情報処理学会 インタラクション 2014
IPSJ Interaction 2014

A0-6
2014/2/27

Kinect を用いた簡易 3D アニメーション制作システムの提案
古川 真行1

赤木 康宏1

河合 由起子2

川崎 洋1

概要：映画等のような高品質な 3 次元アニメーション制作に用いられる機器は，高価であるばかりではな
く利用に専門的な技能を要し，導入コストが高い．一方，教育や観光産業等の分野では，小規模な団体および個人がアニメーションを制作したいという需要が増加しており，簡単かつ安価なコンテンツ制作・編集システムが求められている．そこで，本研究では Kinect を用いた 3 次元アニメーション制作システムを提案する．本システムを実現する方法として，各モーション間の関連性を自動的に構造化する手法，および，モーション間のつなぎ目を滑らかに表示するための 3 次元形状補間手法を新たに提案する．また，制作した 3 次元アニメーションをタブレットデバイスを用いてインタラクティブに操作・閲覧することのできる既存のシステムと統合することで，制作から閲覧までを行なえる一貫したシステムを実現する．

3D Animation Creation System based on Auto-structurization Method
Furukawa Masayuki1

Akagi Yasuhiro1

Kawai Yukiko2

Kawasaki Hiroshi1

Abstract: Contents creation systems for create 3D character animations in movies and games require not
only expensive but also those require professional skills. On the other hand, there are increasing demands
for contents creation systems that are low-cost and easy to handle for the general users of small-scale groups
and persons in the area of education, advertisement and tourism, especially to create human motion animations. To answer the demands, we propose a contents creation system which enable to synthesize multiple 3D
motions of a human captured by Kinect. To realize the system, we propose an interpolation method whichcorrects gaps between 3D shapes and skeleton models of the input 3D motions to create transition motions
between the inputs. Moreover, we also extend an existing interactive animation viewer to be able to show
the proposed 3D animation contents on tablet devices.

1. はじめに3 次元キャラクタを用いたアニメーション表現は映画やゲームのようなエンターテイメント分野ばかりではなく，教育・案内用コンテンツでは，教育効果を高める目的で，受け手の要求や状況に応じて内容を柔軟に変更する必要もあり，コンテンツにカスタマイズ性やインタラクティブ性が求められるという特徴もある．

航空機のインストラクション，運転者への安全教育，博物

しかし，一般的な 3 次元キャラクタアニメーションの制館のガイダンス，および電子マニュアル等の教育・案内用

作では，(1) 3 次元キャラクタモデルを制作する，およびのコンテンツとしても幅広く利用されている．前者の映画(2) モーションキャプチャシステム等を用いてキャラクタ制作等を目的とする場合では，膨大なコストをかけてでも，に動作を与える，という２つの工程が必要であり，どちら

品質の高い映像が制作できることが第一目標であるが，後も専門的な知識および機材が必要となるので，3 次元アニ者のような教育・案内用コンテンツでは分かりやすい表現

メーションの制作には多くの金銭的，時間的コストが必要の映像を低コストに作ることが重視されている．さらに，となる．よって，教育効果を高めるために対象者に合わせてカスタマイズした 3 次元アニメーションを提供したいと

1

2

鹿児島大学大学院理工学研究科，鹿児島市
Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima
University
京都産業大学大学院先端情報学研究科，京都市
Graduate School of Division of Frontier Informatics, Kyoto
Sangyo University© 2014 Information Processing Society of Japan

いう需要はあるものの，小規模な団体や個人が既存のシス
テムを用いてこのようなコンテンツを制作することは困難である．
そこで本研究では，人間の身体動作を対象とする 3 次元166

アニメーションを簡易かつ低コストに制作するシステムを実現するために，以下の手法を提案する．まず本システ
ムでは，Kinect を用いて撮影した人間のモーションデー
タ（時系列の密な 3 次元点群および骨格データ）を解析
し，データ内に含まれる繰り返し，および異なる動作間の(1) 計測(2) 構造化および編集遷移を自動構造化する手法を構築する．この時，計測した
密な 3 次元点群データを骨格と同時に使用するので，編集によりつなぎ合わせた位置であっても自然で滑らかなアニ(3)3 次元アニメーションのインタラクティブな操作(a) システムの概要．

Actionメーションが表示できるように，3 次元点群に対する補間処理を提案する．これにより，利用者は撮影したモーショ

Pose frame

ンデータを単純に再生するだけでなく，複数のモーションを自由かつ自然につなぎ合わせることができるので，3 次(b) システムにおけるモーションデータの構造．

元アニメーションの編集が容易になる．

図 1

システムおよびモーションデータの構造．

さらに，提案システムにより生成した 3 次元アニメーに発見することで，自然な繰り返し動画の生成に成功しションコンテンツを，先行研究において著者らが提案した，た [6]．Couture らの研究では，ビデオテクスチャ手法を複タブレットを用いた 3 次元アニメーション表示システムと数視点からの動画像に対応できるように拡張することで，組み合わせることで，インタラクティブ性のある 3 次元ア

動画のパノラマ化とビデオテクスチャ化を同時に行なう手

ニメーションを利用できる環境を実装する．以上により，法を実現した [7]．また，Liao らの研究ではユーザが動画

前述した教育や観光，小規模小売店等でのアニメーション

中で繰り返し表示を行なう部分を指定できるツールを実現

制作需要に適したアニメーション制作環境を実現する．

した [8]．

2. 関連研究

以上のように，アニメーションを制作する際に，キャラクタの動作を任意回繰り返したり，複数の動作を任意に組

人間や自然物の動きには，例えば歩行動作や樹木の揺れみ合わせたりするための手法は数多く提案されている．本などのように，ある運動を一定の周期で繰り返しつつ，他研究においては，3 次元キャラクタをアニメーションの中の周期性のある運動へと滑らかに遷移するという特徴があ心としているので，モーションキャプチャにより得られた

る．この性質を利用して，ビデオなどから自然物の規則性

動作データを基に，Motion Graph を構築することで，ユーを見出し，新たな映像の再構成に利用する研究がある．３

ザが複数の動作を任意に組み合わせることのできるシステ

次元キャラクタアニメーションを制作するために，人間のムを実現する．その際，提案システムでは一般的な Motion

動作の周期性および遷移性に着目した研究として，Motion

Graph で用いられる 3 次元キャラクタモデルと骨格モデル

Graph と呼ばれる手法がある [1]．Motion Graph は，モーの組み合わせではなく，Kinect により取得した 3 次元点群

ションキャプチャ等により取得した人間の骨格の動きをと推定された骨格モデルを用いるので，3 次元形状と骨格解析することで，入力モーション中に含まれるループを検データ間に誤差が生じるという問題がある．本研究では，出したり，複数のモーション間に含まれる共通の動作を見

既存の Motion Graph の考えに基づきながら，簡易なアニ出すことで，それらの動作間の滑らかな遷移動作を生成す

メーション制作システムを実現するために，この 3 次元形

るための手法である．Motion Graph を用いることで，ア状と骨格データ間の誤差を解消する手法を提案する．

ニメーションの編集者は個別に取得したモーションデー
タから，任意の組み合わせのアニメーションを制作するこ3. システムの概要ともできる．Motion Graph を応用した研究としては，い提案手法の概要を図 1 に示す．まず，Kinect で人間の動

くつかのキーフレームを与えるだけで，既存のモーション

きを計測することで入力データを取得する（図 1(a)-(1)）．

データから未知の動作を生成する研究 [2], [3] がある．まKinect を用いる理由としては，安価な 3 次元形状計測装置

た，Motion Graph の生成を行なうための基礎技術として，であるとともに，人体の骨格を認識し，モーションデータとモーションデータ内で何度も繰り返される動作を発見し，して取得する機能を有しているので，今回想定する用途に基本構成要素（プリミティブ）として抽出する研究 [4], [5]

適しているからである．この時取得されるデータは，人間なども提案されている．

の 3 次元形状および骨格の時系列データ（skeletal motion）

一方，動画像の中から繰り返し動作を発見する代表的手である（図 1(b)）．次に，複数の skeletal motion を解析す法として，ビデオテクスチャと呼ばれる手法が提案されてることで，コンテンツ制作者による 3 次元アニメーション

いる．Schodl らの研究では，動画の動きの連続性に着目の編集を容易にするための核となる，Motion Graph を構

し，ある時刻の画像の繰り返し先に相応しい時刻を自動的築する（図 1(a)-(2)）．その後，制作者は本システムを用い© 2014 Information Processing Society of Japan

167

Motion.1

Motion.3手法を提案している [9], [10]．しかし，この従来の手法では，手動で状態遷移グラフを編集する必要があった．そこ
で，提案手法のもつ状態遷移グラフの自動的な構造化手法

Motion.2

Motion.4を，この閲覧システムと統合することで，3 次元アニメー
ションの制作から閲覧までを統一的に行なうことできる環境を実装する．

(a) 3 次元アニメーションの Motion Graph 構造．矢印実線がTransition-edge，矢印破線が Self-loop を表す．

本章では，Kinect により計測した複数の skeletal motion

Motion.1から Motion Graph を生成する方法と，Motion Graph 内で定義される Self-loop および Transition-edge を実際に再Motion.2
Motion.3

生する際に必要となる，繋ぎ目部分に相当するモーショ

Transition-edge(b) 複数の 3 次元アニメーションをつなぐ Transition-edge．
図 2

4. Motion Graph に基づいた 3 次元アニメー
ション制作システム

状態遷移を伴うアニメーションの構成例て複数の skeletal motion を任意に組み合わせることで，3ン（本論文では，これを transition motion と呼ぶ）を補間する手法について述べる．まず，4.1 節において，Motion

Graph を生成する際に必要となる，skeletal motion 内に含まれる短時間の骨格の動き同士の類似度を比較するための，動作間距離を定義する.

次元アニメーションコンテンツを制作する．最後に，制作

次に，4.2 節において，動作間距離の算出法に基づき，したアニメーションをネットワーク等を通じて閲覧用のシMotion Graph を構築する手法について説明する．Motion

ステムをもつエンドユーザに配信することで，3 次元アニ

Graph を構築する際は，この動作間距離に基づき 2 つのメーションをインタラクティブに操作しながら閲覧するこ

skeletal motion 間の距離が最も小さい箇所に Transition-とができる（図 1(a)-(3)）．以下に，Motion Graph の構造

edge を生成する．こうして生成した Motion Graph に従とインタラクティブな閲覧システムの概要を記述する．

い，Self-loop および Transition-edge の transition motion
をそのまま表示するだけでは，類似度が高いフレーム間で3.1 Motion Graph による人体動作の表現生成されたものであっても，わずかな形状のずれが原因

複数の skeletal motion から Motion Graph を生成するにで，不自然なアニメーションとなる．この問題を解決する

あたり，１つの skeletal motion をノードと呼び，そのノーため，skeletal motion 間の transition motion を補間する

ド内にある繰り返し部分を Self-loop と呼ぶ．また，ノー

ことで，より自然な動きを提示する手法を提案する（4.3ド間の遷移（動作の切り替え）をエッジと呼び，特に具体節）．さらに，提案手法では Kinect から同時に取得した 3

的な skeletal motion 間の接続位置を Transition-edge と呼次元点群にも同様にずれの問題が生じるので，3 次元点群

ぶ．図 2 は，skeletal motion の各フレームと，Self-loop おに適した補間処理を併せて提案する（4.4 節）．

よび Transition-edge の関係性を表しており，ノードおよびエッジは複数フレームからなる時系列な骨格の集合で表される．提案システムにおける Motion Graph の構造化手法の詳細は 4.1 節および 4.2 節に記述する．

4.1 skeletal motion 間の距離の算出
本節では，skeletal motion から類似する動作を発見する
ための動作間距離の計算方法について述べる．Kruger らに

また，Kinect を用いた計測ではマーカーを用いずに，3

よって，人の姿勢の類似性を比較するための手法が考察さ次元形状から骨格を推定する方法をとっているので，形状n×d
れている [11]．この研究では，人の身体の特徴点を FEと骨格の間に推定誤差が発生する．これが，Self-loop およと表現しており，n は特徴点の数，d は特徴点の次元数をび Transition-edge を表示する際に形状のずれとして見え表している．本研究では，Kinect による推定で得られた人てしまうので，skeletal motion と 3 次元点群を用いた補間

20 箇所の 3 次元関節位置を FE20×3 の特徴点として表現し，手法を提案する．本補間手法の詳細は 4.4 節で述べる．

式 1 により姿勢間の距離を求める．

3.2 インタラクティブ 3 次元アニメーション閲覧システム
著者らは先行研究として，専門の設備を持たない一般ユー
ザの 3 次元アニメーション制作を支援するため，Motion

DistP ose(i, j) =

20
∑

k
k
||FE,j− FE,i
||)

(1)

k=1

Graph のような状態遷移グラフをもった 3 次元アニメー

ここで，i と j は 2 つのモーションの時刻（フレーム番

ションをタブレット端末上でインタラクティブに再生する号）を表している．ただし，式 1 を繰り返し動作の検出に© 2014 Information Processing Society of Japan

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Motion.1

Loop.1Loop.3Loop or Transition
Motion.B

図 3 Self-loop の検出手法．

B B B B B B B B
5 6 7 8 9 10 11 12

B B
1 2

Spline Interpolation

Loop Frames

Motion.1

Transition

Motion.2

A A
9 12

A A A A A A A A
1 2 3 4 5 6 7 8Motion.A

Motion.A A1 A2 A3 A4 A’5 A’6 B’7 B’8 B9 10B 11B 12B Motion.B
Interpolated Frame

図 5

図 4 skeletal motion 間の Transition-edge の検出手法．

Input for Splinetransition motion の補間手法．
Exemplars

使用した場合，歩く動作のような振り子動作では，半周期

1

2

3

4

ずれた位置に運動方向が異なるが同じ姿勢があり，間違った遷移を生成する可能性がある．そこで，次のようにして複数フレームの姿勢間の距離（動作間距離）を算出する．
N∑
DistP ose(p + i, q + i)
(2)
DistM otion(p, q) =
2N
i=1−N

ここで，p と q は 2 つのフレーム番号，N はウィンドウ
幅を表している．式 2 を用いることで，動きの方向性を考慮した動作間距離を求めることができる．

(a) 入力フレーム
図 6(b) 再推定(c) 結果推定が低精度な骨格の exemplar based の再推定．

後の n フレーム分の skeletal motion に対して補間処理を行なう．補間処理では，Self-loop および Transition-edgeの繋ぎ目のフレームの組 (p, q + 1) を中心に前後 5 フレー
ム分の骨格の 3 次元位置にスプライン補間を適用する．本
論文では，図 5 で示すように，n = 2 として定義する．し4.2 Self-loop および Transition-edge の検出
図 3,4 は Motion Graph の Self-loop と Transition-edgeの検出方法を示したものである．式 2 を用いて，skeletalmotion 内の時刻 (p, q) を基準とした，全ての 2 つのフレーム群の組み合わせの間の距離を算出する．Self-loop の検出の場合は，より短い Self-loop がより良い候補と考え，次の重み係数を掛けて距離を再計算する．

たがって，図 5 において，（A2, A3, A4, B9, B10, B11）
がスプライン補間の入力として与えられ，本来の skeletalmotion（A5, A6, B7, B8）は，補間された skeletal motion（A5’, A6’, B7’, B8’）に置き換えられる．

4.4 transition motion 中の 3 次元点群の補間
Kinect を用いることで，時系列に連続した 3 次元点群と，この点群から推定される時系列に連続した skeletal motioni−j
W (i, j) =F rameSize

2(3)を同時に得ることができる．しかし，skeletal motion が不正確に推定されることにより，3 次元点群と骨格の間

ここで，F rameSize は入力された skeletal motion のフに誤差が生じる（図 6(a)）．この誤差を含んだフレームが

レーム総数を表している．最終的に，フレーム (p, q) を

Self-loop や Transition-edge になった場合，生成されるア

基準として検出した最小の W (p, q) ∗ DistM otion(p, q) をニメーションに形状のずれが生じ，違和感を生じさせてしSelf-loop が生成されるフレーム組とする（図 3）．

まう．そこで，この問題を解決するため，次のような手法

Self-loop を検出した後に，全ての skeletal motion の組を提案する．

み合わせにおいて動作間距離を算出し，各組で距離が最小(1) skeletal motion の推定精度が低いフレームを検出．

のフレーム間に Transition-edge を生成する（図 4）．この(2) 精度の十分な skeletal motion を Exemplar としての骨際，類似する動作がほとんど含まれていない入力モーショ

格再推定を行なう．

ンの組がある可能性を考慮し，動作間距離が閾値より大き(3) (2) を適用したフレームで，閾値より推定精度が低い

い場合は，Transition-edge は生成されないものとする．

ものを Self-loop および Transition-edge の候補から除外する．

4.3 transition motion 中の skeletal motion の補間

以上の手順により，骨格の推定精度が低いフレームを除

前節で述べたように，Self-loop および Transition-edge

外し，モーション間に滑らかでない遷移が生成されることで接続される骨格の組は完全に同じではないため，単純にを防ぐ．手順 (1) では，の推定精度の低いフレームを検出

連続的に表示した場合，不自然な動きとなる場合がある．

するために，点群内の各点と，それに最も近い位置の関節

そこで，transition motion に用いられる遷移前および遷移との距離を平均した値を算出し，閾値以上の距離をもつ© 2014 Information Processing Society of Japan

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100%
80%
60%
40%
20%
0%
図 7

100%
80%
60%
40%
20%
0%

ManualAutomatic

L1

L2

L3

L4

T1

図 8

Not InterpolatedInterpolated

L5

L6

L7

L8

T2

補間適用後および未適用のアニメーションの自然さの評価．

手動および自動で構築された Motion Graph のアニメーショ
ンの自然さの評価．

フレームを推定精度が低いフレームとする．この閾値は，

Kinect を用いた予備実験により，全体の 10% が修正候補となるような値として 0.1m と定めた．次に，手順 (2) では，推定精度が低いと判定されたフレームに対して骨格の再推定を行なう．この手順では，骨格が多くの反復動作を行なっていることに着目し（図 6 (b)），全ての骨格を(a) 閲覧システムでのQR コードの認識．

Exemplar とし，骨格と修正対象の 3 次元点群との距離が(b) 3 次元アニメーションの操作．

図 9 タブレット端末での操作．

最小となる骨格を探索して，置き換える処理を行なう（図 6(c)）．手順 (2) を適用したフレームの骨格と点群間の距離が（T1）の transition motion の 5 種の動作について，手動で0.1m を超えていた場合，そのフレームを Self-loop および

作成した場合と自動で作成した場合の合計 10 種類のムーTransition-edge 生成の候補から除外する．Kinect の場合，

ビーを用意し，手動か自動のどちらで作成されたかを伏せ

全体の 50% のフレームが候補として有効であることが実験て 16 名の評価者に視聴させ，それぞれの動作を自然に感により判明した．骨格の再推定を行なった後，Self-loop お

じたかどうかのアンケートを実施した．結果は図 7 で示す

よび Transition-edge の検出を行い，skeletal motion が補ように，L4 の例を除いて，提案手法が手動によるものとほ間された繋ぎ目のフレームの組 (p, q + 1) の前後 n フレー

ぼ同等の評価であった．これは，自動で生成した Motion

ムに対して，Sumner らの手法を用いて，骨格を基準としGraph が手動で制作した場合と同等に利用可能であるこた 3 次元点群の変形を行なう [12]．

とを示している．自動生成により評価値が大きく向上した

5. 実験および評価

L4 に関しては，制作者の主観による Motion Graph の設計が，評価者の主観に沿ったものではなかったことが原因

本章では，体操を指導するコンテンツ作成を想定した 3として考えられる．また，手動および自動による Motion

次元アニメーション制作を行い，提案手法の評価を行なう．

Graph の構築にかかる時間を比較したところ，手動の場合

Kinect を用いて計測した運動を以下に示す．

は 19 分であり，自動の場合は 8 分であった．提案手法で• 腕を上に伸ばす運動 （Motion.1）

は補間処理の際に入力の 3 次元形状を全て再評価するとい• 腕を広げながら膝を曲げ伸ばす運動 (Motion.2)

う処理を行っているので，この処理の高速化が今後の課題• 腕を左右に回す運動 (Motion.3)である．

• 深呼吸する運動（Motion.4）
次に，Self-loop および Transition-edge の補間手法の有5.2 transition motion の補間手法の評価

効性の評価を行なうために，補間手法を適用していないも

次に，transition motion 補間手法の有効性についての評のと，適用しているものを第三者に提示することで主観評価を行なう．4 種類の Self-loop (L5,L6,L7,L8) と 1 種類の価を行なう（5.2 節）．最後に，直感的かつ容易な 3 次元アTransition-edge (T2) について，それぞれ補間手法を適用

ニメーション操作が可能なシステムを実装する（5.3 節）．

したアニメーションと適用していないアニメーションの合計 10 種類を作成し，13 名の評価者に補間手法を適用して5.1 Motion Graph の自動構築精度の評価いるかどうかの情報を与えずにそれぞれを自然と感じたか

まず，提案手法によって自動生成した Motion Graph にどうかのアンケートを実施して評価する．結果は図 8 で示

基づくアニメーションと，手動で制作した Motion Graph

すように，全てのアニメーションにおいて補間手法適用後に基づくものとの品質および制作時間の違いを比較する．

の方が評価値が高くなり，補間処理により自然な transition

比較例として，Self-loop（L1,L2,L3,L4）と Transition-edge

motion が生成できているといえる．

© 2014 Information Processing Society of Japan

170

1Q 3D contents
Video
2Q 3D contents
Video
3Q 3D contents
Video
4Q 3D contents
Video
contents
3D
5Q
Video

1

2

3

4

5

(Q1) 面白さ (Q2) わかりやすさ (Q3) 便利さ(Q4) 新鮮さ (Q5) 使いやすさ
図 10

2 次元ビデオおよび 3 次元アニメーションの評価値．1 から謝辞 本研究の一部は，内閣府最先端研究 (LR030)，文科省科研費 (25870570) および総務省 SCOPE（ICT イノ
べーション創出型研究開発）の助成を受けて実施された．
参考文献
[1]

[2]

[3]

順に不満，やや不満，普通，満足，大いに満足．

5.3 タブレット端末での 3 次元アニメーション閲覧シス
テム[4]

最後に，インタラクティブな 3 次元アニメーション閲覧システムについての評価を行なう．図 9 に実装した閲覧シ
ステムを用いて QR コードを読み取り，ネットワークを通じて入手した 3 次元アニメーションをタブレット端末上で[5]操作している様子を示す．実験では，14 名の被験者に 3次元アニメーションを利用してもらい，同じコンテンツを扱った従来の 2 次元ビデオと比較した後に，図 10 に示す

5 つの評価項目による 5 段階評価のアンケート調査を行なう．図 10 に示す結果から，閲覧者は従来の 2 次元ビデオ
よりも 3 次元アニメーションに面白みを感じたことが示さ[6]

れている．また，新鮮さや使いやすさについても 2 次元ビ
デオより高水準であったといえる．さらに，わかりやすさ，
便利さについても十分な水準の結果が得られた．したがっ[7]て，インタラクティブな 3 次元アニメーション閲覧システ
ムは，閲覧者にとって，従来の 2 次元ビデオよりも新鮮で魅力的なコンテンツであるといえる．

6. 結論

[8]

[9]

本論文では，Motion Graph の自動構造化によるインタ
ラクティブな 3 次元アニメーション制作システムおよび3 次元点群のモーションの効果的な補間手法を提案した．

[10]

Motion Graph の自動構造化では，skeletal motion 間の動作類似度の算出法を提案することで，手作業による制作と同等の Motion Graph を生成することに成功した．また，

3 次元点群に適したフレーム間の形状補間手法を提案する
ことで，アニメーションの切り替え時に生じる動きのずれ[11]による違和感を解消することができた．最後に，教育用コンテンツを試作することで，本研究で提案する 3 次元ア
ニメーションは，従来のビデオコンテンツよりユーザを惹きつける効果があることが確認できた．今後の課題として
は，入力モーションデータから全く未知の動作を生成する手法の構築や，補間処理の高速化がある．

© 2014 Information Processing Society of Japan[12]

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