情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

C73
2015/3/7

VRMixer：動画セグメンテーションによる動画コンテンツと現実世界の融合
平井 辰典1,a)

中村 聡史2,3

湯村 翼3

森島 繁生1,3

概要：本稿では，動画コンテンツと現実世界とを融合させることでユーザが動画の世界に入り込んだり，動画中の人物が現実世界に飛び出したりすることを可能とするシステム，VRMixer を提案する．本システム
は，動画セグメンテーション手法によって動画の登場人物と背景とを別々に仮想空間内に配置することで簡易的な 3 次元空間（2.5 次元空間）を構築する．構築された空間にデプスカメラによってキャプチャされたユーザを配置することによって，ユーザが動画の世界に入り込むことを可能とする．本研究では，動画から人物領域を自動で抽出するために，顔検出と人物領域検出を併用した 3 次元グラフカットセグメンテーション手法を提案する．抽出した人物領域を 2.5 次元空間の前方に，その他の背景領域を後方に配置することで仮想空間を構築し，デプスカメラによってキャプチャされたユーザは仮想空間内を自由に移動できる．
本システムを通して，動画の中の世界と現実世界とが融合した世界，“Video Reality”の実現を目指す．

VRMixer: Mixing Video and Real World via Video Segmentation
Hirai Tatsunori1,a)Nakamura Satoshi2,3

Yumura Tsubasa3

Morishima Shigeo1,3

Abstract: This paper presents VRMixer, a system that mixes real world and a video clip letting a user
enter the video clip and realize a virtual co-starring role with people appearing in the clip. Our systemconstructs a simple virtual space by allocating video frames and the people appearing in the clip within theuser’s 3D space. By measuring the user’s 3D depth in real time, the time space of the video clip and theuser’s 3D space become mixed. VRMixer automatically extracts human images from a video clip by using
a video segmentation technique based on 3D graph cut segmentation that employs face detection to detachthe human area from the background. A virtual 3D space (i.e., 2.5D space) is constructed by positioning thebackground in the back and the people in the front. In the video clip, the user can stand in front of or behindthe people by using a depth camera. Real objects that are closer than the distance of the clip’s backgroundwill become part of the constructed virtual 3D space. This synthesis creates a new image in which the user
appears to be a part of the video clip, or in which people in the clip appear to enter the real world. We aim
to realize “video reality,” i.e., a mixture of reality and video clips using VRMixer.

1. はじめに共有することなど，動画，画像コンテンツは長きに渡って人々の暮らしに密接に関わっている．一方で，これらのコ過去に撮影された動画や画像などのコンテンツは，記憶ンテンツを鑑賞する形態は大きく変わってはおらず，すでを振り返ることや，体験していない出来事の様子を知る上に撮影されてしまったコンテンツは，ただ見ることでしかで有用である．古くはホームビデオやアルバムにまとめた享受することができない．

写真を眺めることから，最近では SNS 上で画像や動画を
123a)

早稲田大学
Waseda University
明治大学
Meiji University
JST CREST
tatsunori hirai@asagi.waseda.jp© 2015 Information Processing Society of Japan

日常生活では体験できない非日常を描写した映画などの動画コンテンツは長い間人々に親しまれてきた．しかし，映画などのスクリーンを通したメディアでは，人々は観測者としてその世界を客観的に体験することしかできない．
それでも人々の銀幕への憧れは強く，好きな映画のスク999

メラで奥行きを計測することで，ユーザは 2.5 次元空間に入って，背景と人物の間や背景の後ろ，人物の前などを自由に動くことができる．動画の世界と現実世界の空間を共有することによって，ユーザの時間に対する意識は，動画の世界の中に流れる時間と混ざり，その境目は曖昧なものとなる．本システムを通して我々は，動画の中の世界と現実世界とが融合した世界，“Video Reality”の実現を目指す．

2. VRMixer の応用例
本章では，VRMixer によって実現可能なアプリケーションの例を挙げる．VRMixer は，仮想空間中の奥行き方向の情報を考慮することで，クロマキーを用いたシステムには実現できないような空間共有を可能とする．そのため，奥行き方向の情報を必要とするようなアプリケーションへの応用において特にその効果が発揮される．簡単な応用例
図 1

VRMixer による動画コンテンツと現実世界の合成例の一つとして，ユーザが動画中の人物と仮想的な共演を果たせるようなアプリケーションが挙げられる．クロマキーリーンの中へ飛び込みたいという思いを抱く人もいる．本によるコンテンツの場合には，ユーザは常に登場人物の前稿では，既存の動画コンテンツを対象として，動画の世界方に合成されてしまうが，VRMixer ではユーザが登場人と現実の世界を混ぜ合わせることで，ユーザが動画の中の物の後方に立つことも可能とする．そのため，ユーザはコ世界に入り込むことや，動画中の人物を現実世界に飛び出ンテンツの中で，時に脇役として参加することも可能となさせることを可能とするシステム，VRMixer を提案する．

り，より平等な共演を実現する．VRMixer を使って映画や映像の一部にユーザを登場させる代表的な技術として，ドラマ等のコンテンツへ入り込むことで，演技や芝居の練クロマキー合成が挙げられる．クロマキーを用いた多くの習をすることもできる．演技の練習は一人で行うことが困システムではユーザが動いている間も背景は静止している．

難であるが，VRMixer では既存のコンテンツに登場する

このような背景と現実との間のギャップは，合成結果に対俳優と仮想的に共演することで演技の練習が可能となる．

してリアリティを感じる上での障壁となる．クロマキーの様々な隊形や動きの考慮が必要となるダンス動画への応

背景を動画にすることで障壁は少なくなると考えられる用を考えたとき，奥行き情報の考慮は不可欠である．ニコが，動画内の時間はユーザの世界に流れる時間とは関係なニコ動画のような動画共有サイト上では，「踊ってみた」とく流れていき，依然としてギャップは残る．

呼ばれるユーザ（踊り手）によるダンス動画がアマチュア

VRMixer では，時間と空間の両方を共有することによのダンサーの間で人気を博している．「踊ってみた」動画

り，ユーザがより深く動画の世界に入り込める空間を構築

では，踊り手が音楽に合わせて踊った様子が動画共有サイする．図 1 に VRMixer によって融合された動画と現実のトにアップロードされる．VRMixer を使うことで，ユーザ合成結果のイメージを示す．例えばダンス動画内のダンは他の「踊ってみた」動画とコラボレーションしたり，好サーと一緒にユーザがダンスすることで，ユーザはダンきなダンサーや歌手と一緒にダンスをすることが可能であサーとの間に一体感を感じられると想定できる．動画内のる．多くの「踊ってみた」動画では，踊り手はスタジオ等で世界と現実との間に明らかなギャップがあったとしても，はなく自身の部屋等のあまり魅力的ではない環境で動画をユーザが動画の一部となったり，動画内の人物が現実世界撮影していることが多い．VRMixer を使えば背景を他のに飛び出したりすることによって，そのギャップは曖昧な動画で代用することでそのような問題も解決可能である．

ものとなると考えられる．

また，ユーザが実際のダンス動画の中に入ってダンスをす

動画の世界への没入感を実現するために，VRMixer は動画像処理によって動画コンテンツから 2.5 次元空間と呼ばれる簡易的な 3 次元空間を構築する．具体的には，顔検ることはダンスの練習として有用であると考えられる．

3. 関連研究

出と人物領域検出を併用した 3 次元グラフカットセグメン

動画の世界に入り込む手段として，Morishima らは Diveテーション手法によって動画内の人物領域を抽出する．こinto the Movie という，ユーザを映像中に登場させることがれにより，動画中の人物領域と背景領域を自動で切り離すできる参加型映像コンテンツプロジェクトを提案した [1]．

ことが可能となる．2.5 次元空間は，人物領域を手前に，背このプロジェクトの中で，Maejima らはユーザの簡易的な景領域を奥に配置することによって構築される．デプスカ

3DCG キャラクタを作成して映像内に登場させる Future© 2015 Information Processing Society of Japan1000

Cast System を提案した [2]．Dive into the Movie は，映2.5 次元空間を自動的に生成するために，我々は主なオブ像コンテンツの新たな楽しみ方を提案したが，このシステジェクトを前方に，それ以外をすべて背景とする簡易的なムが適用可能なコンテンツはその専用のものに限られてお2.5 次元空間を構築する．本研究では，主なオブジェクトり，特別な装置なしには体験することができない．

を人物と定義して動画内の人物の自動抽出を行う．この制コンテンツの世界を手軽に楽しむためには，一般的に手約により扱うことのできる動画の種類は人物が登場していに入りやすいような最小限の機材でのシステム構築が望まる動画のみに限られてしまうが，その数は依然として多い．

れる．Hunter らは，遠隔地にいるユーザ同士の 3 次元空間

この制約に最適な，人物が常に主な役割を担っている動画内でのインタラクションを可能とするテレプレゼンスシス

として本稿ではダンス動画を主な対象とする．

テム，WaaZam!を提案した [3]．WaaZam では，web 上に存在する 3D モデルや画像等のデジタルコンテンツを 3 次

4. システム構成

元空間内に配置し，その中にデプスカメラでキャプチャさVRMixer は，2.5 次元空間を構築するために前処理を行れた複数のユーザを仮想的に配置させることで新たな空間う．図 2 に前処理を含めたシステムの全体像を示す．前処を構築する．Kinect の普及などにより，デプスカメラは一理は人手を一切介さずに行われる．手作業により動画内の般的に手に入りやすいものとなってきており，このようなオブジェクトを抽出するようなツールは多く存在するが，仮想空間内での体験はよりいっそう身近なものとなってき

我々はこれらの作業をすべて自動化することで，システムている．WaaZam はテレプレゼンスシステムであり，ユー導入の敷居を下げる．前処理が終わると，ユーザは動画内ザが動画コンテンツ内に入り込むものではなく，遠隔地にの世界に入り込むことができる．現実世界でデプスカメラいるユーザ同士のインタラクションを実現したものである．の前で動くことで，動画の世界の中を動き回ることができそのため，ダンス動画などのように登場人物の奥行きを考る．合成結果はリアルタイムでディスプレイやプロジェク

慮するべきコンテンツには適していない．また，WaaZamタなどの出力デバイスで表示される．このとき遅延はほとではコンテンツの配置を手動で行わなければならないが，んど感じられないほどのもので，デバイスが画像を取得す

VRMixer では対象を人物が登場する動画に絞ることで，自るための最低限な遅延のみである．

動で仮想空間を構築することを可能としている．

VRMixer では，RGB ピクセル値にデプスチャンネルを加えた 2.5 次元空間により仮想空間を記述する．Kuriharaらが提案した DDMixer2.5D では，2.5 次元動画を用いることにより，動画内のオブジェクトをドラッグ＆ドロップして合成することを実現している [4]．2.5 次元動画では，デプス情報があるため，オブジェクトのセグメンテーションが通常の動画に比べて容易にできる．2.5 次元動画お用いることで仮想空間の構築はより簡便化できるが，一般的に広まっているいる動画は多くの場合デプス情報を持っていないため，既存コンテンツの使用という観点からは 2.5 次
元動画を用いた手法は適していない．そこで，我々は世の中に多く広まっている一般的な 2 次元 RGB 動画を対象と図 2VRMixer の全体像する．Li らは，3 次元グラフカットセグメンテーションを用いた 2 次元動画オブジェクトのカット＆ペースト手法を提案している [5]．この手法は一般的な動画に対して適用可能であるが，我々の目的は動画同士の合成ではなく，動5. 2.5 次元空間の構築
5.1 動画セグメンテーション

画と現実世界の合成である．2 次元動画から 2.5 次元また

本節では，VRMixer の前処理において最も重要な役割をは 3 次元動画を自動生成することは，現在の動画像処理技担う動画のセグメンテーションについて述べる．VRMixer術においても難しい課題である．Chen らは，2.5D paperの前処理では，動画の各フレームは人物領域と非人物（背cutouts を用いて動画を 2 次元から 3 次元へと変換する手景）領域に分けられる．

法を提案した [6]．この手法の生成結果は高品質であるが，5.1.1 人物領域の自動検出

ユーザによる境界の指定やオブジェクトのデプスの指定な動画中の人物領域の検出手法については，長らく研究さど，多くの手作業が要求される．Iizuka らは，一枚の画像れてきているが，学習なしでそれを実現することは難しい．

から 3 次元空間を復元する手法を提案したが，こちらもHOG 特徴量を用いた手法 [8] が代表的であるが，特定の学ユーザによる手作業が要求される [7]．そこで，動画から習データが必要となり，対象の適用範囲が限られてしまう．

© 2015 Information Processing Society of Japan1001

図 3

人物領域抽出手法の比較.

そのため，あらゆる服装や姿勢が考えられるような既存動

表 1

画コンテンツでは適用は難しい．そこで，より幅広い既存手法

適合率

再現率

F値

コンテンツを対象とできるように，我々は顔検出手法を主

GrabCut

0.719

0.856

0.768

提案手法

0.751

0.809

0.734

な手法として使用し，人物検出手法は補助的に用いる．顔人物領域検出手法の精度比較

検出は，対象が未知の場合にも比較的高い精度で検出を行うことができる．顔検出手法には Irie らの ASAM に基づザによる入力を用いた手法と比べても遜色のない結果とく手法を用いた [9]．顔検出は各動画フレームに対して行なっている．さらに，人物領域精度を定量的に示すために，われ，顔の検出と同時に顔特徴点も検出される．顔特徴点

人物領域の抽出実験を行った．実験は，3 つのダンス動画

により，大まかな顔の大きさ W を求めることで，顔からからそれぞれランダムに 30 枚のフレームを選んできて，画下 n × W の領域を大まかな体領域と推定する（現実装で像領域指定ツールを使って人手で作成した正解領域と，各は n = 8）
．同様に，顔から十分離れた箇所は背景領域であ領域検出手法との間のオーバーラップを評価することによると推定できる．さらに体領域をより正しく推定するためり行う．表 1 に全 90 フレームの検出精度の平均値を示す．に，HOG 特徴量を SVM で学習させた人物検出手法を補GrabCut では，フレーム毎にユーザが人物領域を矩形で助的に導入する [10]．これにより，顔検出には適していな指定する．そのため，入力された矩形外は必ず背景領域とい横顔や後ろ向きの姿勢に対しても，人物領域を検出できして推定され，フレーム内のすべてを推定対象としているる可能性が出てくる．このようにして推定した大まかな体提案手法に比べて有利な条件である．これに加え，検出精領域と背景領域を基にして，より正解値に近い人物領域の度に大きな差がないこと及び提案手法が全自動である点を推定を行う．

考慮すると，提案手法によるセグメンテーションは有効でまず，大まかに検出した領域のピクセル値に対して VB-あると言える．しかしながら，検出結果には依然として誤GMM[11] を適用して色分布を学習する. この色分布は，人検出が目立つことがある．これについては今後の課題とし物領域及び背景領域を構成する色の組み合わせとその強度て精度の向上を目指していきたい．

を表している．これは，各動画に特化して人物領域及び背また，現在の実装では人物領域抽出の際に多くのパラ景領域を学習することに相当する．このようにして取得しメータ設定が必要である．例えば，動いている領域に加えた色分布と大まかに推定した体/背景領域をシードとしてる重みの大きさは，人物が大きく動くダンス動画には有効

min-cut/max-flow アルゴリズム [12] を用いた 3 次元グラであるが，人物がほとんど動かない動画では逆の効果を及

フカットセグメンテーションを行う．3 次元グラフカット

ぼす．このようなパラメータのチューニングの代わりに，により自然なセグメント境界を得ることができる．

簡単なユーザの入力を受け入れることも一つの方法であさらに人物領域抽出の精度を上げるために，グラフカッる．フレーム毎にオブジェクトが動く動画コンテンツでトを行う際に，フレーム内の動きの大きさに基づく重み付は，ユーザの入力は手間がかかってしまうことが多いが，けを行う．これにより，ダンス動画などのような人物が動Wang らが提案した interactive video cutout[15] や，Li らいている動画において，より正確に人物領域を検出しやすが提案した効率的な境界修正手法 [5] などの効率的なユーくなる．フレーム内の動きの検出は Gunnar Farneback アザの入力は検討の価値がある．

ルゴリズム [13] を使った optical flow によって定量的に算出される．これらの処理に加えて，セグメンテーション領域の膨張・伸縮処理で細かいノイズを除去する．

5.1.2 動画セグメンテーション結果

5.2 2.5 次元空間の構築
抽出した動画内の人物領域に関する情報を用いて，人物領域が前に，背景領域が後ろにくるように 3 次元空間内の

図 3 に本手法による人物領域の自動セグメンテーション異なるデプスに配置する．これに加えてデプスカメラでリ結果と，ユーザによる入力を用いたセグメンテーション手アルタイムに抽出したユーザの情報を混ぜ合わせることで法である GrabCut との比較を示す [14]．このように，ユー新たな 2.5 次元空間が構築される．VRMixer による動画© 2015 Information Processing Society of Japan

1002

図 4 動画と現実世界との融合の模式図

図 6

動画内の人物をユーザの空間に呼び寄せる

6.1 動画内の人物を現実世界に合成
VRMixer では動画内の人物のみを現実世界に合成させることもできる．図 6 にその一例を示す．このような合成は AR 技術を使ったものでは一般的だが，VRMixer では特別な 3DCG モデル等を用意することなく，既存の動画をそのまま使用できる．この方法でユーザは好きな人物を好きな場所に呼び寄せることが可能となる．

6.2 ダンスの練習への応用
VRMixer の実用的なアプリケーション例としてダンスの練習への応用が挙げられる．ダンスの練習の際に，ダン
図 5

VRMixer による合成結果

ス動画を見ながら振付を覚えていく人は多い．動画を見る際に，左右が反転しているため振付の向きを混乱してしま空間と現実空間の合成の様子を上から見た模式図を図 4 にうことがある．VRMixer を使えば，実際に同じ空間でダ示す．図中で赤線が引かれている箇所が実際に合成されるンスをしている様子を見ることができるため，左右の混乱オブジェクトである．現実世界から合成されるものはユーは起こりづらい．さらに，ダンスの練習に特化させるためザの身体に限らず，背景領域よりも前に配置されているもに，鏡のように左右を反転させて表示する機能も実装されのであれば合成結果に反映される．これにより既存動画のている．これにより，鏡の前で講師と一緒にダンスの練習セットにユーザの好きなセットを加えることなどもできる．

をしているのと同様なことが，既存コンテンツ内の有名ダ

図 5 に VRMixer によって合成されたユーザと動画内のンサーとの間で実現できる．実際に遅延もほとんど感じらダンサーとのコラボレーションの様子を示す．ユーザは動れないため，VRMixer の合成結果は，任意のダンサーと一画内の人物の前や，人物と動画の背景の間などに自由に立緒に踊れる魔法の鏡のような役割をも担える．フォーメーつことができる．現在の実装では，動画内の人物の奥行きションダンスなどにおいても，奥行きが考慮されている分，や大きさはあらかじめ設定しなければならないが，今後，ただ動画を見る場合に比べてより複雑な練習ができる．

ユーザの奥行きと大きさに合わせて自動的に調整がなされるような現実世界と動画世界の正規化手法を導入したい．

6. VRMixer による動画と現実世界の融合

7. 結果
VRMixer のユーザからのフィードバックを紹介する．
あるユーザは，動画内の人物の足が現実世界の床に踏み入

VRMixer によって，人物が登場する動画であればユーれることで動画と現実世界が混ざっていることを感じたとザが入り込むことが可能となった．しかし，VRMixer で述べている．またあるユーザは，動画セグメンテーション

実現可能な動画と現実世界の融合はそれだけではない．図とデプスカメラの精度不足が目に付いたとコメントした．

5 に示した合成結果は，実際にはユーザが動画の世界に入また別の意見として，ダンスグループの中のメンバーの一り込んだだけのものではない．合成された仮想空間におい人に成り代わることができれば面白いという意見が得られて床は現実世界のものとなっており，現実世界の床に動画た．これを実現するためには，動画内の人物を除去する手内の人物の足が染み出してきている．背景は動画の者であ法を導入する必要がある．Kurihara らは PatchMatch アるが地面は現実のものとなっており，融合された空間におルゴリズムを使ったインペインティング手法 [4] を提案しいて動画と現実の境界は曖昧なものとなっている．ており，VRMixer にも同様の手法が導入可能であり，今後© 2015 Information Processing Society of Japan1003

の実装で実現を目指したい．また，本システムそのもののなシステムとすることを目指している．過去の歴史的シー

定量的な評価については今後行っていく予定である．

ンの動画に入り込むことを可能にすることで，歴史を観測するだけでなく体験することができる．これはタイムマシ

7.1 今後の課題

ンを仮想的に実現する一つの方法と言えるかもしれない．

動画セグメンテーションの精度は VRMixer にとって重動画コンテンツは重要なエンターテインメントソースで要である．本稿で提案した動画セグメンテーション手法はあるにも関わらず，その消費の方法は昔からほとんど変顔認識に大きく依存しているため，顔検出の適用が厳しいわっていない．VRMixer の技術を発展させていくことにような条件のフレームについては，フレーム全体が背景でよって新しいコンテンツとの関わり方の実現を目指したい．

あると推定されてしまう．HOG を用いた人物検出手法に謝辞 本研究の一部は，JST CREST「OngaCREST プより顔が検出できない箇所でも人物領域を検出できる可能ロジェクト」及び，日本学術振興会特別研究員（DC1）科性もあるが，それも万能ではない．今後，さらなる精度向学研究費の支援を受けて実施された．

上のために，ユーザによる簡単な入力とそれを効率的に反映するような手法についても検討していきたい．
シーンチェンジが多くあるような動画では，ユーザが入9. References[1]

り込んだ世界が頻繁に変わってしまい没入感が得られづら
い．また，全身が映っていないアップの動画の場合，現実[2]世界との明確になってしまう．そのため，ダンス動画のようにシーンチェンジが少なく全身が映っていることが多い[3]ような動画が対象として適している．
将来的には二つ以上の動画との間の融合も検討している．それによりユーザがキャスティング可能な夢のコラボ[4]

レーション等も実現できる．また，WaaZam[3] のようなテレプレゼンス機能を導入することで複数のユーザの環境と[5]コンテンツとを混ぜ合わせることなども可能となる．

[6]

また，ユーザと動画内の人物とのインタラクションの実現も検討している．例えばユーザが押す動作に合わせて動画内の人物が動けば，動画内の世界と現実世界との境界はさらに曖昧なものとなりうる．さらに，Tsuchida らが提案した自走式スクリーンなどを使えば，動画内の人物を物理的に呼び寄せることもできる [16]．

[7]

[8]

[9]

8. まとめ
本稿では，動画セグメンテーションを用いて現実世界と[10]動画の世界とを融合させるシステム，VRMixer を提案した．VRMixer はユーザを動画の世界に入り込ませるだけ[11]でなく，動画内の人物を現実世界に呼び寄せたり，現実と動画の世界の境界を曖昧なものとさせることができる．こ[12]のような動画と現実世界の融合は，動画コンテンツの新たな楽しみ方となりえる．過去のホームビデオを見て思い出[13]を振り返る際などに，現在の自分が入ることで思い出を追体験するようなこともできるかもしれない．

[14]

インタラクティブデバイスの発展と共に，VRMixerによって提供可能な没入感も向上させられる．例えば，[15]

AIREAL[17] のような空気によるフィードバックが可能なデバイスを導入することで，動画内の人物の動きに合わせ[16]た風を感じさせることができ，それにより没入感もいっそう深まりうる．
我々は，VRMixer をあらゆる動画コンテンツに対応可能© 2015 Information Processing Society of Japan[17]Morishima, S., Yagi, Y., and Nakamura, S.: Instant Movie
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