１から出力される頭部、胸部、腰部、右上腕部、右前腕部、右手部、左上腕部、左前腕部、左手部、右大腿部、右脛部、右足部、左大腿部、左脛部、左足部の姿勢データおよび腰部の位置データは、コンピュータ１１２中のソフトウェア上に再現されたひと形（骨格構造人体モデルＭＤＬSKLTN）に適用して得られる頭頂部、首関節、胸部−腰部間関節、右肩関節、右肘関節、右手首関節、右手先部、左肩関節、左肘関節、左手首関節、左手先部、右股関節、右膝関節、右足首関節、右つま先部、左股関節、左膝関節、左足首関節、左つま先部の位置を一定の時間間隔で取得した時系列データを身体動作データＤＡＴＡMOTとして出力する。
【００１４】
図３は、項目評価部１３１で模範動作データＤＡＴＡMDLを用いて複数の評価指標を評価する過程を示す構成図である。
項目評価部１３１は、時間分節分割装置１３１１と模範データ／学習者データ間時間差計算装置１３１２と項目評価装置１３１３とを備えている。
図３において、時間分節分割装置１３１１は、図４（振付分割時刻データＤＡＴＡDIVに基づいて模範動作データＤＡＴＡMDLを時間分節に分割する過程を示す構成図）に示すように、舞踊指導者が振付分割時刻データＤＡＴＡDIVとして入力したＮ個の分割時刻に従って、第１時間分節は動作開始から振付分割時刻データＤＡＴＡDIVの第１分割時刻まで、第ｉ時間分節（２≦ｉ≦Ｎ）は第（ｉ−１）時間分節の終了時刻直後から第ｉ分割時刻まで、第（Ｎ＋１）時間分節は第Ｎ時間分節の終了直後から動作終了までとして模範動作データＤＡＴＡMDLを時間分節に分割し、時間分節データＤＡＴＡPARTとして出力する。
【００１５】
図３において、模範データ／学習者データ間時間差計算装置１３１２は、学習者の身体動作データＤＡＴＡMOTに関して、模範動作データＤＡＴＡMDLの各データ取得時刻の各関節位置から計算される右肩関節、右肘関節、右手首関節、左肩関節、左肘関節、左手首関節、右股関節、右膝関節、左股関節、左膝関節の角度によって示される全身の身体姿勢に対応する姿勢の発生時刻をＤＰマッチング法により求め、模範動作データＤＡＴＡMDLにおける発生時刻に対する身体動作データＤＡＴＡMOTにおける発生時刻の差を全身姿勢時間差データＤＡＴＡDIF_TBとして出力する。
【００１６】
また、学習者の身体動作データＤＡＴＡMOTに関して、模範動作データＤＡＴＡMDLの各データ取得時刻の右肘関節、右手首関節、左肩関節、左肘関節、左手首関節の角度によって示される上半身の身体姿勢に対応する上半身姿勢の発生時刻をＤＰマッチング法により求め、模範動作データＤＡＴＡMDLにおける発生時刻に対する身体動作データＤＡＴＡMOTにおける発生時刻の差を上半身姿勢時間差データＤＡＴＡDIF_UBとして出力する。
さらに、学習者の身体動作データＤＡＴＡMOTに関して、模範動作データＤＡＴＡMDLの各データ取得時刻の右股関節、右膝関節、左股関節、左膝関節の角度によって示される下半身の身体姿勢に対応する下半身姿勢の発生時刻をＤＰマッチング法により求め、模範動作データＤＡＴＡMDLにおける発生時刻に対する身体動作データＤＡＴＡMOTにおける発生時刻の差を下半身姿勢時間差データＤＡＴＡDIF_LBとして出力する。
【００１７】
項目評価装置１３１３で評価される評価項目は、以下のようにしてあらかじめ選定される。
図２のモーションキャプチャ装置１１によって異なる修得度を有する複数の舞踊学習者の身体動作データＤＡＴＡMOTのサンプル群をあらかじめ取得し、身体動作データＤＡＴＡMOTを用いて既存のコンピュータグラフィックスアニメーション製作ソフトウェアによってアニメーション群を作成し、舞踊指導者がアニメーション群のそれぞれのアニメーションに対して動作の様相を評価した自由記述の文章群を記述する。文章群を、質的データ解析法であるＳＣＡＴ法（Ｓｔｅｐｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｄｉｎｇ  ａｎｄ  Ｔｈｅｏｒｉｚａｔｉｏｎ法）によりコード化し、抽出されたコード群を評価指標ごとにカテゴリー化することによって、舞踊指導者が動作の様相を評価するのに用いた複数の評価指標を選定する。項目評価装置１３１３は、時間分節ごとに、上記手順で選定された項目である動きの大きさ、キーポーズ、振付、協応、タイミング、なめらかさの評価値ＶＬESTを出力する。
【００１８】
評価値ＶＬESTについて、動きの大きさの評価値は、上半身の動作および下半身の動作に分離して以下のようにして計算される。第ｉ番目の時間分節中において、模範動作データＤＡＴＡMDLの頭頂部、右肘関節、右手首関節、右手先部、左肘関節、左手首関節、左手先部の７点のそれぞれがたどる軌跡の長さを導出し、軌跡の長さの平均値ＬT、U（ｉ）を求める。同様に、学習者の身体動作データＤＡＴＡMOTの頭頂部、右肘関節、右手首関節、右手先部、左肘関節、左手首関節、左手先部の７点のそれぞれがたどる軌跡の長さを導出し、軌跡の長さの平均値ＬS,U（ｉ）を求める。ＬT,U（ｉ）に対するＬS,U（ｉ）の差ＬU（ｉ）＝ＬS,U（ｉ）−ＬT,U（ｉ）を第ｉ時間分節における学習者の上半身の動きに対する評価項目動きの大きさを示すものと見なして、０を理想値とする評価値ＶＬESTとして出力する。
【００１９】
他方、第ｉ番目の時間分節中において、模範動作データＤＡＴＡMDLの右膝関節、右足首関節、右つま先部、左膝関節、左足首関節、左つま先部の６点のそれぞれがたどる軌跡の長さを導出し、軌跡の長さの平均値ＬT,L（ｉ）を求める。同様に、身体動作データＤＡＴＡMOTの右膝関節、右足首関節、右つま先、左膝関節、左足首関節、左つま先の６点のそれぞれがたどる軌跡の長さを導出し、軌跡の長さの平均値ＬS,L（ｉ）を求める。ＬT,L（ｉ）に対するＬS,L（ｉ）の差ＬL（ｉ）＝ＬS,L（ｉ）−ＬT,L（ｉ）を第ｉ時間分節における学習者の下半身の動きに対する評価項目動きの大きさを示すものと見なして、０を理想値とする評価値ＶＬESTとして出力する。
【００２０】
評価値ＶＬESTについて、キーポーズの評価値は以下のようにして計算される。第ｉ番目の時間分節の終了時刻における全身の姿勢を振付の第ｉ時間分節におけるキーポーズと見なし、頭頂部、首関節部、右肩関節、右肘関節、右手首関節、右手先部、左肩関節、左肘関節、左手首関節、左手先部、腰−胸部間関節、右股関節、右膝関節、右足首関節、右つま先部、左股関節、左膝関節、左足首関節、左つま先部の１９点のそれぞれに関して、模範動作データＤＡＴＡMDLにおける位置と、身体動作データＤＡＴＡMOTにおける位置との差の大きさを計算して、全１９点の位置の差の平均値Ｄ（ｉ）を導出する。この値を第ｉ時間分節における学習者の評価項目キーポーズの習得の度合を示すものと見なして、０を理想値とする評価値ＶＬESTとして出力する。
【００２１】
評価値ＶＬESTについて、振付の評価値は、上半身の動作および下半身の動作に分離して以下のようにして計算される。第ｉ番目の時間分節中の各時刻において、頭頂部、右肘関節、右手首関節、右手先部、左肘関節、左手首関節、左手先部の７点のそれぞれに関して、模範動作データＤＡＴＡMDLにおける位置と、身体動作データＤＡＴＡMOTにおける位置との差の大きさを計算して、全７点の位置の差の平均値を導出する。第ｉ番目の時間分節中のすべて時刻の平均値の平均値ＣU（ｉ）を計算し、この値を第ｉ時間分節における学習者の上半身の動きに対する評価項目振付の習得の度合を示すものと見なして、０を理想値とする評価値ＶＬESTとして出力する。
【００２２】
他方、第ｉ番目の時間分節中の各時刻において、右膝関節、右足首関節、右つま先部、左膝関節、左足首関節、左つま先部の６点のそれぞれに関して、模範動作データＤＡＴＡMDLにおける位置と、動作データＤＡＴＡMOTにおける位置との差の大きさを計算して、全６点の位置の差の平均値を導出する。第ｉ番目の時間分節中のすべての時刻の平均値の平均値ＣL（ｉ）を計算し、この値を第ｉ時間分節における学習者の下半身の動きに対する評価項目振付の習得の度合を示すものと見なして、０を理想値とする評価値ＶＬESTとして出力する。
【００２３】
評価値ＶＬESTについて、協応の評価値は、上半身の動作および下半身の動作における各身体姿勢の出現時間の差として以下のようにして計算される。
第ｉ時間分節中の各時刻において、模範データ／学習者データ間時間差計算装置１３１２が出力した上半身姿勢時間差データＤＡＴＡDIF_UBが示す模範動作データＤＡＴＡMDLに対する動作データＤＡＴＡMOTの上半身の身体姿勢の出現時間の差の大きさと、模範データ／学習者データ間時間差計算装置１３１２が出力した下半身姿勢時間差データＤＡＴＡDIF_LBが示す模範動作データＤＡＴＡMDLに対する動作データＤＡＴＡMOTの下半身の身体姿勢の出現時間の差の大きさとの間の差の大きさを導出する。
第ｉ番目の時間分節中のすべての差の平均値Ｅ（ｉ）を計算し、この値を第ｉ時間分節における評価項目協応の習得の度合を示すものと見なして、０を理想値とする評価値ＶＬESTとして出力する。
【００２４】
評価値ＶＬESTついて、タイミングの評価値は、模範動作データＤＡＴＡMDLにおける各身体姿勢の出現時刻に対する学習者の動作データＤＡＴＡMOTにおける対応身体姿勢の出現時刻の差として以下のように計算される。
第ｉ時間分節中の各時刻において、模範データ／学習者データ間時間差計算装置１３１２が出力した全身姿勢時間差データＤＡＴＡDIF_TBが示す模範動作データＤＡＴＡMDLに対する動作データＤＡＴＡMOTの身体姿勢の出現時間の差の大きさを導出する。第ｉ番目の時間分節中のすべての差の平均値Ｔ（ｉ）を計算し、この値を第ｉ時間分節における評価項目タイミングの習得の度合を示すものと見なして、０を理想値とする評価値ＶＬESTとして出力する。
【００２５】
評価値ＶＬESTについて、なめらかさの評価値は以下のように計算される。
第ｉ時間分節中の各時刻において、頭頂部、右肘関節、右手首関節、右手先部、左肘関節、左手首関節、左手先部、右膝関節、右足首関節、右つま先部、左膝関節、左足首関節、左つま先部の１３点のそれぞれに関して、模範動作データＤＡＴＡMDLの全１３点の平均加速度と、動作データＤＡＴＡMOTの全１３点の平均加速度の差の大きさを導出する。第ｉ番目の時間分節中のすべての差の大きさの平均値Ａ（ｉ）を計算し、この値を第ｉ時間分節における評価項目なめらかさの習得の度合を示すものと見なして、０を理想値とする評価値ＶＬESTとして出力する。
【００２６】
図５は、評価装置１３２で総合評価得点を導出する構成図である。
図５において、階層構造ニューラルネットワーク１３２１は、入力層ユニット群１３２２、中間層ユニット群１３２３、出力層ユニット群１３２４からなる。
入力層ユニット群１３２２の各ユニットはすべてそれぞれが特定の結合重み値を持って中間層ユニット群１３２３のすべてのユニットと結合されており、中間層ユニット群１３２３中の各ユニットはすべてそれぞれが特定の結合重み値を持って出力層ユニット群１３２４と結合されている。項目評価部１３１から出力される評価値ＶＬEST（ｊ，ｋ）が総合評価部１３２のニューラルネットワーク１３２１へ入力され、入力層ユニット群１３２２中の第ｉユニットへの入力値ｘiが決定される。入力層ユニット群１３２２中のＭ個のユニットすべてへの入力値が決定されると、中間層ユニット群１３２３中の第ｊユニットにおいて、中間層ユニット群１３２３中の第ｉユニットと第ｊユニットとの間の結合重み値ｗijを用いて次式の中間値ｙjが計算される。
ｙj＝１／［１＋ｅｘｐ｛−（ｗ1jｘ1＋ｗ2jｘ2＋・・・＋ｗMjｘM）｝］
【００２７】
中間層ユニット群１３２３中のＫ個のユニットすべてにおいて中間値が計算されると、出力層ユニット群１３２４において、中間層ユニット群１３２３中の第ｊユニットと出力層ユニット群１３２４ユニットとの間の結合重み値ｖjを用いて次式の出力値ｚが計算され、その値が１００点満点の総合評価得点ＴＯＴＡＬESTとなる。
ｚ＝ｖ1ｙ1＋ｖ2ｙ2＋・・・＋ｖKｙK
【００２８】
階層構造ニューラルネットワーク１３２１に対して、以下のようにしてあらかじめ学習作業が行われる。
あらかじめ取得された動作データＤＡＴＡMOTのサンプル群のそれぞれを、項目評価部１３１に入力してサンプル評価値群を得、同時に、サンプル群を使用して作成されたそれぞれのアニメーションに対して舞踊指導者が１００点満点の評価を行い、総合評価得点サンプル群を得る。そして、サンプル評価値群を入力教師データとし、総合評価得点サンプル群を出力教師データとして、バックプロパゲーション法により階層構造ニューラルネットワーク１３２１中のユニット間の結合重み値を導出する。
【００２９】
図６に、評価結果表示装置１４による表示画面ＤＳＰＬを示す。
本実施形態では、表示画面ＤＳＰＬに評価が評価項目ごとに評価値ＶＬESTで表示されるとともに、各評価についてのレーダチャートＣＨＲＴが表示されている。また、総合評価として総合点が「得点」欄に記載されている。
表示画面ＤＳＰＬの下部には、第何番の第何拍目かを示すインジケータＩＤＣおよび所望番の所望拍に表示を移動するためのスライダＳＬＤが設けられている。
図６では、評価項目として、「動きの大きさ」、「キーポーズ」、「振付」、「動作の協応」、「タイミング」、「なめらかさ」が挙げられている。
図６では、レーダチャートＣＨＲＴおよび評価値ＶＬESTとともに、骨格構造人体モデルＭＤＬSKLTNがアニメーションで示される。これにより、学習者は、一連の身体動作全体に対して、評価項目の合計評価や全評価項目の総合評価を受けることができるので、欠点や達成点を知ることができる。
【符号の説明】
【００３０】
１  身体動作学習支援装置
１１  モーションキャプチャ装置
１２  動作データ記憶装置
１３  評価装置
１４  評価結果表示装置
１１１  磁気式センサ群
１１２  コンピュータ
１３１  項目評価部
１３２  総合評価部
１３１１  時間分節分割装置
１３１２  模範データ／学習者データ間時間差計算装置
１３１３  項目評価装置
１３２１  階層構造ニューラルネットワーク
１３２２  入力層ユニット群
１３２３  中間層ユニット群
１３２４  出力層ユニット群
Ａ  学習者
ＣＨＲＴ  レーダチャート
ＤＡＴＡDIF_TB  全身姿勢時間差データ
ＤＡＴＡDIF_UB  上半身姿勢時間差データ
ＤＡＴＡDIF_LB  下半身姿勢時間差データ
ＤＡＴＡDIV  振付分割時刻データ
ＤＡＴＡMOT  動作データ
ＤＡＴＡMDL  模範動作データ
ＤＡＴＡPART  時間分節データ
ＩＴＭEST（ｊ，ｋ）  評価項目
ＩＤＣ  インジケータ
ＭＤＬSKLTN  骨格構造人体モデル（スケルトン）
ＳＬＤ  スライダ
ＴＯＴＡＬEST  総合評価得点
ＶＬEST（ｊ，ｋ），ＶＬEST  評価値（点数またはランク）
【図１】
2014133015.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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