芸術科学会論文誌 Vol. 4 No. 1 pp. 27 – 35

動きの抽出と適用技術を利用した既存アニメーション再利用化のための二次元動画データベースシステム
角 文雄*

中嶋 正之***埼玉工業大学 人間社会学部 情報社会学科**東京工業大学 大学院 情報理工学研究科

E-mail：sumi@sit.ac.jp; nakajima@img.cs.titech.ac.jp
あらまし セルアニメーション制作における時間と労力の効率化のために，再利用可能なアニメーションクリップをデータベースとして提供するシステムを構築した．本論文では，セルアニメーションの中でもリミテッド・アニメー
ションに焦点をあて，アニメータが効率よく動画を生成できるデータベース環境及び支援ツールをについて提案する．
再利用のためのモデルデータ，人間や動物の体全体の動き（歩く，走るなど）や，顔の表情のアニメーション（笑う，泣くなど），自然現象（火，水，雨，雪，風など）といった再利用し易い，あるいは動きの標準として参考になる素材アニメーションをデータベースとして提供している．アニメータが既存素材を再利用して，望む動画を効率よく生成するための汎用的な基礎技術及び応用技術，アニメータが使い易いユーザインターフェイスを検討し，その成果を反映したシステムとした．

キーワード アニメーション，動画, データベース, 再利用

Reusable 2D Limited Animation Database System using
Existing Sequences based Motion Re-Targeting Technology
Fumio SUMI* and Masayuki NAKAJIMA***Department of Informational Society Studies, Saitama Institute of Technology**Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
E-mail：sumi@sit.ac.jp; nakajima@img.cs.titech.ac.jp
Abstract Creating an animation sequence needs tremendous workloads and talented animators to specify and control
motions. But it is very popular to make completely new animation without reusing existing sequences of animation. Oneof the reasons is the difficulty of retargeting the motion to the other models and deformation of the model shapes. If it ispossible to provide the animation database, we can efficiently produce a new animation sequence using existing sequences.
There are many research works in retargeting the motion data captured from motion capture system, but those are almostfor 3D computer animation and there is none of the works in 2D animation. We propose a standard 2D animation databasesystem, in which there are model data with motion in reusable form, and utility tools for deformation of model shapes andmotions. We develop such techniques implemented in the tools as making reusable form of model shapes by vectorization,and educing motions from input bitmap images.

Key words Animation, Reuse, Data Base

は，固有のキャラクタに「走る」等の動きを与える場合，1 はじめにその時の状況や感情により，各キャラクタの個性を最大限

近年ＣＧ技術の進歩により，ＣＧアニメーション制作はに活かす様にアニメータは細心の注意を払いながら動画を比較的容易に行えるようになってきた．しかし，自然な動制作する．その動きによっては見る人を魅了するキャラ

きやアニメータの意図した動きを生成したり演出するためクタになるかどうかを左右すると言っても過言ではない．には，依然として多大な労力と時間を必要としている．特しかし，二次元で描かれた絵に原作者およびプロデューサに労力を必要とする伝統的なセルアニメーション制作での意向に沿った動きを付与していく作業は，アニメータの– 27–

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感性にまかされ何度も書き直しが発生し非効率的である．

果を第５章に示す．最後にむすびとして今後の課題についしかも，新しいキャラクタの個性を活かした動きを表現すて述べる．

るためには最初はかなりの時間を要する．
テレビで毎週放映されるアニメーションでは，放映が進むに従って最初の動きと違ってくることを避けるために，

2 関連研究例えば７話までのストーリでの動きを最初にチェックする

再利用には，モデルデータや動きのデータなどのデータ方法も行なわれている．この様な実務の現場での作業をの再利用と完成したシーケンスの再利用がある．このうち考察して，既存のアニメーションを再利用して新たなアニ

後者の既存シーケンス再利用のための技術研究は，充分にメーションを効率的に制作できるようにすることは業界に行われているとはいえない．

とって重要なことである．しかしながら，これまでは新た三次元アニメーションでは，多くの形状モデルデータがに映像を作ることが一般的であり，既存素材の再利用によ市販されており，比較的広く利用されている．また，モーる制作は，余り行なわれていない．再利用が行われない理

ションキャプチャされた動きのデータを，他のモデルに再由に以下の点が挙げられる．

適用する研究 [1, 2] や顔のアニメーションの他モデルへの適用研究 [3] など比較的広く行なわれている．

・再利用できる素材が準備されていない．
・再利用のための技術や仕組みが整備されていない．

しかし，二次元アニメーションでは，形状変更のモーアニメーションは，動きを複数の静止画像（以降，静止フィングの研究 [4–6] が，中心である．特に労力を必要と画という）により表現している．この動きを表現するためする伝統的な二次元セルアニメーションのコンピュータの静止画を，本論文では動画と呼ぶことにする．現実の動処理においては，研究が少ない．既存の二次元アニメー

きをそのまま表現して，１秒間に２４枚の動画で動きを表ション見本を知識ベースとして蓄えておき，アニメータのしているのをフルアニメーションと呼んでいる．一方テレ

スケッチからそれに類似のアニメーションを出力する研ビ放送のアニメーションは，細部の描写や動きを省略して究 [7] と，顔の表情のようにケース毎に異なる表情を実写出来るだけ少ない動画枚数で動きを表現するようにしておから二次元の描写画像を生成する研究 [8] があるが，本格り，これをリミテッドアニメーションと呼んでいる．リミ的に再利用を目指した研究ではない．

テッドアニメーションでは，フルアニメーションの１／４既存の二次元アニメーションからの動きの抽出を，ア〜１／６程度の８〜６枚の動画で動きを表現している．

フィン変換とキー形状（キーフレーム）補間を組合わせて動画枚数が少ないリミテッドアニメーションは，動画間使用してアニメ−ション中の非剛体形状の変形を追跡しての動きがフルアニメーションに比べ大きいのが特徴であ実現して，別の二次元および三次元アニメーションに適用る．このため既存アニメーションからの動きの抽出と再利する研究 [9] がある．この研究が最も本論文に近い手法を用の技術にも，フルアニメーションの再利用とは，異なっ扱っているが，元のモデルの動きを再適用するとき，元モた工夫が必要となる．本提案技術は，リミテッドアニメーデルのキー形状と対象となるモデルのキー形状をペアで指ションより動画間の動きが滑らかなフルアニメーションに定して，対象の動画を生成しなければならない．また，適も適用可能である．

用条件や動きに限定があり，オクル−ジョンの処理もされ本論文では，既存のリミテッドアニメーション再利用をていない．

促進するための一つの方策として，二次元アニメーション制作のための動画データベースシステムの構築に関する技術について提案する．

3 二次元動画データベースシステム

以降の本論文の構成は，次章で簡単に関連研究について既存アニメーションの再利用による制作を推進するため述べ，第３章では，構築した二次元動画データベースシスには，その素材となるアニメーション素材を提供することテムの内容について詳説する．第４章では，二次元動画が不可欠である．データベースとして準備すべき素材を決データベースシステムのうち，アニメーション適用ツール定する上での基準が重要である。このような基準は従来考機能により，データベースに登録されている既存のアニえられていなっかため，本論文では，プロのアニメータとメーションをユーザが入力したモデルに適用して，新たな検討して 3.4 で述べるような基準を策定して，この基準にアニメーションを生成する手法について述べ，その実験結従って最も再利用されやすい素材を，データベース化して– 28–

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また，適用対象が三次元モデルの場合に，二次元に変換

２D 線画イメージ、ライブラリ外部アプリケーションソフトする機能を持つ．三次元から二次元への変換は，入力された三次元ポリゴンの形状データを，正射影して輪郭線を求データベース

アニメーション

アニメーション

登録ツール機能

適用ツール機能

取り出しツール機能

め，隣接するポリゴンが成す角度から稜線を算出する方法により実施する．

3.1.3 アニメーション取り出しツール機能

データベース制御機能
利用者側データベース

データベースを検索し目的にあったアニメーションデー
タを引き出し，二次元のイメージデータとして出力する機

利用者申請

運用者側ツール機能能である．図 2 にその画面例を示す．

利用者側ツール機能

リミテッドアニメーションでは，動きを表わすフレームデータの流れ制御の流れレートが重要である．その動きを規定したタイムシートを運用者側データベースデータベースに登録しておき，プレビュー時にこのタイムシートに従った動画の再生を行って確認する．また，使用したいフレームのみを抽出するなどの編集処理を行うこと

図 1 システム機能概要ができる．出力される動画は，ビットマップ形式であるので，各種の外部アプリケーションで利用できる．
システムを構築した．

3.1.4 その他の機能
3.1 システム概要■データベース制御機能

既存のアニメーションを標準の動画として，モデル情報

データベース制御は，利用者がデータベースへアクセスするための機能を提供する．

と共に再利用できるデータ形式でデータベースに格納して■利用者側ツール機能

置く．そのまま再利用したり，自分のキャラクタに対してようなことを実施するための機能を提供する．

利用者側ツールは，利用者が次のデータベースに，登録されているモデルの形状を変形し，標準動画の動きを複製して自分のキャラクタのアニメーションとして使用できる．二次元動画データベースシステ
ム全体の機能概要を，図 1 に示す．以下に各機能について• 作成したアニメーションを一般へ公開するためのアップロード機能．

• 運用者側データベースからのアニメーションのダウンロード機能．

述べる．

• 各利用者側環境で構築したシステムを動作させるための管理機能．

3.1.1 データベース登録ツール機能
この機能によって，アニメーション素材を入力し，対象カテゴリにしたがって再利用可能化の処理を施してデータベースに登録する．
素材は，二次元の線画イメージで入力し，本論文の第 4章の 4.2 節で詳説する独自の手法で処理し，そのデザイン的特徴を線情報等の要素データとして抽出する．抽出された要素データは，次項 3.1.2 のアニメーション適用ツール機能により再利用できるようにデータベースに登録する．

3.1.2 アニメーション適用ツール機能
この機能によって，単一フレームのイメージを入力して，データベースに登録されているアニメーションから，新規のアニメーションを生成することができる．適用技術
図 2 アニメーション取出し機能の詳細は，4.3 節で述べる．

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この管理機能により，利用者の範囲を決めて，検索の際不圧縮形式で登録することにより，ネットワークを介しても必要なデータを検索対象としない制御をかけられるため，短時間でデータ連携が可能である．

膨大なデータからの検索時間を短縮することが可能とな

3.3 データベース構造および管理方法

る．また，機密保持の面でも有効な手段となりうる．
■運用者側ツール機能

運用者側ツールとして，以下の機能を提供する．

膨大なアニメーションデータ／イメージデータをデータベースで管理する際，利用目的を考慮したテーブル構造お• 本システムが公開/運用するサイトの開設機能．

よび管理方法でデータベースを設計しておけば，検索等の• 運用者側データベースへの利用者登録機能．

処理が最も効率よく行える．本論文では以下の項目を中心• 利用者用の環境設定等の各種ツールの管理機能．に，効率化のためのシステムの構築を実施した．

3.3.1 再利用に即した登録素材のカテゴリ化
3.2 利用システム構成

利用者が検索を行なう際に，実際の利用に即した形で利用者が使用する利用者側システムと，利用者を管理しアニメーションデータを提供する運用者側システムの２つデータのカテゴリ化を実施することが，実務上は最も効率的である．具体的な内容は，3.4 の項で述べる．のシステムがある．図 3 に，その全体構成図を示す．
利用者側システムは，利用者が運用者側システムの公開

3.3.2 プレビュー用データの採用

サーバにアクセスして，利用者登録，システムの入手を行い，利用者側のシステム環境へ展開して利用する．

アニメーションデータを，プレビュー画面の大きさに合致したサイズに加工して，データベースに格納しておく事

利用者が制作したアニメーション再利用のためのデーにより，元のアニメーションデータのサイズに関わらず，タ，アニメーションデータなどの二次元動画素材は，アッアニメーションデータをプレビュー再生する際の時間が短

プロードして運用者側管理システムのデータベースサーバ

縮できる．に登録できる．データベースサーバには，可逆変換可能な

3.3.3 管理情報と登録データとの関連付け

運用者側システム

本論文で使用したデータベース管理システム「Postgre
ＤＢサーバ

運用管理用端末

ＳＱＬ」では，イメージデータ自体をデータベースに登録することも可能であるが，膨大な量のイメージデータおよ・アニメーション制作用ＤＢ・各種ツール

び連続性に意味を持つアニメーションデータを管理する※内部ネットワーク

Ｗｅｂサーバファイヤウォール

※公開サーバセグメント

ために，複雑な構造となり管理情報も増えてしまう．そこ
で，登録や検索の時間を短縮するため，管理情報はデータベースに登録し，アニメーションデータ／イメージデータ自体は，特定のフォルダ内に登録し，管理情報と関連付けている．

※インターネット
利用者側システム3.4 アニメーション素材
再利用可能なデータベースを構築する上では，システムＤＢサーバの機能整備以上に，どのような素材をどのようなカテゴリ・アニメーション制作用ＤＢ分類で格納して置くかが重要である．そこで，熟練したア※内部ネットワーク・・・・・・

ニメータとの検討により，次の基準によりデータベースに登録する標準的な二次元アニメーション素材を決定した．
熟練したアニメータであれば，誰もが同じような描写を行

利用者端末※ 各種ツールは利用者端末へインストールして利用する

なうもの，また，ケースにより変化はするもののその手本となるようなものについて，以下に示すようなカテゴリの動画素材を，熟練アニメータに作画してもらいデータベー

図3

システム構成図– 30–

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スに登録した．
（１）基本動作・人間の動き：歩き，走り, 顔の表情など２３種類
・動物の動き：犬，猫，馬，羊，鳥など３２種類
・動きの基本としてアニメータの参考となるもの（２）物語に左右されない普遍的なシーン
・自然現象：火，煙，水，雨，雪，風など２７種類（３）サンプルアニメーション
・そのまま利用できるライブラリ素材として５分
図 4 構造化マッチングによる動き抽出結果

上記素材は，二次元のリミテッドアニメーション用であるため，カメラアングルやモデルの向きを自由に変更できが抽出されていない箇所があるために，抽出された動きない．そこで，各素材ごとにモデルの向きを，前向き，横のベクトルが粗く動きを確実に抽出できていない．この

向き，後ろ向きの素材を総て作成して登録した．このモデ理由は，構造化マッチングでは，線分を中心にマッチング

ルの向きについては，実際の制作現場の意見に従い実用的を実施しており，線分の濃度が高く，図形全体がほぼ一種なモデルの向きを取り入れた．例えば，前向きの場合「真類の変形に対してマッチングを行うことを前提としいる．

正面」という設定はほとんどなく，やや横向きである．

一方，二次元リミテットアニメーションの画像は，単純な素材の利用に際して，特に人間の動きについては，対象線画で線数が少なく、部分毎に動きが異なり，さらに下記キャラクタがアニメータや物語によって固有の形状となるの特徴を有していることから，動きの抽出が正確に行えなことが多い．そこで，第 4 章で述べる技術を提供し，アニい．また処理時間もかかる．

メーション素材中のキャラクタの一連の動きを、元のキャ• 動きが論理的でなく動きを表わすために，形状の変ラクタの動きの特徴を損なうことなく、利用者のキャラク形や誇張を行なっている．

タに適用できるようにした．利用者は加工した素材を，自• 各フレーム間で変形をしないモデルの部分でも形状分のアニメーション中のレイヤに組入れて，彩色して最終を表わす線分が一定していない．のアニメーションとして仕上げる．その他の素材については，そのまま利用されることを前提としている．

この様な条件下で，モデルの形状と動きを同時に抽出するために，以下のような手法を考案した．
提案手法では，線分から特徴点を抽出して，交点・端点・4 再利用可能化技術

特徴点を対応点としてマッチングして, 画素毎の移動ベク

4.1 動き抽出の従来技術

トルを抽出することにより，正確に移動ベクトルの抽出が既存アニメーション中の既存モデルの動きを，ユーザのモデルに適用して再利用可能とするためには，対象のモデできように工夫した．なお，提案手法では，処理を２つのステップに分けて実施している．

ル形状に既存モデルを変形させたうえで，既存の動きを複製する必要がある．

4.2 アニメーションデータの抽出

そのためには，既存アニメーションからモデル形状の抽既存アニメーション素材をデータベースに格納する段階

出と同時に動きを抽出しなければならない．この様な処理で，既存モデルの動きのデータを以下の手順で抽出し保存のための手法について，構造化マッチング，テンプレートしておく．

マッチング，弛緩法など従来の技術 [10, 11] が利用可能であるか検討したが，いずれの手法でも実用可能なレベルで4.2.1 二値化と細線化の抽出結果は得られなかった．

既存アニメーションの二次元ビットマップ原動画像を，例えば，構造化マッチングを応用した実験では，モデル二値化および細線化する．二値化は，入力画像は無着色の形状は抽出できるものの動きの抽出の精度が低かった．図

線画で，ＲＧＢ各 256 階調あるが完全に二値でないため，4 は，その結果である．図中の斜線部分が抽出された動き

ＲＧＢ (200,200,200) を基準として，この値より小さい場のベクトルを示す．本来抽出されるべき動きのベクトル

合 (淡い灰色) は，ゼロ (白) とし，他は１ (黒) とする．

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■基準点がない場合 円のように特徴点がなく基準となる点（基準点）がない場合には，最下位の最左の点を便宜的に基準点として対応付けている．このケースでは，他に図形から直線要素を抽出するか，特徴点を抽出して対応付ける方法も考えられる．
■閉領域内部の点の場合閉領域内の線分数が等しい場

合，全線分が一対一で対応すると仮定して，以下のように（Ａ）加工前画像（Ｂ）加工後画像実現する．

(a) 閉領域の変形値すなわち変化量を，回転・拡大・

図 5 モデルの形状抽出処理縮小等の要素を無視して，座標値の移動から求める．
細線化は，最も一般的な Duff の手法 [12, 13] だけでは，(b) 現フレームの各線分と次フレームの各線分間の線の太さが必ずしも１ピクセルにならない箇所が生ずるた類似度を次のように求める．

めその箇所については，さらに Hilditch 法 [14, 15] による線分の両端座標に手順 (a) で求めた値かけて対応点細線化を実施して，1 ピクセルとなるように画像を調整しを求める．て直線化する．

求めた対応点と次フレームの線分の両端点の距離について，次の２種類を算出して，小さい方を得点と4.2.2 線分の抽出する．

線の交点と端点（始点，終点）を検出し，各点を結んで線分を抽出する．すなわち，線分の始点と終点を結ぶ直線

2222

A = Ci Ei + Cj Ej(1)

への，線分の経過画素からの垂線の長さが，閾値（５ピクセル）を越え最長となる点を特徴点とする．同一の処理

B = Cj Ei + Ci Ej(2)を，始点と今求めた特徴点を結ぶ線分と，終点と特徴点を結ぶ線分について実施し，閾値未満になるまで繰り返すこ

ここで， CE は，対応点 C と端点 E との距離をとにより線分を抽出する．線分で囲まれた部分を閉領域と示す．

して切り出す．

得点に，両線分の長さの差の２乗を加える．

上記 4.2.1 と 4.2.2 の処理を，動作抽出対象の２フレー得点の低い方が，類似度が高い．

(c) 線分の組合わせにより手順 (b) で算出した得点合計ムの画像に対して実施する．この処理結果の例を図 5 に示す．

が最小となる組合わせを採用する．
上記方法で全線分対応が仮定できない場合には，便宜的

4.2.3 閉領域と線分の対応付けに手順 (b) で求めた類似度により対応を決定する．この場

図形を閉領域で分割し，レイヤ分けする．各レイヤ毎合には，類似度を判定する閾値を設けて実施する．本論文に，閉領域の位置，面積，位置関係からフレーム間の閉領

では，線分の構成画素数の２乗の８倍を閾値として採用し域をマッチングして，各線分を対応付ける．対応付けの結ている．これはリミテッドアニメーションでは，動画間の果から各画素の移動量を求めてこれを動きのデータとす動きが荒いため最少隣接域となる値として採用した．フルる．閉領域と線分の対応付けは，以下のような４つのケー

アニメーションのように動画化間の動きが密な場合にはスに分けて処理を実施した．

もっと大きな閾値が考えられる．

■閉領域の対応関係から対応がつけられる場合 このケースでは，閉領域毎にレイヤ化されており一意に対応付けら

4.3 アニメーションデータの適用れるので，必ず対応付けが可能である．

ユーザのモデルにデータベース中のモデルのアニメー■位置関係から推測する場合 閉領域の対応関係は付けらションを適用する手順は，次のように実施する．以下の手れるが，点の対応がフレームによって決められない場合が順では，ユーザの対象モデルの単フレーム画像を適用画ある．このケースでは，単純に位置を比較してより近い方像，データベース中のアニメーションデータの先頭フレーと対応付ける．また，座標位置と線分長の比率から対応を

ムを元画像と呼ぶ．

決定する方法もある．

– 32–

(1,1）(1,0)(1,‑1)
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5432
10(1,1）0123(1,0)
元画像フレーム０(1,‑1)

4元画像フレーム１対応点を示す。
01234画素の移動を示す
元画像フレーム０
元画像フレーム１
対応点の対応関係を示す

5432
105432100(1,1)(1,0.3)(1,‑0.3)(1,‑1)(1,1)
0
123(1,0.3)(1,‑0.3)適用画像フレーム０(1,‑1) 適用画像フレーム１
123
適用画像フレーム０
適用画像フレーム１対応点を示す。
画素の移動を示す
対応点の対応関係を示す

図 6 対応点の自動マッチング結果

図7

適用ロジックの説明

表1移動ベクトル計算法

4.3.1 線分の抽出
4.2 の 4.2.1 と 4.2.2 の手順を用いて適用画像から線分お
元画像

よび交点，端点を抽出する．

元画像インデックス
インデックス
移動ベクトル０１２０１２（１，１）（１，０）（１，−１）

移動ベクトル
適用画像 （１，１） （１，０） （１，−１）

4.3.2 対応点のマッチング

適用画像

インデックス
０１２３１２
元画像インデックス ０ ００．６７
１．３３ ３２
元画像インデックス
０
移動ベクトル（1，1）０．６７（1，０.３）１．３３（1，−０.３）２（１，−１）

元画像と適用画像の交点および端点の対応付けを自動インデックス設定する．すなわち，閉領域毎，線分毎の相互関係に基づ

移動ベクトル（ ， ） （ ，０ ３） （ ，−０ ３） （１，−１）

き各交点，端点の重なり合った点を，対応点として 4.2 の4.2.3 と同じ処理により，マッチングを実行する．このとインデックスを求める．

き画像の回転等は考慮せず単純に重ね合わせている．このつぎに，この元画像インデクスを用いて適用画像の移動結果，元画像と適用画像の線毎の対応付けが実施される．

べクトルを算出する．このとき，元画像インデックスの小図 6 は，自動設定によるマッチングの結果を示す．表示

数部に重み付けを行なって移動ベクトルを算出することでされている線が各点の対応付けを表わしている．自動設定変化量を考慮した各画素の移動量となる．

された対応付けの修正や詳細対応付けは手作業により実施

表中の適用画像インデックス１の場合，元画像インデクできる．ここで，対応点が存在せずアニメータの手動によスが 0.67 であるので，元画像インデックス０と元画像イる対応付けも行えない場合には，対応付けがないままの状

ンデックス１の移動ベクトルをもとに，[元画像インデッ態でアニメーションの適用を実施し，その部分は動きの移クス０の移動ベクトル＊ 0.33 ＋元画像インデックス１の植が行えず静止状態となる．

移動ベクトル＊ 0.67] のように元画像インデックスの少数部に重み付けを行って移動ベクトルを求める. この結果

4.3.3 変化量の調整が，変化量を考慮した各画の移動量となる.

適用画像と元画像の線の変化量を考慮した各画素の移動量を，適用画像の各画素に対して実施して，対象モデル以上の処理を繰り返して，対象モデルに対するアニメーションを生成する．の次フレーム画像を生成する．この適用のロジックを図 7に示している．図中の矢印は，画素の移動を示している．
元画像のフレーム０の各画素と適用画像のフレーム０の各画素を対応付け，元画像の各画素の持つ移動量を適用画像

5 実験結果5.1 実験の目的，前提条件および結果の各画素に，対応点の状況に比例させて適用することで適提案手法によるアニメーション制作の実現性についての用画像のフレーム１が作成される．すなわち，以下の手順可能性を確認することを実験の目的とした. このため既存により求める．の二次元の線画による動画から，モデルの形状と動きを同

まず，適用画像の移動ベクトルを求めるために，元画像の各画素へのインデックス（元画像インデックス）を求め時に抽出して，対象キャラクタに移植できることを確認することに実験の主眼を置いた．

る．このとき基準となるのが対応点である．表 1 は，イン処理の条件を，既存のキャラクタアニメーションを適用デックスと移動ベクトルの関係を示している．表中の元画したい対象キャラクタについて，以下の通りとした．

像インデックス０と適用画像インデックス０及び，元画像・キャラクタを対象とし単一画像のみを入力する．

インデックス２と適用画像インデックス３が対応してい・二次元の無着色の線画による動画を生成する．

る．対応点間の他の点については，線形補間により元画像・モデルの形状や動きは制限しない．

– 33–

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モデルにないため，期待通りのアニメーション生成ができない．この他モデルの衣服が異なる場合，例えば，スラックスとスカートとか，服の模様が異なる場合には，対応点
F-1

F-2

F-3

F-4が自動的にはとりにくく，アニメータの手動による補正が必要となる．このため，Bregler [9] の手法では，キーフレームのペアを何組か与えて適用率を高めているが，提案

F-5F-6F-7

手法では，データベースに登録されている素材のモデルとF-8類似の方向からのポーズの単一フレームのみで適用できる
図8

元のアニメーションようにしている．
図 9 でフレームが進むと，キャラクタの髪形の変形があるが，この変形をアニメータが著しいと判断した場合には，補足的に対象モデルのキーフレームを途中に追加する

F-1

F-2

F-3ことが必要となる．

F-4

また，人間の歩行動作のように左右の足の動きによるモデルの部分の消滅と発生のようにオクルージョンが発生する動画では，左右の足を部品として分解して別レイヤとしF-5F-6F-7て，処理することにしているが，さらに形状抽出および対F-8応点処理で，対象部位に関する情報を与える等，条件を付
図9生成されたアニメーション与することにより適用率を向上できる．
上述の通り結果は大変良好であり，既存のアニメーショ実験の結果は，図 8 と図 9 に示す通りである．図 8 はン再利用化への展望が開けた．

元画像の各フレーム，図 9 が生成されたアニメーションの各フレームを示す．なお，図 9 の第一フレーム F-1 が入力された対象キャラクタの画像である．

6 おわりに

この実験例では，期待された動きのアニメーションが生アニメーション制作現場で活用できる実用的な二次元動成されている．しかし生成されたアニメーションでは，対画データベースシステムが構築できた．二次元動画データ

象キャラクタの髪の外形が，フレームの後半になると初画ベースで提供される素材を再利用して，異なるモデルへ変像よりも少し変形している．これは，生成した動きが全体形複製して，アニメーションを制作する方法の基礎ができを動かすアニメーションであることから，元画像の動きをた．さらに，提案技法をより良くするためには，以下のよ移植していく過程で，変化量調整の誤差が累積されてモデうな点を検討するとよい．

ル形状が変形して来たと考えられる．

• 自動マッチング条件に素材の種類に応じた情報付与• 回転や重なりを考慮した適用条件の絞込み

5.2 結果の考察• 素材が持つ線の特徴を生かしたアニメーション生成実験に用いたモデル形状は比較的簡単で，対象キャラクタも特徴が類似した形状であるが，アニメーションの再利用は，十分に実現できている．

今後は，対象モデル形状が複雑な場合の精度向上と，データベースを基にした制作工程の範囲拡大のための利用提案技術による適用率を考えた場合，モデル形状の複雑技術について開発を行なう予定である．

さではなく，元のキャラクタと対象キャラクタとの対応点が自動的に処理可能かどうかという，モデル間の形状の違謝

辞いに依存している．
図 6 のモデルの場合は，髪形に対応点がないが，期待通本研究は（財）デジタルコンテンツ協会の「コンテンツりのアニメーションが生成できた．この場合には対応点の制作基盤ツール等開発事業」の一環であり，サンプルコン消滅であったので実現できたが，元モデルと対象モデルをテンツとデータベース用動画素材の提供を得た東映アニ逆にした場合には，新たな特徴点の発生となり対応点が元メーション（株）へ感謝する．

– 34–

芸術科学会論文誌 Vol. 4 No. 1 pp. 27 – 35allel processor”, Proceeding of 3rd IJCPR, Cororado,

参考文献

CA, pp728-733, 1978.

[1] M. Gleicher, ”Retageting Motion to New Characters”,[14] 井上誠喜，八木信行，林正樹，”Ｃ言語で学ぶ実践画像処理”，オーム社，p53, 1999.

Siggraph98 Proceedings, pp33-42, 1998
[2] Andrew Witkin, Zoran Popovic,”Motion Warping”,[15] C.J.Hilditch,”Linear skelton from square cupboards”.
Machine Intelligence, Vol.6, Edinburgh Univ. Press,

Siggraph95 Proceedings, pp.105-108, Aug. 1995
[3] Jun-YongNoh,

UlrichNeumann,”ExpressionCloning”, Siggraph2001 Proceedings, pp.277-288,
Aug. 2001[4] Ronghua Yan, Naoyuki Tokuda, Juinichi Miyamichi,Yongmao Ni, ”Image Morphing by Spacial Thin-Plate
Spline Transformation”, Transactions of Information
Processing Society of Japan, Vol.37, No.1, pp49-59,
Jan. 1996[5] Thomas W. Sederberg, Eugene Greenwod, ”A Physically Based Approch to 2-D Shape Blending”, Computer Graphics, (Siggraph92), Vol.26, No.2, pp25-34,
July 1992[6] Thaddeus Beier, Shawn Neely, ”Feature-Based Image
Metamorphosis”, Computer Graphics, (Siggraph92),
Vol.26, No.2, pp35-42, July 1992
[7] Stephen E. Librande, ”Example-Based CharacterDrawing”, MIT Master Thesis, Aug. 1992
[8] Peter Litwinowicz, Lance Williams, ”Animating Images with Drawings”, Siggrpah94 Proceedings, pp409412, 1994.
[9] Christopher Bregler, Lorie Loeb, Erika Chuang,Hirishi Deshpande, ”Turning to the Masters: Motion
Capturing Cartoons”, Siggraph2002 Conference Proceeding, pp399-407, Aug. 2002
[10] Takashi Matsuyama, Hidekazu Arita, Makoto Nagao,”A Structural Matching of Line Drawings Using Spacial Relations between Line Segments”, Transactionsof Information Processing Society of Japan, Vol.24,No.6, Nov. 1983[11] Tomoharu Nagao, Takeshi Agui, Masayuki Nakajima,”Extraction of arbitrary shapes from a noisy binary image using pseudo view field tracer”, SPIE Visual Communication and Image Processing, Vol.1360, pp17191722, Oct. 1990.
[12] 高木幹雄, 下田陽久, ”画像解析ハンドブック”，東京大学出版会，pp577-578, 1991.

[13] M.J.B.Duff,”A large scale integrated circuit array par-– 35–

pp403-420, 1969.