3 次元 CG アニメーションデータの分類結果の可視化に関する一提案
建部 明香（指導教官：伊藤貴之）

1．概要

3DCG アニメーションを

近年のコンピュータグラフィックス(CG)技術の発展に分類結果種類別・動作別に分類伴い，特に映像分野において 3 次元(3D)CG アニメーショ

分類結果の可視化

ンの制作はより活発なものになってきている．しかし，そ位置情報から特徴量を求めの一方で 3DCG アニメーションの制作はユーザの知識・コマ画像コマ画像を生成する経験に依存しており，制作時間やコストが大きくかかる傾※図 2(b)を参照

向にある．例えば，映画，ビデオゲーム等の 3DCG アニ

図 1 提案手法の概要

メーションの主流として，人の動作を数値化して利用するモーションキャプチャがある．しかし，これには専用の広い設置スペースや高価な設備が必要となる．また，クリエイタが手作業によって 3DCG アニメーションを制作する
場合には，多数のキーやパラメータなどの設定・調整が必要であり，膨大な制作時間がかかる．

↑物体内部に設定されたボーン

そこで，過去に作成したアニメーション素材の再適用が，3DCG アニメーション制作において有用になると考えられる．このような目的で近年，蓄積されたアニメーションを有効に活用するための研究が進んでいる．しかし，多量なアニメーションをユーザが直感的に探しやすいよう提←人物のボーン例

示する研究は，少ないように思われる．そこで本報告では，(a) ボーンの例

多量に蓄積された 3DCG アニメーションを分類し，ユー

図2

ザの直感的操作を目的とした可視化を行うための一手法(b) コマ画像の例

アニメーションのデータ構造とコマ画像を提案する．

提案手法では，3DCG アニメーションをコマ画像として2．関連研究可視化する．図 2(b)は，人物の歩行アニメーションに対す

3DCG アニメーション制作の煩雑さを軽減するためのるコマ画像の例である．提案手法では，全てのフレームのアニメーション再適用技術は，近年になっていくつか発表中から所定のフレームを抽出して画像化し，コマ漫画のよされている．一例として，モーションキャプチャの動作デうにそれを連結することにより，3DCG アニメーションをータを，別のモデルに再適用してアニメーションを生成す

一枚のコマ画像として提示する．

[1]

る手法がある ．また，モーションキャプチャによる人物

3DCG アニメーションの分類

3.1の動作を短いアニメーションとして蓄積し，それを組み合提案手法では 3DCG アニメーションを，CG 物体の種類わせて繋げることで，人物のアニメーション作成を支援すと，動作に基づいて分類する．はじめに，物体の種類で大るものもある[2]．また，舞踏の動作データを似た動作ごとまかに分類を行い，各々のアニメーションがどのカテゴリに蓄積し，さまざまな動作データを連続させることで一つに属するかを指定する．このとき必要に応じて，2 段階以の舞踏の生成を行うという研究もある[3]．

上の再分類を施してもよい．その後，各カテゴリ内に属ず

3．提案内容るアニメーションを動作別に分類する．

提案手法では，文献 のような 3DCG アニメーションの現時点で我々は，アニメーションの分類を手動で行って蓄積結果を利用する場面を想定し，アニメーションを再適いる．しかしアニメーションを特徴量に基づいてクラスタ用する目的で，CG 物体の種類・動作別に分類したアニメリングすることにより，分類の自動化は可能であると考え[2]る．2 つのアニメーションの類似度算出手法として，例えーションを，ユーザが直感的に扱いやすいよう可視化する

ば文献[3]では式(1)を用いている．

手法を提案する．図 1 に提案手法の概要を示す．

()= ∑ {α ⋅ v ( f ) ⋅ v ⋅ ( f ) + β ⋅ v& ( f ) ⋅ v& ( f )}Sim S A ( f A ), S B ( f B )提案手法が対象とする 3DCG アニメーションの動作データ構造は，以下の通りである．動作を行う物体の内部にiは，所定の本数の骨格（ボーン）が設定されている．そしAiA

Bi

Bi

Ai

A

Bi

Biて各々のボーンは，時刻（フレーム）ごとの位置情報（x,y,z----------------------------(1)式(1)では，アニメーション SA,SB において，フレーム座標値）を持つ．図 2(a)は人物のボーンの例である．

SA(fA),SB(fB)における，ボーンの重心を原点とする座標で9

45.4%，4 コマ 54.5％，5 コマ 0.0％だった．また，どのアの位置 vn の，動作の類似度(Sim)を表している．

3.2

ニメーションも 5 コマは 0％で，コマが多すぎて見づらいコマ画像の生成という意見が多かった．

続いてコマ画像を生成するために，コマ数ぶんのフレームを自動選択する．3DCG アニメーションのボーンの数を続いてコマ画像の配置方法について，縦，横（左から），n 個，フレーム数を m 個とすると，アニメーションの特徴横（右から），田の字，の 4 種類のコマ画像を提示し，動量はｍ個の(3×n)次元変数として表現できる．提案手法で作が見やすいものを選んでもらった．その結果，縦がはこの m 個の特徴量を，K-means 法を用いてクラスタリ90.9％と圧倒的に多かった．つまり，既存の 4 コマ漫画とングする．ここで k 枚のコマ画像を選ぶときは，k 個のクして定着している形が最も見やすいという結果になった．
最後にフレーム選択方法として，(A)，(B)，(C)，およびラスタを生成するものとする．
続いて各クラスタから 1 個ずつフレームを選択し，そのクラスタリングを用いない，の 4 種類の方法で生成したコフレームを画像化することで，コマ画像を生成する．フレ

マ画像を提示し，動作が見やすいと思われるものを選んでもらった．その結果， (C)が 83.3％で圧倒的に多かった．

ームの選択方法については，以下の 3 通りを用意した．

クラスタリングを用いないコマ画像をもっとも見やすい，(A)単純にクラスタに振り分けた順の最後のフレームと回答した人は 0％であった．

(B)所属するクラスタの重心にもっとも近いフレーム

4.2(C)他のクラスタの重心からもっとも遠いフレーム

3.3

3DCG アニメーションの分類結果の可視化

平安京ビューによる 3DCG アニメーションの分類結果

分類結果の可視化の可視化例を，図 4 に示す．

提案手法では，平安京ビュー[4]を用いて 3DCG アニメーションの分類結果を可視化する．平安京ビューとは，階層型データ全体を一画面に配置する情報可視化手法のこと
で，枝ノードを入れ子の構造，葉ノードを色のついたアイコンで表示する．提案手法では，葉ノードにアニメーションのコマ画像を配置し，分類結果を可視化する．

4．実行結果4.1

コマ画像の生成我々は，全フレーム数 101，ボーン数 20，単一動作（歩く，走るなど）の 3DCG アニメーションに対して，コマ画像の生成を行った．図 3 は，走るアニメーションに対し

図4て，(A)～(C)の 3 種類のフレーム選択方法を適用して生成

平安京ビューによる可視化結果画像

5．まとめと今後の課題したコマ画像である．

本報告では，3 次元 CG アニメーションの分類結果の可視化を提案した．
今後の課題として，K-means 法において現段階の 60 次元でのクラスタリングに対し，次元削減を行うことでより良いクラスタリング結果が出せるのではないか，検討を行う必要がある．また，実際に 3DCG アニメーションを作成する立場の人を対象に，アンケートを行う必要がある．

参考文献[1] Andrew Witkin, Zoran Popovic, ”Motion Warping”,
Siggraph95 Proceedings, pp.105-108,Aug. 1995
[2] Fabio Buttussi, Luca Chittaro, Daniele Nadalutti,“H-Animator:A Visual Tool for Modeling, Reuse and Sharingof X3D Humannoid Animations” ,Siggraph06 : ACM Special
Interest Group on Computer Graphics and Interactive
Techniques, pp.109-117,2006[3]中澤, 白鳥, 池内, 観察に基づく音楽およびモーションキャプチャーデータからの舞踊動作生成手法, 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2005）, 2005.7.
[4] 伊藤, 山口, 小山田, 長方形の入れ子構造による階層型データ視覚化手法の計算時間および画面占有面積の改善, 可視化情報学会論文集, 26, 6, 51-61, 2006.

(A)
(B)
(C)
図 3 フレーム選択方法別のコマ画像結果
我々は生成されたコマ画像に対して，コマ数，配置方法，フレーム選択方法についてアンケートを行った．
まずコマ数について，3，4，5 コマのコマ画像を提示し，動作が判断できる最低コマ数を選んでもらった．結果は
CG 物体の移動の有無で大きく分かれた．移動しないもの
は，3 コマで十分分かるという人が 72.7％，4 コマ 27.2％，5 コマ 0.0％だった．それに対して移動するものは，3 コマ10