(57)【要約】【課題】手話動作の連続動作データから、精度よく個々の手話動作データを切り出す手話動作データ切り出し装置を提供する。【解決手段】手話動作データ切り出し装置１は、連続動作データの動き変化量に基づいて連続動作データから粗動作データを切り出す手話粗動作切り出し手段２０と、粗動作データを時間方向に正規化する粗動作データ正規化手段３１と、複数の正規化データを平均化する正規化データ平均化手段３２と、各正規化データと平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、基本姿勢と単語の手話動作との移行動作区間として決定する移行動作区間決定手段３３と、正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する粗動作データから除去して、手話動作ごとのデータである手話本動作データを切り出す移行動作区間除去手段３４と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
2011227792.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動きを伴わない基本姿勢を各動作の前後に入れて演者が行った連続動作のモーションキャプチャデータである連続動作データから、前記基本姿勢を区切りとした動作ごとのデータを切り出す動作データ切り出し装置であって、
前記連続動作データの時間ごとの動き変化量に基づいて前記基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内で前記連続動作データを分割することで、粗動作データを切り出す粗動作切り出し手段と、
この粗動作切り出し手段で切り出された複数の粗動作データを時間方向に正規化した複数の正規化データを生成する粗動作データ正規化手段と、
この粗動作データ正規化手段で正規化した複数の正規化データを平均化して平均データを生成する正規化データ平均化手段と、
前記各正規化データと、前記平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、前記基本姿勢と前記各動作との移行動作区間として決定する移行動作区間決定手段と、
この移行動作区間決定手段で決定した前記正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する前記粗動作データから除去して、前記動作ごとのデータである本動作データを切り出す移行動作区間除去手段と、
を備えることを特徴とする動作データ切り出し装置。
【請求項２】
動きを伴わない基本姿勢を単語の手話動作の前後に入れて演者が行った手話の連続動作のモーションキャプチャデータである連続動作データから、前記基本姿勢を区切りとした手話動作ごとのデータを切り出す動作データ切り出し装置であって、
前記連続動作データの時間ごとの動き変化量に基づいて前記基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内で前記連続動作データを分割することで、粗動作データを切り出す粗動作切り出し手段と、
この粗動作切り出し手段で切り出された複数の粗動作データを時間方向に正規化した複数の正規化データを生成する粗動作データ正規化手段と、
この粗動作データ正規化手段で正規化した複数の正規化データを平均化して平均データを生成する正規化データ平均化手段と、
前記各正規化データと、前記平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、前記基本姿勢と前記単語の手話動作との移行動作区間として決定する移行動作区間決定手段と、
この移行動作区間決定手段で決定した前記正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する前記粗動作データから除去して、前記手話動作ごとのデータである手話本動作データを切り出す移行動作区間除去手段と、
を備えることを特徴とする動作データ切り出し装置。
【請求項３】
前記粗動作切り出し手段は、
前記連続動作データの時間ごとの動き変化量を計算する動き変化量計算手段と、
この動き変化量計算手段で計算した動き変化量が予め定めた第１閾値よりも小さく、かつ、その状態が予め定めた第２閾値よりも長い時間継続した時間区間を前記基本姿勢の時間区間と判定する動作静止区間判定手段と、
この動作静止区間判定手段で判定した時間区間内で前記連続動作データを分割する粗動作データ分割手段と、
を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の動作データ切り出し装置。
【請求項４】
前記移行動作区間決定手段は、
前記各正規化データと、前記平均データとの差分を計算する差分計算手段と、
この差分計算手段で計算した差分に基づいて、前記各正規化データの時間ごとの差分変化量を計算する差分変化量計算手段と、
この差分変化量計算手段で計算した差分変化量が予め定めた前記閾値である第３閾値よりも小さい時間区間を前記移行動作区間と判定する移行動作区間判定手段と、
を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の動作データ切り出し装置。
【請求項５】
動きを伴わない基本姿勢を各動作の前後に入れて演者が行った連続動作のモーションキャプチャデータである連続動作データから、前記基本姿勢を区切りとした動作ごとのデータを切り出すために、コンピュータを、
前記連続動作データの時間ごとの動き変化量に基づいて前記基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内で前記連続動作データを分割することで、粗動作データを切り出す粗動作切り出し手段、
この粗動作切り出し手段で切り出された複数の粗動作データを時間方向に正規化した複数の正規化データを生成する粗動作データ正規化手段、
この粗動作データ正規化手段で正規化した複数の正規化データを平均化して平均データを生成する正規化データ平均化手段、
前記各正規化データと、前記平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、前記基本姿勢と前記各動作との移行動作区間として決定する移行動作区間決定手段、
この移行動作区間決定手段で決定した前記正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する前記粗動作データから除去して、前記動作ごとのデータである本動作データを切り出す移行動作区間除去手段、
として機能させることを特徴とする動作データ切り出しプログラム。
【請求項６】
動きを伴わない基本姿勢を単語の手話動作の前後に入れて演者が行った手話の連続動作のモーションキャプチャデータである連続動作データから、前記基本姿勢を区切りとした手話動作ごとのデータを切り出すために、コンピュータを、
前記連続動作データの時間ごとの動き変化量に基づいて前記基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内で前記連続動作データを分割することで、粗動作データを切り出す粗動作切り出し手段、
この粗動作切り出し手段で切り出された複数の粗動作データを時間方向に正規化した複数の正規化データを生成する粗動作データ正規化手段、
この粗動作データ正規化手段で正規化した複数の正規化データを平均化して平均データを生成する正規化データ平均化手段、
前記各正規化データと、前記平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、前記基本姿勢と前記単語の手話動作との移行動作区間として決定する移行動作区間決定手段、
この移行動作区間決定手段で決定した前記正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する前記粗動作データから除去して、前記手話動作ごとのデータである手話本動作データを切り出す移行動作区間除去手段、
として機能させることを特徴とする動作データ切り出しプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モーションキャプチャで取得した連続した複数の動作を示す動作データから、個々の動作を示す動作データを切り出す動作データ切り出し装置および動作データ切り出しプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＧ（コンピュータグラフィックス）技術が発達し、人間が行う動作をＣＧによって、ＣＧキャラクタとして、実写映像に合成して表示したり、アニメーションによって動作させたり等の手法が確立してきている。
このような人間が行う動作を高い精度でＣＧデータとして作成する場合、人間の動作を示す動作データをモーションキャプチャによって取得する手法が一般的である。
【０００３】
このモーションキャプチャは、演者の身体動作を数値データとして取得するものである。例えば、光学式のモーションキャプチャは、演者である人間の身体に複数のマーカ（再帰反射性を有する小球体）を貼り付け、複数の赤外線カメラによってマーカを撮影し、それぞれのカメラで撮影したマーカ像から、マーカの位置座標を３次元的に取得する。これによって、演者のマーカを貼り付けた身体部位と、ＣＧキャラクタの身体部位とを対応付けて、同じ座標位置で変化させることで、演者と同様の身体動作をＣＧキャラクタに行わせることができる。
【０００４】
このように、人間の動作をＣＧキャラクタで動作させる応用として、手話動作を手話ＣＧとして提示することも一般的に行われている。
この手話ＣＧを生成する場合、日本語の単語に対応する多くの手話動作データを取得する必要があり、モーションキャプチャを用いて、個々の手話動作データを個別に取得していたのでは、多くの時間を費やしてしまう。そこで、通常は、モーションキャプチャ作業を効率的に行うため、演者が一単語の手話動作を終えるごとにモーションキャプチャのデータ取得を停止するのではなく、演者が複数の単語の手話動作を連続して行い、モーションキャプチャで連続してデータ取得を行った後、一単語ごとに動作データを分離する作業を行っている。
【０００５】
また、この連続した動作は、後から動作データの分離を行う作業者が、単語の区切りを認識できるように、一単語の動作間で直立姿勢等の予め定めた基本姿勢をとっている。すなわち、作業者は、モーションキャプチャで取得した連続動作データを３次元座標空間上に再生した映像を視認しつつ、直立姿勢等の予め定めた基本姿勢ごとに動作データを分離することで、一単語ごとに動作データを分離する作業を行っている。
【０００６】
しかし、このように、基本姿勢ごとに動作データを切り出す手法では、基本姿勢から手話動作に移行する際の動作が単語の動作データ内に含まれてしまう。この場合、複数の単語の動作データを連結して一連の手話動作を行う動作データを生成しようとすると、基本姿勢から手話動作に移行する動作が単語の動作間に含まれてしまう。このため、たとえ、モーフィング等によって単語動作間の連結を行っても、基本姿勢から手話開始までの手の位置変化が大きいため、人間が行うような自然な手話動作とはならない。
【０００７】
そこで、連続動作データから、基本姿勢を基準として単語の動作データを切り出した後、さらに、手話熟練者が、実際の手話動作の動作データを再生した映像を視認しつつ、手話動作の本動作だけを切り出す作業を行っているのが現状である。
また、このような基本姿勢ごとに動作データの切り出しを行う手法以外に、手話動作を連続して行った動作データから、動き等の特徴量の変化が極小となる境界を求めて、その境界を単語動作間の境界として、単語の動作データを切り出す技術が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第３６２３３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前記した特許文献１で開示された技術では、動き等の特徴量の変化が極小となる境界で動作データを分割し、個々の単語の動作データを切り出している。しかし、この特徴量の変化が極小となる境界は、厳密に単語間でのみ発生するとは限らず、一単語の動作内でそのような動き等の特徴量の変化が極小となる状態が発生すると、単語動作の途中で、動作データを誤って切り出してしまうという問題がある。
【００１０】
また、この問題を解決するためには、確実に単語間で変化が極小となる状態を発生させるように、単語動作間で一定の静止時間を確保する必要がある。しかし、この場合、演者は、単語間で意識的に動きを止める等の不自然な動作を強いられることになり、演者の負担が大きくなってしまう。さらに、前記した基本姿勢ごとに動作データを切り出す手法と同様に、切り出した動作データには、前後に実際の手話動作以外の不要な静止状態が含まれることになり、それらを連結した場合に、人間が行うような自然な手話動作とはならないという問題がある。
【００１１】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、連続した複数の動作を示す動作データから、精度よく個々の動作データを切り出すことが可能な動作データ切り出し装置および動作データ切り出しプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、前記課題を解決するために創案されたものであり、まず、請求項１に記載の動作データ切り出し装置は、動きを伴わない基本姿勢を各動作の前後に入れて演者が行った連続動作のモーションキャプチャデータである連続動作データから、前記基本姿勢を区切りとした動作ごとのデータを切り出す動作データ切り出し装置であって、粗動作切り出し手段と、粗動作データ正規化手段と、正規化データ平均化手段と、移行動作区間決定手段と、移行動作区間除去手段と、を備える構成とした。
【００１３】
かかる構成において、動作データ切り出し装置は、粗動作切り出し手段によって、連続動作データの時間ごとの動き変化量に基づいて、動きを伴わない基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内で連続動作データを分割する。これによって、連続動作データから、おおまかな１つの動作ごとデータである粗動作データが切り出される。
【００１４】
そして、動作データ切り出し装置は、粗動作データ正規化手段によって、粗動作切り出し手段で切り出された複数の粗動作データを時間方向に正規化する。これによって、時間長が揃った複数の正規化データが生成される。
そして、動作データ切り出し装置は、正規化データ平均化手段によって、粗動作データ正規化手段で正規化した複数の正規化データを平均化して平均データを生成する。
【００１５】
また、動作データ切り出し装置は、移行動作区間決定手段によって、各正規化データと、平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、基本姿勢と各動作との移行動作区間として決定する。これは、動作を行った区間では、正規化データごとに動作が異なることで、各正規化データと平均データとの差分がランダムな値となり、移行動作区間では、各正規化データにおいてほぼ同様な動きとなることで、平均データとの差が小さくなるためである。
【００１６】
そして、動作データ切り出し装置は、移行動作区間除去手段によって、移行動作区間決定手段で決定した正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する粗動作データから除去する。これによって、粗動作データから動作ごとのデータである本動作データが切り出される。
【００１７】
また、請求項２に記載の動作データ切り出し装置は、動きを伴わない基本姿勢を単語の手話動作の前後に入れて演者が行った手話の連続動作のモーションキャプチャデータである連続動作データから、前記基本姿勢を区切りとした手話動作ごとのデータを切り出す動作データ切り出し装置であって、粗動作切り出し手段と、粗動作データ正規化手段と、正規化データ平均化手段と、移行動作区間決定手段と、移行動作区間除去手段と、を備える構成とした。
【００１８】
かかる構成において、動作データ切り出し装置は、粗動作切り出し手段によって、連続動作データの時間ごとの動き変化量に基づいて、動きを伴わない基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内で連続動作データを分割する。これによって、おおまかな１つの動作ごとデータである粗動作データが切り出される。
【００１９】
そして、動作データ切り出し装置は、粗動作データ正規化手段によって、粗動作切り出し手段で切り出された複数の粗動作データを時間方向に正規化する。これによって、時間長が揃った複数の正規化データが生成される。
そして、動作データ切り出し装置は、正規化データ平均化手段によって、粗動作データ正規化手段で正規化した複数の正規化データを平均化して平均データを生成する。
また、動作データ切り出し装置は、移行動作区間決定手段によって、各正規化データと、平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、基本姿勢と単語動作との移行動作区間として決定する。
【００２０】
そして、動作データ切り出し装置は、移行動作区間除去手段によって、移行動作区間決定手段で決定した正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する粗動作データから除去する。これによって、粗動作データから手話動作ごとのデータである手話本動作データが切り出される。
【００２１】
さらに、請求項３に記載の動作データ切り出し装置は、請求項１または請求項２に記載の動作データ切り出し装置において、粗動作切り出し手段が、動き変化量計算手段と、動作静止区間判定手段と、粗動作データ分割手段と、を備える構成とした。
【００２２】
かかる構成において、動作データ切り出し装置は、粗動作切り出し手段において、動き変化量計算手段によって、連続動作データの時間ごとの動き変化量を計算する。そして、動作データ切り出し装置は、動作静止区間判定手段によって、動き変化量計算手段で計算した動き変化量が予め定めた第１閾値よりも小さく、かつ、その状態が予め定めた第２閾値よりも長い時間継続した時間区間を基本姿勢の時間区間と判定する。これは、基本姿勢が、動きを伴わないものであるため、ある時間以上静止状態が継続するためである。
【００２３】
そして、動作データ切り出し装置は、粗動作データ分割手段によって、動作静止区間判定手段で判定した時間区間内で連続動作データを分割する。これによって、連続動作データから、おおまかな１つの動作ごとデータである粗動作データが切り出される。
【００２４】
また、請求項４に記載の動作データ切り出し装置は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の動作データ切り出し装置において、移行動作区間決定手段が、差分計算手段と、差分変化量計算手段と、移行動作区間判定手段と、を備える構成とした。
【００２５】
かかる構成において、動作データ切り出し装置は、移行動作区間決定手段において、差分計算手段によって、各正規化データと、平均データとの差分を計算する。そして、動作データ切り出し装置は、差分変化量計算手段によって、正規化データごとに、差分計算手段で計算した差分の時間ごとの変化量である差分変化量を計算する。
そして、動作データ切り出し装置は、移行動作区間判定手段によって、差分変化量計算手段で計算した差分変化量が予め定めた閾値（第３閾値）よりも小さい時間区間を移行動作区間と判定する。
【００２６】
また、請求項５に記載の動作データ切り出しプログラムは、動きを伴わない基本姿勢を各動作の前後に入れて演者が行った連続動作のモーションキャプチャデータである連続動作データから、前記基本姿勢を区切りとした動作ごとのデータを切り出すために、コンピュータを、粗動作切り出し手段、粗動作データ正規化手段、正規化データ平均化手段、移行動作区間決定手段、移行動作区間除去手段、として機能させる構成とした。
【００２７】
かかる構成において、動作データ切り出しプログラムは、粗動作切り出し手段によって、連続動作データの時間ごとの動き変化量に基づいて、動きを伴わない基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内で連続動作データを分割する。これによって、連続動作データから、おおまかな１つの動作ごとデータである粗動作データが切り出される。
そして、動作データ切り出しプログラムは、粗動作データ正規化手段によって、粗動作切り出し手段で切り出された複数の粗動作データを時間方向に正規化する。これによって、時間長が揃った複数の正規化データが生成される。
【００２８】
そして、動作データ切り出しプログラムは、正規化データ平均化手段によって、粗動作データ正規化手段で正規化した複数の正規化データを平均化して平均データを生成する。
また、動作データ切り出しプログラムは、移行動作区間決定手段によって、各正規化データと、平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、基本姿勢と各動作との移行動作区間として決定する。
【００２９】
そして、動作データ切り出しプログラムは、移行動作区間除去手段によって、移行動作区間決定手段で決定した正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する粗動作データから除去する。これによって、粗動作データから動作ごとのデータである本動作データが切り出される。
【００３０】
さらに、請求項６に記載の動作データ切り出しプログラムは、動きを伴わない基本姿勢を単語の手話動作の前後に入れて演者が行った手話の連続動作のモーションキャプチャデータである連続動作データから、前記基本姿勢を区切りとした手話動作ごとのデータを切り出すために、コンピュータを、粗動作切り出し手段、粗動作データ正規化手段、正規化データ平均化手段、移行動作区間決定手段、移行動作区間除去手段、として機能させる構成とした。
【００３１】
かかる構成において、動作データ切り出しプログラムは、粗動作切り出し手段によって、連続動作データの時間ごとの動き変化量に基づいて、動きを伴わない基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内で連続動作データを分割する。これによって、おおまかな１つの動作ごとデータである粗動作データが切り出される。
【００３２】
そして、動作データ切り出しプログラムは、粗動作データ正規化手段によって、粗動作切り出し手段で切り出された複数の粗動作データを時間方向に正規化する。これによって、時間長が揃った複数の正規化データが生成される。
そして、動作データ切り出しプログラムは、正規化データ平均化手段によって、粗動作データ正規化手段で正規化した複数の正規化データを平均化して平均データを生成する。
【００３３】
また、動作データ切り出しプログラムは、移行動作区間決定手段によって、各正規化データと、平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、基本姿勢と単語動作との移行動作区間として決定する。
そして、動作データ切り出しプログラムは、移行動作区間除去手段によって、移行動作区間決定手段で決定した正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する粗動作データから除去する。これによって、粗動作データから手話動作ごとのデータである手話本動作データが切り出される。
【発明の効果】
【００３４】
本発明は、以下に示す優れた効果を奏するものである。
請求項１，５に記載の発明によれば、モーションキャプチャから取得した連続動作データに動きを伴わない区間を設けているため、確実に個々の動作のデータの境界を分離して切り出すことができる。また、このとき、本発明は、基本姿勢等の余分なデータを削除することができるため、個々の動作のデータのみを精度よく切り出すことができる。
【００３５】
請求項２，６に記載の発明によれば、モーションキャプチャから取得した手話動作の連続動作データに動きを伴わない区間を設けているため、確実に個々の手話動作のデータの境界を分離して切り出すことができる。また、このとき、本発明は、基本姿勢等の余分なデータを削除するため、個々の手話動作のデータのみを精度よく切り出すことができる。これによって、本発明により切り出した個々の手話動作のデータを連結した場合、人間が行うような自然な手話動作をＣＧによって再現することができる。
【００３６】
請求項３に記載の発明によれば、連続動作データから、動きを伴わない基本姿勢の時間区間を検出するため、確実に動作間の区切りを検出することができる。これによって、本発明は、確実に１つの動作ごとのデータを切り出すことができる。
【００３７】
請求項４に記載の発明によれば、正規化データと平均データとの差分の変化量によって基本姿勢と動作との移行動作区間を検出するため、粗動作データから、基本姿勢と動作との移行動作区間のデータを除去することができる。これによって、本発明は、連続動作データから、個々の動作のデータのみを精度よく切り出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置（動作データ切り出し装置）の構成を示すブロック構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置において、手話粗動作切り出し手段が、連続動作データから粗動作データを切り出す手法を説明するための説明図である。
【図３】本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置において、移行動作区間除去手段が、粗動作データから移行動作区間（前移行動作区間、後移行動作区間）のデータを除去する処理を説明するための説明図である。
【図４】本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置（動作データ切り出し装置）の全体動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置において、手話粗動作切り出し手段が行う手話粗動作切り出し処理の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置において、手話本動作切り出し手段が行う手話本動作切り出し処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】連続動作データ（モーションキャプチャデータ）を取得した際の演者の動作を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
［手話動作データ切り出し装置の構成］
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置１の構成について説明する。
手話動作データ切り出し装置（動作データ切り出し装置）１は、モーションキャプチャから取得した複数の単語の手話動作データから、各単語の手話動作データを切り出すものである。ここでは、手話動作データ切り出し装置１は、記憶手段１０と、手話粗動作切り出し手段２０と、手話本動作切り出し手段３０と、を備えている。
【００４０】
記憶手段１０は、手話動作データ切り出し装置１において記憶する種々のデータを記憶するものである。この記憶手段１０は、ハードディスク、メモリ等の一般的な記憶装置である。この記憶手段１０には、キャプチャデータ記憶手段１１と、正規化データ記憶手段１２と、を備えている。なお、キャプチャデータ記憶手段１１および正規化データ記憶手段１２は、それぞれ個別の記憶媒体であっても構わないし、同じ記憶媒体の記憶領域を区分して記憶する形態であっても構わない。
【００４１】
キャプチャデータ記憶手段１１は、モーションキャプチャから連続して入力されたモーションキャプチャデータである複数の単語の手話動作データ（連続動作データ）を記憶するものである。このキャプチャデータ記憶手段１１は、図示を省略した入力手段を介して、モーションキャプチャデータ（連続動作データ）を入力することとする。
また、この連続動作データは、手話動作を行う演者の手、指等に貼付した各マーカの手話動作に伴う動きを記録したデータであって、一般的なモーションキャプチャのデータフォーマットに準拠したデータである。
【００４２】
例えば、この連続動作データは、演者に貼付した各マーカの時間経過に伴う３次元座標位置である。あるいは、連続動作データは、ＣＧアプリケーションで汎用的に使用されているファイルフォーマットであるＢＶＨ形式のように、骨格構造のモデルに当てはめた各関節の３自由度で表現されたデータであっても構わない。
【００４３】
なお、モーションキャプチャデータは、マーカの座標値の場合、３次元ｘ，ｙ，ｚ座標値であり、ＢＶＨ形式の場合、ＣＧモデルの骨格構造の関節の３軸方向ｘ，ｙ，ｚ軸の回転角度であり、それぞれ３次元のベクトルとなる。しかし、ここでは、表記を省略し、演者に貼付したマーカを識別するインデックス番号（ＢＶＨ形式であれば、関節番号を識別するインデックス番号）をｉとしたとき、時刻ｔにおけるインデックス番号ｉのマーカの座標値（ＢＶＨ形式であれば、関節の回転角度）を表すモーションキャプチャデータをＰ（ｉ）（ｔ）と表すこととする。また、以降の説明では、モーションキャプチャデータをマーカの座標値として説明を行う。
【００４４】
また、この連続動作データは、演者が単語の手話動作を連続して行う際に、各単語の手話動作の前後に、動作を伴わない姿勢を入れながら取得したデータである。
具体的には、図７（ａ）に示すように、演者が１つの単語の手話動作を行った後、図７（ｂ）に示すように、両手を胸の位置に固定した姿勢等の基本姿勢を数秒間とる。さらに、演者は、図７（ｃ）に示すように、他の単語の手話動作を行い、その後、図７（ｄ）に示すように基本姿勢をとる。このように、連続動作データは、演者が基本姿勢を手話動作の前後に入れながら、連続して複数の単語の手話動作を行うことで取得したモーションキャプチャデータである。なお、この基本姿勢は、特定の姿勢である必要はなく、動かない姿勢であればよい。
【００４５】
また、キャプチャデータ記憶手段１１は、連続動作データから切り出された単語ごとのモーションキャプチャデータである粗動作データを記憶するものでもある。この粗動作データは、連続動作データを各基本姿勢の動作区間（時間区間）の任意の時点で分割したデータである。すなわち、この粗動作データには、１つの単語の手話動作データの前後に、基本姿勢から手話動作に移行する動作のデータや手話動作から基本姿勢に移行する動作のデータが含まれている。
【００４６】
この粗動作データは、後記する手話粗動作切り出し手段２０によって生成され、後記する手話本動作切り出し手段３０によって参照された後、削除される一時的なデータである。なお、この粗動作データは、連続動作データとは記憶領域が異なる領域に別データとして記憶されてもよいし、単に、連続動作データ内の粗動作データの境界（切り出し点）のみを記録したデータ（分割情報）であってもよい。
【００４７】
正規化データ記憶手段１２は、キャプチャデータ記憶手段１１に記憶されている各単語の粗動作データを一定の時間長に正規化することで生成した正規化データと、当該正規化データを平均化した平均データとを記憶するものである。
この正規化データ記憶手段１２に記憶される正規化データおよび平均データは、後記する手話本動作切り出し手段３０によって生成され、利用された後、削除される一時的なデータである。
【００４８】
手話粗動作切り出し手段（粗動作切り出し手段）２０は、キャプチャデータ記憶手段１１に記憶されている連続動作データ（モーションキャプチャデータ）から、個々の単語の動作データをおおまかに切り出すものである。すなわち、この手話粗動作切り出し手段２０は、連続動作データから動きを伴わない基本姿勢の区間を検出し、その区間内で、連続動作データを分割して切り出す。
ここでは、手話粗動作切り出し手段２０は、動き変化量計算手段２１と、動作静止区間判定手段２２と、粗動作データ分割手段２３と、を備えている。
【００４９】
動き変化量計算手段２１は、キャプチャデータ記憶手段１１に記憶されている連続動作データから、単位時間当たりの動き変化量を計算するものである。この動き変化量計算手段２１は、時刻ｔにおけるインデックス番号ｉのマーカの座標値であるＰ（ｉ）（ｔ）の単位時間当たりの動き変化量ΔＰ（ｉ）（ｔ）を、以下の（１）式により計算する。
【００５０】
【数１】
2011227792.tif 000003
【００５１】
この動き変化量計算手段２１は、キャプチャデータ記憶手段１１から、連続動作データを時刻ごとに読み出して動き変化量を計算し、当該動き変化量を、順次、動作静止区間判定手段２２に出力する。
【００５２】
動作静止区間判定手段２２は、動き変化量計算手段２１で単位時間ごとに順次計算される動き変化量に基づいて、連続動作データ内において、動きを伴わない基本姿勢（静止状態）の時間区間（動作静止区間）を判定するものである。
【００５３】
ここでは、動作静止区間判定手段２２は、動き変化量計算手段２１で計算した動き変化量が予め定めた閾値（第１閾値）よりも小さく、かつ、その状態が継続した時間が予め定めた閾値（第２閾値）である時間より長い場合に、当該時間区間を動作静止区間と判定する。
すなわち、動き変化量をΔＰ（ｉ）（ｔ）、動きが静止したか否かを判定するための変化量の閾値（第１閾値）をθ１、静止状態が開始した時刻をｔｎ、静止状態が終了した時刻をｔｍ、静止状態の時間区間を基本姿勢の動作静止区間と判定するための時間の閾値（第２閾値）をθ２としたとき、動作静止区間判定手段２２は、以下の（２）式が成立する場合に、時刻ｔの連続区間であるＡＳ＝｛ｔｎ，…，ｔｍ｝を、動作静止区間と判定する。
【００５４】
【数２】
2011227792.tif 000004
【００５５】
なお、ここで、動き変化量ΔＰ（ｉ）（ｔ）の絶対値がθ１よりも小さいとは、モーションキャプチャデータのすべてのマーカのすべての３次元座標値の動き量がθ１よりも小さいことをいう。また、閾値θ１は、基本姿勢の微妙な動きを許容するための予め定めておく閾値であって、例えば、数ｃｍ程度である。また、閾値θ２は、基本姿勢の保持時間として予め定めておく閾値であって、例えば、数秒程度である。
この動作静止区間判定手段２２は、動作静止区間を検出した段階で、その時刻（静止状態開始時刻ｔｍ，静止状態終了時刻ｔｎ）を、粗動作データ分割手段２３に出力する。
【００５６】
粗動作データ分割手段２３は、キャプチャデータ記憶手段１１に記憶されている連続動作データ（モーションキャプチャデータ）を、動作静止区間の任意の時点で分割することで、１つの単語の手話動作データの前後に、基本姿勢から手話動作に移行する動作のデータや手話動作から基本姿勢に移行する動作のデータを含んだ粗動作データを単語ごとに切り出すものである。
【００５７】
この粗動作データ分割手段２３が動作静止区間のどこで粗動作データを分割するかは、すべての粗動作データにおいて同じ基準（先頭からの時間や割合等）であれば、厳密に特定する必要はないが、後記する手話本動作切り出し手段３０において、粗動作データから、基本姿勢から手話動作に移行する動作のデータや手話動作から基本姿勢に移行する動作のデータをそれぞれ判定し除去するため、ほぼ均等に分割することが好ましい。
例えば、粗動作データ分割手段２３は、以下の（３）式に示すように、動作静止区間ＡＳ＝｛ｔｎ，…，ｔｍ｝を２分割する時刻ｔｃの時点（切り出し点）で切り出しを行う。
【００５８】
【数３】
2011227792.tif 000005
【００５９】
このように、粗動作データ分割手段２３は、時刻ｔｃを切り出し点として切り出した粗動作データを、キャプチャデータ記憶手段１１に書き込み、記憶する。
なお、粗動作データ分割手段２３は、必ずしも連続動作データ（モーションキャプチャデータ）を分割したデータを生成する必要はなく、切り出し点の時刻ｔｃのみを、粗動作データの分割情報として、キャプチャデータ記憶手段１１に記憶することとしてもよい。
ここで切り出されたインデックス番号ｉのマーカのｊ番目の粗動作データ（モーションキャプチャデータ）を、Ｐｊ（ｉ）（ｔ）と表記することとする。
【００６０】
ここで、図２を参照（適宜図１参照）して、手話粗動作切り出し手段２０が連続動作データ（モーションキャプチャデータ）から粗動作データを切り出す手法について説明する。
図２では、横軸に時刻ｔ、縦軸にモーションキャプチャにおけるインデックス番号ｉのマーカの座標値Ｐ（ｉ）（ｔ）を示している。図２に示すように、演者が手話動作を行っているときは、座標値Ｐ（ｉ）（ｔ）は変動し、演者が基本姿勢をとったときは、座標値Ｐ（ｉ）（ｔ）は、ほぼ静止状態となる。
【００６１】
そこで、動き変化量計算手段２１は、逐次、時刻ｔに伴って変化する座標値Ｐ（ｉ）（ｔ）の動き変動量ΔＰ（ｉ）（ｔ）を計算する。そして、動作静止区間判定手段２２は、動き変動量ΔＰ（ｉ）（ｔ）が閾値θ１より小さい状態が、閾値θ２の時間よりも長く継続した連続区間ＡＳ＝｛ｔｎ１，…，ｔｍ１｝を、動作静止区間と判定する。そして、粗動作データ分割手段２３は、連続区間ＡＳの中間点である時刻ｔｃ１を、粗動作データを切り出す切り出し点とする。
【００６２】
このように、手話粗動作切り出し手段２０は、逐次、動作静止区間｛ｔｎ１，…，ｔｍ１｝，｛ｔｎ２，…，ｔｍ２｝，｛ｔｎ３，…，ｔｍ３｝…を検出し、それぞれの中間点であるｔｃ１，ｔｃ２，ｔｃ３の時刻を境界（切り出し点Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３）して、粗動作データＰ１（ｉ）（ｔ），Ｐ２（ｉ）（ｔ），Ｐ３（ｉ）（ｔ）…を切り出す。
図１に戻って、手話動作データ切り出し装置１の構成について説明を続ける。
【００６３】
手話本動作切り出し手段（本動作切り出し手段）３０は、手話粗動作切り出し手段２０によって切り出された手話動作の粗動作データから、手話動作のみのデータである手話本動作データを切り出すものである。すなわち、手話本動作切り出し手段３０は、基本姿勢から手話動作に移行する動作のデータや手話動作から基本姿勢に移行する動作のデータを、個々の粗動作データから除去することで、手話本動作データを切り出すものである。
ここでは、手話本動作切り出し手段３０は、粗動作データ正規化手段３１と、正規化データ平均化手段３２と、移行動作区間決定手段３３と、移行動作区間除去手段３４と、を備えている。
【００６４】
粗動作データ正規化手段３１は、手話粗動作切り出し手段２０によって切り出され、記憶手段１０（キャプチャデータ記憶手段１１）に記憶されている手話動作の複数の粗動作データを時間方向に正規化するものである。
ここで、粗動作データは、個々の単語の手話動作時間が異なることから、そのデータ長も異なっている。そこで、粗動作データ正規化手段３１は、それぞれの粗動作データの時間長を揃える処理を行う。
【００６５】
具体的には、粗動作データ正規化手段３１は、ある粗動作データの時間長を基準（基準時間長）として、他の粗動作データの時間長がその基準時間長となるように、粗動作データを線形補間したり、間引いたりすることで、すべての粗動作データの時間長を基準時間長に揃える。なお、この粗動作データ正規化手段３１は、最も時間長の長い粗動作データを基準として、他の粗動作データに対して間引き処理のみを行うことで正規化を行ってもよいし、最も時間長の短い粗動作データを基準として、他の粗動作データに対して補間処理のみを行うことで正規化を行ってもよい。
この粗動作データ正規化手段３１は、粗動作データを正規化した正規化データを、正規化データ記憶手段１２に書き込み、記憶する。
ここでは、インデックス番号ｉのマーカのｊ番目の粗動作データＰｊ（ｉ）（ｔ）を正規化した正規化データをＰＰｊ（ｉ）（ｔ）と表記することとする。
【００６６】
正規化データ平均化手段３２は、粗動作データ正規化手段３１によって正規化された正規化データを平均化するものである。この正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）は、時間方向に正規化されている。そこで、切り出された粗動作データの数（単語の数）をＮとしたとき、正規化データ平均化手段３２は、例えば、以下の（４）式により、正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）を時刻ごとに加算平均（相加平均）することで、平均データＭＰ（ｉ）（ｔ）を計算する。
【００６７】
【数４】
2011227792.tif 000006
【００６８】
このように計算された平均データＭＰ（ｉ）（ｔ）は、記憶手段１０（正規化データ記憶手段１２）に記憶される。
【００６９】
移行動作区間決定手段３３は、正規化データ（モーションキャプチャデータ）から、演者が基本姿勢から手話動作に移行する動作の時間区間（前移行動作区間）と、手話動作から基本姿勢に移行する動作の時間区間（後移行動作区間）とを決定するものである。
なお、粗動作データ正規化手段３１で正規化した各単語動作の正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）と、正規化データ平均化手段３２で平均化した平均データＭＰ（ｉ）（ｔ）とは、時刻ｔごとの差が小さいほど、正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）で表されるマーカの位置と、平均データＭＰ（ｉ）（ｔ）で表されるマーカの位置とが近いことを意味する。
【００７０】
これは、連続する複数の単語の手話動作において、手話動作そのものの動作は単語ごとに異なるため、手話動作そのものの時間区間では、正規化データと平均データとの差分が不規則に変化する。しかし、基本姿勢から手話動作に移行する動作や、手話動作から基本姿勢に移行する動作は、どの手話動作においてもほぼ同じであるため、基本姿勢前後の時間区間では、正規化データと平均データとの差分は小さなものとなる。
【００７１】
そこで、移行動作区間決定手段３３では、正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）と、正規化データ平均化手段３２で平均化した平均データＭＰ（ｉ）（ｔ）との時刻ごとの差分が小さい時間区間を、基本姿勢前後の時間区間（前移行動作区間、後移行動作区間）として決定することとする。
ここでは、移行動作区間決定手段３３は、差分計算手段３３１と、差分変化量計算手段３３２と、移行動作区間判定手段３３３と、を備えている。
【００７２】
差分計算手段３３１は、正規化データと平均データとの差分を計算するものである。この差分計算手段３３１は、ｊ（１≦ｊ≦Ｎ〔単語数〕）番目の正規化データについて、平均データとの差分を計算する。
すなわち、差分計算手段３３１は、平均データＭＰ（ｉ）（ｔ）と、ｊ番目の正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）との差分データＤＭｊ（ｉ）（ｔ）を、以下の（５）式により計算する。
【００７３】
【数５】
2011227792.tif 000007
【００７４】
この差分計算手段３３１で計算された差分データＤＭｊ（ｉ）（ｔ）は、差分変化量計算手段３３２に出力される。
【００７５】
差分変化量計算手段３３２は、差分計算手段３３１で計算された差分データから、単位時間当たりの変化量（差分変化量）を計算するものである。この差分変化量計算手段３３２は、時刻ｔにおける差分データＤＭｊ（ｉ）（ｔ）の単位時間当たりの差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）を、以下の（６）式により計算する。
【００７６】
【数６】
2011227792.tif 000008
【００７７】
この差分変化量計算手段３３２で計算された差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）は、移行動作区間判定手段３３３に出力される。
【００７８】
移行動作区間判定手段３３３は、正規化データ内において、当該正規化データに含まれている基本姿勢から手話動作に移行する動作の時間区間（前移行動作区間）と、手話動作から基本姿勢に移行する動作の時間区間（後移行動作区間）とを判定するものである。
なお、正規化データの先頭に前移行動作区間が存在し、正規化データの最後に後移行動作区間が存在していることが既知である。
【００７９】
そこで、移行動作区間判定手段３３３は、正規化データの時間区間の前後において、差分変化量計算手段３３２で計算された差分変化量が予め定めた閾値（第３閾値）より小さい連続区間を移行動作区間（前移行動作区間、後移行動作区間）と判定する。
すなわち、正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）の時間区間を｛ｔ０，…，ｔＬ｝とし、差分変化量が小さいか否かを判定するための閾値（第３閾値）をθ３としたとき、移行動作区間判定手段３３３は、すべてのインデックス番号ｉのマーカの座標値（ｘ，ｙ，ｚ座標値）において、以下の（７）式が成立するｔの連続区間を求める。
【００８０】
【数７】
2011227792.tif 000009
【００８１】
ここでは、正規化データの時間区間の最初と最後に移行動作区間が存在するため、前記（７）式を満たす区間として、前移行動作区間ＦＬ＝｛ｔ０，…，ｔｓ｝と、後移行動作区間ＢＬ＝｛ｔｂ，…，ｔＬ｝とが存在する。
この移行動作区間判定手段３３３で判定された前移行動作区間ＦＬ＝｛ｔ０，…，ｔｓ｝と、後移行動作区間ＢＬ＝｛ｔｂ，…，ｔＬ｝とを特定する時刻（ｔ０，ｔｓ，ｔｂ，ｔＬ）は、移行動作区間除去手段３４に出力される。
【００８２】
このように、移行動作区間決定手段３３は、正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）について、前移行動作区間ＦＬ＝｛ｔ０，…，ｔｓ｝と、後移行動作区間ＢＬ＝｛ｔｂ，…，ｔＬ｝とを決定する。
なお、移行動作区間決定手段３３は、すべての正規化データについて、それぞれ移行動作区間（前移行動作区間、後移行動作区間）を決定することとする。
【００８３】
移行動作区間除去手段３４は、手話粗動作切り出し手段２０で切り出された粗動作データから、移行動作区間決定手段３３で決定された移行動作区間（前移行動作区間、後移行動作区間）のデータを除去することで、各単語の手話動作そのもののモーションキャプチャデータである手話本動作データを切り出すものである。
【００８４】
すなわち、移行動作区間除去手段３４は、手話粗動作切り出し手段２０で切り出されたｊ番目の粗動作データから、移行動作区間決定手段３３で決定されたｊ番目の正規化データで決定した移行動作区間（前移行動作区間、後移行動作区間）のデータを除去することで、手話本動作データを切り出す。
【００８５】
なお、ここでは、モーションキャプチャのデータとして、マーカの３次元ｘ，ｙ，ｚ座標値や関節の３軸方向ｘ，ｙ，ｚ軸の回転角度を１つのデータとして表記してきたが、それらの各データについては切り出す時刻は同じでよいため、同じ時間区間の粗動作データであれば、すべて同じ移行動作区間（前移行動作区間、後移行動作区間）のデータを除去すればよい。
このように切り出された手話本動作データは、図示を省略した出力手段を介して、外部に出力される。
【００８６】
ここで、図３を参照（適宜図１参照）して、移行動作区間除去手段３４が粗動作データから、移行動作区間（前移行動作区間、後移行動作区間）のデータを除去する処理について説明する。
図３では、横軸に時刻ｔ、縦軸にモーションキャプチャのｊ番目の粗動作データであるインデックス番号ｉのマーカの座標値Ｐｊ（ｉ）（ｔ）を示している。また、ここでは、ｔ０〜ｔＬの時間区間の粗動作データを示している。
【００８７】
ここで、移行動作区間決定手段３３において、前移行動作区間ＦＬ＝｛ｔ０，…，ｔｓ｝と、後移行動作区間ＢＬ＝｛ｔｂ，…，ｔＬ｝とが決定されると、移行動作区間除去手段３４は、粗動作データの先頭からＴＳ（＝ｔｓ−ｔ０）時間分のデータを除去し、粗動作データの最後からＴＬ（ｔＬ−ｔｂ）時間分のデータを除去する。
これによって、移行動作区間除去手段３４は、手話動作を実際に行った時間区間である手話本動作区間ＡＭ＝｛ｔ０＋ＴＳ，…，ｔＬ−ＴＬ｝のデータのみを切り出すことができる。
【００８８】
このように手話動作データ切り出し装置１を構成することで、手話動作データ切り出し装置１は、モーションキャプチャから取得した複数の連続した単語の手話動作のデータ（モーションキャプチャデータ）から、個々の単語の手話動作データを個別に切り出すことができる。
【００８９】
なお、手話動作データ切り出し装置１は、図示を省略したＣＰＵやメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、手話動作データ切り出し装置１は、コンピュータを、前記した各手段として機能させる動作データ切り出しプログラムによって動作する。
【００９０】
［手話動作データ切り出し装置の動作］
次に、図４〜図６を参照して、本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置１の動作について説明する。
【００９１】
（全体動作）
最初に、図４を参照（適宜図１参照）して、手話動作データ切り出し装置１の全体動作について説明する。
まず、手話動作データ切り出し装置１は、図示を省略した入力手段を介して、外部からモーションキャプチャで連続取得した複数の単語の手話動作データ（連続動作データ；モーションキャプチャデータ）を入力する（ステップＳ１）。なお、このモーションキャプチャデータは、演者が単語の手話動作を連続して行う際に、各単語の手話動作の前後に、動作を伴わない姿勢（基本姿勢）を入れながら取得したデータである。
【００９２】
そこで、手話動作データ切り出し装置１は、手話粗動作切り出し手段２０によって、モーションキャプチャデータから基本姿勢の時間区間を検出し、当該時間区間内に切り出し時刻（切り出し点）を設定することで、１つの単語の手話動作データ（粗動作データ）をおおまかに切り出す（ステップＳ２）。
なお、このステップＳ２の動作（手話粗動作切り出し処理）については、後で図５により詳細に説明する。
【００９３】
そして、手話動作データ切り出し装置１は、手話本動作切り出し手段３０によって、ステップＳ２でおおまかに切り出された手話動作データ（粗動作データ）から、基本姿勢と手話動作との移行動作区間を検出し、粗動作データから、当該移行動作区間のデータを除去することで、手話動作のみのデータである手話本動作データを切り出す（ステップＳ３）。
なお、このステップＳ３の動作（手話本動作切り出し処理）については、後で図６を参照して詳細に説明する。
そして、手話動作データ切り出し装置１は、図示を省略した出力手段によって、ステップＳ３で切り出された手話本動作データを外部に出力する（ステップＳ４）。
【００９４】
（手話粗動作切り出し処理）
次に、図５を参照（適宜図１参照）して、手話動作データ切り出し装置１の手話粗動作切り出し手段２０が行う手話粗動作切り出し処理について説明する。なお、この処理は、図４で説明したステップＳ２の動作に相当するものである。
【００９５】
まず、手話粗動作切り出し手段２０は、動き変化量計算手段２１によって、キャプチャデータ記憶手段１１から、順次、時刻ｔを更新しつつ、時刻ｔに対応する連続動作データを読み出し、動き変化量ΔＰ（ｉ）（ｔ）を計算する（ステップＳ２００；前記（１）式参照）。
【００９６】
そして、手話粗動作切り出し手段２０は、動作静止区間判定手段２２によって、閾値θ１による静止状態の判定で検出された静止状態が開始した時刻ｔｎから、静止状態が終了した時刻ｔｍまでの時間区間が、閾値θ２を越える時間継続していたか否かにより、動作静止区間が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０１；前記（２）式参照）。
そして、動作静止区間が検出されない場合（ステップＳ２０１でＮｏ）、手話粗動作切り出し手段２０は、ステップＳ２００に動作を戻す。
【００９７】
一方、動作静止区間が検出された場合（ステップＳ２０１でＹｅｓ）、手話粗動作切り出し手段２０は、粗動作データ分割手段２３によって、ステップＳ２０１で検出した動作静止区間｛ｔｎ，…，ｔｍ｝を２分割する時刻ｔｃを切り出し時刻と設定し（ステップＳ２０２；前記（３）式参照）、連続動作データから、当該切り出し時刻で粗動作データの切り出しを行う（ステップＳ２０３）。
【００９８】
また、このとき、粗動作データ分割手段２３は、切り出した粗動作データに、当該粗動作データを識別するためのインデックス番号ｊを付すこととする。
なお、このステップＳ２０３の切り出し動作は、キャプチャデータ記憶手段１１に記憶されている連続動作データから、切り出し時刻ごとに抽出して、個別の粗動作データとして、キャプチャデータ記憶手段１１に書き込んでもよいし、単に、切り出し時刻のみを分割情報としてキャプチャデータ記憶手段１１に書き込むこととしてもよい。
そして、手話粗動作切り出し手段２０は、連続動作データの読み出しが完了するまで、インデックス番号ｊを順次更新しつつ、ステップＳ２００〜Ｓ２０３の動作を続ける。
【００９９】
以上の動作によって、手話粗動作切り出し手段２０は、モーションキャプチャから複数の単語の手話動作を連続して取得したモーションキャプチャデータ（連続動作データ）を、１つの単語の手話動作ごとに分割して切り出すことができる。
なお、この手話粗動作切り出し処理（ステップＳ２）において切り出した粗動作データは、基本姿勢と手話動作との移行動作が含まれたデータである。
【０１００】
（手話本動作切り出し処理）
次に、図６を参照（適宜図１参照）して、手話動作データ切り出し装置１の手話本動作切り出し手段３０が行う手話本動作切り出し処理について説明する。なお、この処理は、図４で説明したステップＳ３の動作に相当するものである。
【０１０１】
まず、手話本動作切り出し手段３０は、粗動作データ正規化手段３１によって、手話粗動作切り出し手段２０によって切り出され、記憶手段１０（キャプチャデータ記憶手段１１）に記憶されている手話動作の複数（Ｎ個）の粗動作データを時間方向に正規化する（ステップＳ３００）。すなわち、粗動作データ正規化手段３１は、すべての粗動作データＰｊ（ｉ）（ｔ）〔１≦ｊ≦Ｎ〕について、正規化データをＰＰｊ（ｉ）（ｔ）〔１≦ｊ≦Ｎ〕を生成する。
【０１０２】
さらに、手話本動作切り出し手段３０は、正規化データ平均化手段３２によって、ステップＳ３００で生成したすべての正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）〔１≦ｊ≦Ｎ〕の平均データＭＰ（ｉ）（ｔ）を計算する（ステップＳ３０１；前記（４）式参照）。
【０１０３】
そして、手話本動作切り出し手段３０は、ｊ番目の正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）ごとに、ｊ＝１からｊ＝Ｎ（単語数）まで、順次インデックス番号ｊを更新しつつ以下の動作を行う。
すなわち、手話本動作切り出し手段３０は、移行動作区間決定手段３３の差分計算手段３３１によって、ステップＳ３０１で計算した平均データＭＰ（ｉ）（ｔ）と、ｊ番目の正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）との差分データＤＭｊ（ｉ）（ｔ）を計算する（ステップＳ３０２；前記（５）式参照）。
【０１０４】
そして、手話本動作切り出し手段３０は、正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）の先頭に付加されている基本姿勢から手話動作に移行する際の前移行動作区間の開始時刻を正規化データの開始時刻ｔ０とし、正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）の最後に付加されている手話動作から基本姿勢に移行する際の後移行動作区間の終了時刻を正規化データの終了時刻ｔＬとして設定する（ステップＳ３０３）。
【０１０５】
そして、手話本動作切り出し手段３０は、移行動作区間決定手段３３の差分変化量計算手段３３２によって、時刻ｔにおける差分データＤＭｊ（ｉ）（ｔ）の単位時間当たりの差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）を計算する（ステップＳ３０４；前記（６）式参照）。そして、手話本動作切り出し手段３０は、移行動作区間決定手段３３の移行動作区間判定手段３３３によって、ステップＳ３０４で計算した差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）が、閾値θ３よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ３０５；前記（７）式参照）。ここで、差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）が、閾値θ３よりも小さい場合（ステップＳ３０５でＹｅｓ）、手話本動作切り出し手段３０は、時刻ｔを時間の進行方向に更新し（ステップＳ３０６）、ステップＳ３０４に戻って動作を継続する。
【０１０６】
一方、差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）が、閾値θ３よりも大きい場合（ステップＳ３０５でＮｏ）、移行動作区間判定手段３３３が、当該時刻を前移行動作区間の終了と判定し、前移行動作区間の終了時刻を時刻ｔ（ｔｓ）の値で設定する（ステップＳ３０７）。これによって、ｊ番目の正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）の前移行動作区間が、｛ｔ０，…，ｔｓ｝に設定されることになる。
【０１０７】
続けて、手話本動作切り出し手段３０は、正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）の最後に付加されている手話動作から基本姿勢に移行する際の後移行動作区間を検出するため、時刻ｔを、ｊ番目の正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）の終了時刻（ｔＬ）で初期化する（ステップＳ３０８）。
【０１０８】
そして、手話本動作切り出し手段３０は、移行動作区間決定手段３３の差分変化量計算手段３３２によって、時刻ｔにおける差分データＤＭｊ（ｉ）（ｔ）の単位時間当たりの差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）を計算する（ステップＳ３０９；前記（６）式参照）。そして、手話本動作切り出し手段３０は、移行動作区間決定手段３３の移行動作区間判定手段３３３によって、ステップＳ３０９で計算した差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）が、閾値θ３よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ３１０；前記（７）式参照）。ここで、差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）が、閾値θ３よりも小さい場合（ステップＳ３１０でＹｅｓ）、手話本動作切り出し手段３０は、時刻ｔを時間の逆進行方向に更新し（ステップＳ３１１）、ステップＳ３０９に戻って動作を継続する。
【０１０９】
一方、差分変化量ΔＭｊ（ｉ）（ｔ）が、閾値θ３よりも大きい場合（ステップＳ３１０でＮｏ）、移行動作区間判定手段３３３が、当該時刻を後移行動作区間の開始と判定し、後移行動作区間の開始時刻を時刻ｔ（ｔｂ）の値で設定する（ステップＳ３１２）。これによって、ｊ番目の正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）の後移行動作区間が、｛ｔｂ，…，ｔＬ｝に設定されることになる。
【０１１０】
そして、手話本動作切り出し手段３０は、移行動作区間除去手段３４によって、ｊ番目の正規化データＰＰｊ（ｉ）（ｔ）に対応するｊ番目の粗動作データから、移行動作区間（前移行動作区間｛ｔ０，…，ｔｓ｝、後移行動作区間｛ｔｂ，…，ｔＬ｝）のデータを除去することで、各単語の手話動作そのもののモーションキャプチャデータである手話本動作  データを切り出す（ステップＳ３１３）。
そして、手話本動作切り出し手段３０は、ステップＳ３０２からステップＳ３１３までの動作を、記憶手段１０（キャプチャデータ記憶手段１１）に記憶されている粗動作データの数（Ｎ個）分繰り返す。
【０１１１】
以上の動作によって、手話本動作切り出し手段３０は、粗動作データから、基本姿勢と手話動作との移行動作のデータを除いた手話動作のみのモーションキャプチャデータを切り出すことができる。
【０１１２】
以上、本発明の実施形態に係る手話動作データ切り出し装置１の構成および動作について説明したが、本発明はこの実施形態に限定されるものではない。
ここでは、手話動作データ切り出し装置１を、モーションキャプチャデータとして、連続する単語の手話動作のデータを一例として説明したが、この動作は、例えば、映画撮影等で行われるアクション動作であっても構わない。
【０１１３】
すなわち、本発明は、連続した複数のアクション動作の前後に基本姿勢を入れながら取得したモーションキャプチャデータを入力することで、アクション動作をＣＧで作成するための個々のモーションキャプチャデータを切り出すことが可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１      手話動作データ切り出し装置（動作データ切り出し装置）
１０    記憶手段
１１    キャプチャデータ記憶手段
１２    正規化データ記憶手段
２０    手話粗動作切り出し手段（粗動作切り出し手段）
２１    動き変化量計算手段
２２    動作静止区間判定手段
２３    粗動作データ分割手段
３０    手話本動作切り出し手段（本動作切り出し手段）
３１    粗動作データ正規化手段
３２    正規化データ平均化手段
３３    移行動作区間決定手段
３３１  差分計算手段
３３２  差分変化量計算手段
３３３  移行動作区間判定手段
３４    移行動作区間除去手段
【図１】
2011227792.tif 000010
【図２】
2011227792.tif 000011
【図４】
2011227792.tif 000012
【図５】
2011227792.tif 000013
【図６】
2011227792.tif 000014
【図７】
2011227792.tif 000015
【図３】
2011227792.tif 000016