情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24013
2024/2/28

コマ送り提示を用いたダンス学習支援のためのVR アプリケーション
時田 聡実1,a)

石黒 祥生1,b)

概要：スポーツ学習において，動画観察は一般的な学習方法である．しかし，動画では重要なフレームとそれ以外が一定の速度で提示されるため，重要な動作やポーズのタイミングを正確に捉えることが難しく，
特にダンスのようなタイミングが重要な身体運動の学習においては認知負荷が高い．そこで我々は，動画からキーフレームを抽出し，コマ送りで提示する手法により，認知負荷を軽減し，ダンス学習効果を向上
させると考える．動画とコマ送りを比較した事前実験を通じて，コマ送りでは次の動作の予測が難しく，
またダンス学習において手首の学習が特に困難であることが示唆された．この結果を元に，コマ送りと動作軌跡の可視化を組み合わせた VR アプリケーションを開発し，従来の動画ベースの手法との学習効果を比較する評価実験を行った．結果，提案手法は従来の手法と比べ，リズム感と振付の正確性を共に向上させる傾向が見られた．初心者，経験者，プロを対象とした実験結果から，コマ送り提示の利点を確認し，身体運動の学習における潜在的な使用方法の可能性を議論する．

1. はじめに始時にドラム音のフィードバックを提供する手法 Saltateを提案している [4]．三次元ポーズの推測へのアプローチ

ダンス，武道，スポーツなどの身体運動において，学習者としては，ヘッドマウントディスプレイ (Head Mounted

は新しい運動技術を効率的に学ぶ必要がある．ダンスは，

Display; HMD) を用いたシステムがいくつか提案されてお異なる部位で異なる動作を組み合わせた複雑な身体運動でり，三次元アバターを多方面から観察しながら学習できるあり，ダンス学習の複雑さは過去の研究で明らかになってシステム [5], [6] や，動作軌跡を三次元空間に可視化するいる [1], [2]．一般的なダンス学習方法として，動画観察にシステム [7], [8], [9] がある．

よる方法が用いられている．しかし，この方法ではダンス動画を用いた学習方法以外に，提示するフレーム数を減

学習を次に述べるような理由から効率的にサポートできてらすことで認知負荷を下げるための研究が行われている．

おらず，動画を用いたインタラクティブな研究が行われてポーズのタイミングに合わせてボールやアバターを提示すいる．(a) 情報過多による注意の分散: 動画は逐次変化することによりダンスができる VR のダンスリズムゲームがる多くの要素を同時に表示するため，注意が分散してしま存在するが，学習効果に関しては不明である [10], [11], [12]．

い，手や足などの細部の要素まで確認することができない．

ダンス学習以外では，Pei-Yu Chi らがコンピュータ上で(b) タイミングの正確性: ダンス動作はタイミングが重要のタスクにおいて，動画とコマ送りのミックスメディア

であるが，動画では重要なフレームとそれ以外が一定の速チュートリアルシステムである MixT を提案し，複雑な直度で提示されるため，重要な動作やポーズのタイミングを接操作の理解を助けることを示唆している [13]．

正確に捉えることが難しい．(c) 三次元ポーズの推測: 2D

そこで本研究では，動画を用いたダンス学習における，

画面を見て，正確な三次元ポーズを把握するのは難しい．

情報過多による注意の分散の課題とタイミングの正確性の情報過多による注意の分散へのアプローチとして，Zhou

課題を解決するために，動画から特定のキーフレームを抽らは複数人によるシンクロダンスを支援するため，シンクロ

出し，コマ送りで提示する手法により，認知負荷を減らし，していない部分を定量的に可視化するシステム SyncUp [3]

学習効果を向上させることができると考える．まず，事前を提案している．また，タイミングの正確性へのアプロー

実験では，ダンス動画からキーフレームを抽出し，抽出さチとして，Drobny らは初心者のダンサー向けに，ビート開れたフレームを音楽と共にコマ送りで提示する 2D の検証

1
a)
b)

東京大学
tokidasatomi@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
ishiy@acm.org© 2024 Information Processing Society of Japan

システムを作成した．それを用いて，我々は参加者 12 名に，3 種類のダンスジャンルに関して動画，コマ送り，そ108情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24013
2024/2/28

して先出しコマ送りによるダンス学習タスクを設計し，学ある静止画のコマ送り提示と動画提示を組み合わせた混合

習効果を実験により検証した．その結果，コマ送りでは次チュートリアルを自動生成するシステムである MixT を提の動作の予測が難しく，また全手法を通じて特に手首の学案し，2 つの手法の利点を組み合わせることができると指習が難しいことがわかった．次に，三次元ポーズの推測の摘した [13]．Davis と Agrawala は，動画内の物体の動作

課題へのアプローチとして，事前実験の結果を元に，コマにリズミカルなパターンを取り入れたビジュアルビートの送り手法と手首の三次元動作軌跡の可視化を組み合わせた概念を開発した．彼らのシステムは，ビジュアルビートをVR ダンス学習アプリケーションである DRF を設計した．

背景音楽のビートと合わせることでダンスのような動きを提案システムを評価するために参加者 12 名による評価実

合成することができる [20]．

験を実施した結果，DRF は動画ベースの学習手法と比べ，商用の VR ダンスリズムゲーム [10], [11], [12], [21] や，

リズム感と振付の正確性を共に向上させる傾向が見られた．

画面上に表示されるキャラクターの動きに合わせて踊る

2. 関連研究2.1 動画ベースのダンス学習支援システム

ゲーム [22], [23] も存在する．これらのゲームでは，提示されるポーズが大幅に簡略化されており，全てのダンスのポーズが表現されているわけではない．現在の商用のゲー

Zhou らは，多くのダンサーが学習手法として動画を使ムを模倣したダンスゲームプロトタイプを使用した研究に用しているものの，従来の動画インターフェースは，複数よれば，ゲームから着想を得たインターフェース要素だけのダンサーが同期していないポーズを効果的に特定するのでは実際の人間のダンサーの映像に代わることはできないをサポートしていないことを指摘した．そして，複数のダことが示唆されている [24]．

ンサーのポーズの類似性と動きの時間的な整合性を定量的本研究の提案システムでは，全てのキーフレームのダンに可視化するフィードバックシステムである SyncUp を開スポーズを簡略化せず，3D 人型モデルとして提示する．こ発した [3]．同様に，動画を用いたインタラクティブな学習

れにより，正確なダンスポーズと音楽のリズムを同時に理システムが提案されてきた．例えば，土田らは，自分が模解することができると考える．

範動作を行なっている動画を生成し閲覧することにより，
ダンス動作を教えるシステムを提案している [14]．また，

2.3 VR を使用したスポーツトレーニング支援

同一のダンスを反復的に練習した際の動作の差異や変化を先行研究は，スポーツトレーニングにおけるスキル向上

可視化することで，ダンスのスキル向上に寄与する可視化において VR システムの潜在的な可能性を実証しているシステム [15] や，特定の型に沿った身振り練習を支援する[25]．モーション推定技術を使用することで，コンピューため，動作の誤りを補正する 6 種類の指示を行うシステム

タはユーザの動きを追跡し，臨場感あるトレーニング体験[16] がある．

を提供することができる．例えば，ダンストレーニングの

これらの研究は，参照動画の学習中に認知負荷を軽減す

教材 [6], [26], [27]，バレエパフォーマンスの外見をチェッることに焦点を当てている．しかし，高橋らが動画と音声クする方法 [28]，またスキートレーニングの教材 [29], [30]

両方の誤りを同時に表示するとユーザの混乱を招く可能性などに応用されている．また，HMD には，ユーザにディを指摘するように [16]，1 秒あたりに提示される視覚情報

スプレイの位置を気にする必要なく，立体的な視覚体験をの量はまだ多大である．提案するコマ送り手法では，従来提供できるという利点があり，この利点を活かしたスポーの動画ベースの手法が提示する多量のフレームをキーフツ学習手法が提案されている．例えば，HMD を通じて，レームのみに減らすことで，認知負荷を軽減することを目

ダンス学習者が自分の身体の動きを外部観察者として観察的としている．

し，異なるアバター表現が学習者に与える影響を調べた研究がある [31], [32], [33]．

2.2 動画を分割することによる効果
Rivière らは，ダンサーが動画から振りを覚える際の行動を調査し，ダンサーは動画の振りを分割して覚えている
ことを明らかにした [17]．さらに，手作業でダンス動画を分割するためのツールを開発した．同様に，日本舞踊の動

我々は，モーション推定技術を使用して 3D 人型モデルを作成し，動作軌跡と一緒に VR 空間で提示することで，没入感のあるトレーニング環境を提供する．

3. 事前実験

画や [18]，幅広いジャンルのダンス動画の振り [19] を機械

インターフェースデザインを決めるにあたり，動画とコ学習を用いて個々の動きへと自動で分割する手法が提案さ

マ送りの利点と欠点を理解するため，複数の提示手法を用れている．しかし，抽出した個々の動画を見ながらの学習

いたダンス学習タスクを実施した．参加者は 20 歳から 25

では動画の複雑さの解決には至っていない．

歳 (M : 22.6, SD: 1.38) の大学生 12 名（男性 6 名，女性 6

Pei-Yu Chi らは，教育コンテンツの最も一般的な形式で© 2024 Information Processing Society of Japan名）で，そのうち 6 名は部活動やダンススクールでのダン109

情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24013
2024/2/28

ス経験があり（経験者と呼ぶ），残りの 6 名は中学校・高校等での授業，文化祭などの校内イベントで実施された集団でのダンス程度の経験がある（未経験者と呼ぶ）．

3.1 実験課題
参加者は，以下に説明する 3 つの異なるダンスジャンル（Hip-hop，Lock，Jazz）のそれぞれにつき 3 つずつ，合計

9 つのダンスステップを学習した．
3.1.1 学習対象のダンス動作
学習対象のダンス動作は，Hip-hop，Lock，Jazz の 3 つ

図 1

キーフレームの抽出プロセスの一例．最初に，（a）各フレー
ムはダンス動画から 1 拍ごとに自動的に抽出される．その後，（b）ダンス教師が重複するフレームを手動で省略する．

のジャンルから構成されている．各ジャンルにつき，AIST

Dance Video Database [34] の基本ダンス動画から 3 つのきを示す 2D 画面を見ながら，ダンスステップを 4 回練習

異なるダンスステップの動画をトリミングし，参照動画とした．また，参加者にはテストに備えてダンスステップをして使用した．これらのステップは，Hip-hop の場合は H1

学ぶよう指示された．

から H3，Lock の場合は L1 から L3，Jazz の場合は J1 か

テストフェーズ: テストフェーズでは，参加者は学習ら J3 としてラベル付けした．全ての動画は最初に元のテフェーズで学んだダンスステップを音楽を聴きながら行っンポの 3/8 の速さ（22.5 fps）に変更した．

た．このフェーズでは画面には何も表示されない．各ス

3.1.2 学習手法

テップはテストフェーズで 1 回だけテストされた．

参加者は，2D 画面に投影された以下の 3 つの学習手法

個々のダンス経験が実験結果に影響を与えないようにすを使用して，各ジャンルから 3 つのステップを学習した．

るため，参加者が３つの学習方法を使用する順序は，可能

動画: 参照動画がそのまま提示される．

な限り参加者間で被りが少なくなるようバランスをとっ

コマ送り: 音楽と同期して，抽出されたキーフレームがた．参加者は外部ディスプレイ（133 cm × 75 cm）を見提示される．

ながら練習した．実験の様子は，参加者の正面から録画さ先出しコマ送り: 音楽と同期して，抽出されたキーフレー

れた．撮影に使用したカメラは GoPro HERO11 Mini で，ムが，動作の 1 拍前から動作のタイミングまでの間提示さシステムは Microsoft PowerPoint を使用して作成された．

れる．フレームは 1 拍の間で 75%から徐々にサイズが大精神的な負荷を考慮して，実験中に部屋にいるのは参加者

きくなり，動作のタイミングで 100%の大きさとなって消のみであった．参加者は，すべてのダンスステップを練習

える．

しテストした後，アンケートに回答した．

3.1.3 キーフレーム抽出プロセス
コマ送りと先出しコマ送りでは，参照動画から抽出され3.3 評価方法

たキーフレームのみを提示する．抽出方法は，まず 1 拍ごテストフェーズ時に撮影された参加者が踊っている動画とに 1 フレームが自動的に抽出される（図 1（a））
．その後，と参照動画間において，動作にどの程度差があるかのコス

同じポーズが維持されている場合，最初の拍のフレームのトを次のように算出した．まず，参加者が踊っている動画

みが保持され，後続のフレームは省略される（図 1（b））．

のうちテストフェーズ時に撮影された部分をトリミング

省略されたフレームでは，前のフレームが続けて表示されし，30 fps でフレームに分割した．参照動画も同様にしてる．このフレームの抽出プロセスは，ダンス経験が 10 年

30 fps でフレームに分割した．次に，参加者の動画および以上ある第 1 著者によって最初に行われ，その後，ダンス

参照動画に対して BEV [35] を適用した．BEV は，単一の教師によって確認された．

RGB 画像から 71 の人体骨格の 3D ピクセル位置を算出す
るポーズ推定器である．ポーズ検出の精度については，本3.2 実験手順

研究の範囲外であるため，正式な実験は行なっていない．

参加者はスタジオに入り，まず実験の説明を受けた．ましかし，BEV ではシンプルな背景の前で踊るダンサーのた，実験中には動作や間違いに関する具体的なアドバイ

ポーズの検出に成功していることが，我々の予備的な調査

スや指導は一切されないことを伝えられた．実験は，学習で確認された．したがって，本実験に使用する参照動画にフェーズとテストフェーズの二つのフェーズから構成されはシンプルな背景の前での撮影されたものを選択し，実験た．学習フェーズとテストフェーズは，各ステップごとに中の参加者のパフォーマンスもシンプルな背景の前で撮影

1 回実施された．

した．次に，ダンス動作処理の領域における先行研究 [3]学習フェーズ: 学習フェーズでは，参加者はダンスの動と同様に，我々は 14 のキーポイント（鼻，首，肩，肘，手
首，腰，膝，足首）を使用して 13 の特徴ベクトルを計算し© 2024 Information Processing Society of Japan110

情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

表1

INT24013
2024/2/28

3 つのジャンルにおける各学習手法間の効果量 (=Cohen’s d )．
動画とコマ送り

動画と先出しコマ送り

コマ送りと先出しコマ送り

Hip-hop0.13（非常に小さい）

0.20（小さい）0.36（小さい）Lock

0.04（非常に小さい）

0.24（小さい）0.33（小さい）Jazz

0.00（なし）

0.08（非常に小さい）

0.09（非常に小さい）

dstコストジャンル

図 3

各学習手法ごとの dst コストの平均値．dst コストが低いほど，
参照動画と参加者のダンス動作の類似度が高いことを示す．

た．身長やカメラからの距離が異なることによるスケールの問題を回避するため，特徴ベクトルを対応する単位ベク

ダンスジャンル

図2

各学習手法における骨格座標ごとの dst コストの平均値．

トルに正規化した．これらの 13 の単位ベクトルをアルゴ
リズムの入力として使用し，与えられたフレーム t におけ

図 4

主観評価アンケート結果.

る各身体部位 i に対する dst コスト（dst （i,t ））を算出す
る．dst コストは，以下の式に従って各ボディパーツ i にな差が見られた（p < 0.05）．また，首，肩，肘，手首と対する与えられたフレーム t における各ボディパーツの絶いった上半身の dst コストは他の関節よりも大きいことが対差を示す．

dst（i, t）= |v⃗P（i, t）− v⃗R（i, t）|

示唆され（図 3），手首の dst コストが最も大きかったこと(1)v⃗P（i, t）は参加者の i 番目（i ∈ 1, 2..., 13）の単位ベクトから，提案するインターフェースには手首の動作軌跡を可視化することとした．

3.4.3 アンケート調査

ルであり，v⃗R（i, t）は参照動画中のダンサーの i 番目の単

図 4 は，各ジャンルにおいて，最も効果的と考えられる

位ベクトルである．dst コストが大きければ，i 番目の部位

学習手法に関する主観評価アンケートの回答結果を示してのポーズの差異が大きいことを意味する．

いる．Hip-hop と Lock に関しては，動画を好むと回答した参加者の数とコマ送りを好むと回答した参加者の数が同

3.4 結果と考察数で最多であった（Hip-hop では 6 名が動画，同じく 6 名

3.4.1 各学習手法における dst コストの平均値がコマ送りと回答, Lock では 5 名が動画，同じく 5 名がコ

各学習手法における dst コストの平均値を図 2 に示す.
エラーバーは標準誤差を示す．3 種類のジャンルにおけ

マ送りと回答）．一方，Jazz の場合，参加者の大多数が動画を最も効果的な学習手法として回答した．

る dst コストの平均値について，各学習手法間の Cohen d

さらに，参加者はアンケートのコメント欄で，動画，コ

効果量 [36] を計算した．結果を表 1 に示す．Hip-hop とマ送り，先出しコマ送りの利点と欠点についてコメントしLock において，動画と先出しコマ送り間，またコマ送り

た．動画の利点として，次のポーズの準備動作を見ることと先出しコマ送り間に小さな効果が見られた（d > 0.20）．

ができ，全体の構図を明確に理解できることが挙げられJazz においては，各学習手法間で非常に小さい効果が見らた．コメントの内容を以下に示す．「動画では，準備動作

れた（d > 0.01）．このことから，Hip-hop と Lock においを見ることができるため，次の動きを予測することができては Jazz と比べて，各学習手法間の効果に差がある可能た．」「Jazz はテンポが遅いため，動画の方が理解しやす

性がある．

かった．
」一方，
「足の動きと手の動きを同時に見るのが難

3.4.2 各骨格座標における dst コストしかった．」という複数の身体部位の動作を同時に確認す

各学習手法における，12 名の参加者の骨格座標ごとのるのが難しいという意見もあった．コマ送りの利点とし

dst コストの平均値を図 3 に示す．各ジャンルにおいて，て，動きの遷移とタイミングを理解しやすいことが挙げら

学習手法ごとに 13 の特徴ベクトルに対応する骨格座標のれた．コメントの内容を以下に示す．「動きと動きのつな

dst コストを要因として，一要因の参加者間分散分析を行っがりがわかりやすい．
」「タイミングが学びやすい．
」「慣れた結果，全てのジャンルの全ての学習手法において，有意ていない Hip-hop や Lock は，コマ送りの方が動きが簡単© 2024 Information Processing Society of Japan111

情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

で学びやすかった．
」一方，コマ送りの欠点としては，コマ間の動作を提示されないがために，どのように動いたらい

INT24013
2024/2/28

a User view

b VR scene

いかわからないという点を指摘された．コメントの内容を以下に示す．「次の動作の予測がつきにくい.」「足の動き，
手の動きがわからなかった.」「コマの間をどうしたらいいかわからなかった.」先出しコマ送りについては，「枠にくcるタイミングを見極めるのが難しかった．」という意見があり，最も学習しやすい手法として選択した参加者が少なかったことも考慮すると，学習に適していない可能性が示唆された．本手法は，リズムゲームなどで，枠線にくる前から事前にタイミングを見ることができるシステムを模倣

図5

DRF の VR シーンの構成図．ユーザは 3D 人型モデルと三次元動作軌跡を同時に観察することができる．

して作成した．2D では奥行きの情報を直接提示することができないため，理解が余計に難しくなることが示唆された．先出しコマ送り手法は 2D での身体動作学習に向いていない可能性がある．
このことから，我々は，コマ送りシステムの欠点として，(1) フレーム間の動きを提示されないため，次の予測がつきにくいことと，(2) 異なる部位で学習難易度に差があり，
特に手首の学習が最も難しいことをあげる．これを解決す

図 6

BEV [35] を用いて，単一の RGB 画像から 3D 人型モデルを作成する方法．入力画像（左），入力画像上に重ねられた 3D
人型モデル（中央），上から見た 3D 人型モデル（右）．

るべく，提案システムには奥行きを提供できるという VRの利点を活かした先出しコマ送り手法に加え，手首の動作

4.1 単眼カメラ映像によるモーション推定

軌跡の可視化を行う．また，先出しコマ送りのシステムの3D 人型モデルと，三次元動作軌跡の可視化を行うにあ表示方法を改善するため，ポーズをはっきりと認識できる

たり，モーション推定には，2D 動画像内の人物の三次元骨3D 人型モデルを用いる．ダンスジャンルに関しては，Jazz

格を機械学習で推定する BEV [35] を用いる．BEV によっのようなゆっくりとした動きのジャンルにおいては動画のて推定した三次元骨格座標をもとに，3D メッシュ人型モ方が適している可能性があり，Hip-hop や Lock などの振デルを作成することができる（図 6）．モーション推定をり付けが曲の拍に合わせて作られており，コマ間の動作が行うにあたり，3D 人型モデルの作成には，ダンス動画か予測しやすいジャンルにおいてはコマ送りが適している可ら第 3.1.3 項の方法で抽出されたキーフレームを入力とし，能性がある．これらを踏まえ，後の評価実験は Hip-hop の三次元動作軌跡の可視化には，参照動画を 60fps で抽出しステップに注目して行った．

たフレームを入力とした．

4. DRF: Dance with Rhythmic Frames

4.2 リズムに基づくコマ送りでの 3D 人型モデル表示

提案するシステム「DRF: Dance with Rhythmic Frames」

作成された 3D 人型モデルを，曲のリズムに合わせて提は，曲のリズムに基づくコマ送り提示と正確な三次元動作示するために，リズムに基づく MIDI ファイルを作成して軌跡の可視化による，VR ダンス学習アプリケーションで使用する．MIDI ファイルには音を発するタイミングや消ある．HMD で動作する VR インターフェースとして，3D

すタイミングの情報が含まれているため，Unity で MIDI

ゲームエンジンである Unity *1 を用いて開発され，Meta

ファイルを読み込み，音を発するタイミングに合わせてQuest 2 *2 上で表示される．

学習者の前方に 3D モデルを提示することで，リズムに基本システムの概要を図 5 に示す．ユーザは VR シーン内

づくコマ送り提示での 3D モデル表示を行う．また，次ののステージの中央に立つ．3D 人型モデルは，フロアの端

ポーズをわかりやすくするために，3D モデルは学習者のにあるサークルから，ポーズのタイミングの 4 拍前に現れ，前方から学習者の方向に一定速度で近づいてくるシステム

ユーザに向かって一定の速度で移動し，ポーズのタイミンとする．3D モデルは特定の位置まで進み，ポーズをとる

グで赤線に到達し，消える．3D モデルのポーズは鏡映さタイミングに合わせて消える．次のポーズの 3D モデルは，れており，ユーザは単にポーズを模倣することでダンスス

一つ前の 3D モデルが消えると同時に前方に確認すること

テップを学ぶことができる．

ができる．

*1
*2

Unity, https://unity.com
Meta Quest 2, https://www.meta.com/jp/en/quest/products/quest-2/© 2024 Information Processing Society of Japan

4.3 三次元動作の軌跡の可視化
ダンス動作の軌跡を学習者の周囲に線で可視化すること112情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24013
2024/2/28

により提示する．これにより，学習者は提示された情報に合わせて身体を動かすだけで正確な三次元姿勢を理解することができると考えられる．

BEV で推定した各画像の三次元骨格座標には，71 個の関節の x 座標，y 座標，z 座標が含まれている．本システム
では，事前実験の結果から，学習が特に難しい両手首の関節座標の軌跡を三次元空間に描くものとする．得られた三次元骨格座標は Unity で使用する座標に合わせて，Python
で座標変換を行う．変換した座標を Unity で読み込み，曲のテンポに合わせて各関節の位置座標を移動させることにより，両手の動作の軌跡を三次元空間内に可視化する．図5(a) の黄色の線は左手首の軌跡を，ピンク色の線は右手首

図 72 種類の学習手法の VR シーン．3D 人型モデルの提示方法が異なる．

の軌跡を表している．軌跡は透明であり，ユーザは常に 3D
モデルを観察することができる．

5. 評価実験
事前実験を通じて得られた知見に基づいて設計されたDRF を用いて，動画ベースの手法とコマ送りでの手法によ(a) ステップAのビデオから抽出されたフレーム．1拍ごとに1つのポーズが取られている.

る VR 上でのダンス学習効果を比較するための評価実験を行った．参加者は 20 歳から 27 歳 (M : 22.9, SD: 4.08) の
大学生 12 名（男性 5 名，女性 7 名）で，そのうち 5 名は部活動やダンススクールでのダンス経験があり（経験者と呼ぶ），残りの 7 名は中学校・高校等での授業，文化祭な(b) ステップBのビデオから抽出されたフレーム. 2拍ごとに1つのポーズが取られている.

図 8

評価実験に使用した 2 種類のダンスステップにおけるコマ送りで提示されるフレーム．

どの校内イベントで実施された集団でのダンス程度の経験がある（未経験者と呼ぶ）．個人のダンス経験が実験結果

デルは，参加者の前で参照動画の人物が踊っているかのよに影響を与えないようにするため，実験を通して経験者とうにスムーズに動く．3D 人型モデルは，各参照動画から未経験者のバランスを慎重にとった．過去の VR 経験の有

BEV を用いて作成される．

無に関しては，全ての参加者が，「ほとんどない．」または

コマ送り: コマ送りシステムには，第 4 章で説明した「全くない．」と答えた．

DRF を使用する（図 7（b））．参加者の正面で，ダンスポー

5.1 実験課題

速度で接近する．モデルは第 3.1.3 項の方法で抽出されたズをした静的な 3D 人型モデルが，参加者の方向に一定の参加者は以下に説明する 2 種類のダンスステップを異なる学習手法で学習した．

フレームから作成される．図 8 はステップ A とステップ

B の抽出されたフレームを示す．

5.1.1 学習対象のダンス動作
学習対象のダンス動作は，Hip-hop のジャンルの 2 種類

5.2 実験手順のダンスステップ（ステップ A，ステップ B）である．こ参加者はスタジオに入り，まず実験の説明を受け，2 種

れらのステップは，AIST Dance Video Database [34] の類のダンスステップを 2 つの異なるシステムで学ぶことを

Middle Hip-hop のジャンルの基本ダンス動画のものを使確認した．その後，HMD を装着してシステムが正常に動用し，4 分音符を 1 拍として，8 拍分の長さでトリミング

作することを確認した．また，実験中には動作や間違いにした．学習を容易にするために，全ての動画は最初に元の関する具体的なアドバイスや指導は一切されないことを伝テンポの 3/8 の速さ（22.5 fps）に変更した．

えられた．実験は，事前実験と同様に，学習フェーズ（図 95.1.2 学習手法

（a））とテストフェーズ（図 9（b））の二つのフェーズから参加者は，以下の 2 つの学習手法を使用して，2 つのス
テップを学習した．図 7 は以下に説明する 2 種類の学習手法の VR シーンを示している．

構成された．学習フェーズとテストフェーズは，各ステッ
プごとに 2 回実施される．
学習フェーズ: 学習フェーズでは，参加者は VR システ

動画ベース: 参加者の正面の同じ位置でダンス動作を行

ムを使用して，ダンスステップを 3 回学習した．参加者はう動的な 3D 人型モデルが提示される（図 7（a））
．このモ

HMD の内蔵スピーカーから聞こえてくる音楽と，HMDを通じて観察できる 3D 人型モデルをもとに学習を行った．

© 2024 Information Processing Society of Japan113

情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24013
2024/2/28

Video-based(DRF)
Video-based
Frame-by-Frame(DRF)
Video-based
Frame-by-frame(DRF)
Video-based Frame-by-Frame
Frame-by-frame(DRF)
Video-based
動画ベース

0.277
0.277
0.277
0.277

6
5
4
3.06
3
2
1
コマ送り
Video-based
動画ベース Frame-by-frameVideo-based
Frame-by-Frame
Video-based
0 Frame-by-Frame
(DRF)
(DRF)
(DRF)
(DRF)

Video-based (DRF)
Frame-by-Frame (DRF)
Frame-by-Frame
コマ送り(DRF)

7
6
5
3.694
3
2
1
0

Score

0.285 7
0.285
0.285

Score

dd Cost
Cost
dst
cost
cost
d Cost0.35
0.35
0.350.35
0.3
0.3
0.30.30.25
0.25
0.250.25
0.2
0.2
0.20.20.15
0.150.15
0.15
0.1
0.10.10.1
0.05
0.050.05
0.05
000 0

図 9

3.69

3.31

振付
Choreography

Choreography(a) dstコストの平均値

図 10

3.06

4.14

3.31

4.14

リズム
RhythmRhythm(b) プロダンサーによる評価結果

評価実験の結果

評価実験における参加者の様子.

各参加者のダンス動画を視聴し，振付の正確さとリズムのまた，VR 空間における手の位置を把握できるよう，ユー

正確さの 2 つの項目について，それぞれ採点を行った．各

ザは VR 空間内で視覚化されるコントローラーを持って学

プロダンサーは，独自の評価基準に従って評価を行った．

習した．また，参加者にはテストに備えてダンスステップ

また，本実験の目的を知らず，動画内の人物がどちらのシを学ぶよう指示された．

ステムで学習したかを知らない状態で評価を行った．

テストフェーズ: テストフェーズでは，参加者は学習フェーズで学んだダンスステップのテストを HMD を装着
せず，音楽のみを聴きながら行った．各ステップは 1 回だ
けテストされた．
参加者が 2 つの学習方法を使う順番と，2 つのステップ

5.4 結果2 種類の学習手法における参加者 12 名の dst コストの平均値を図 10（a）に示す. エラーバーは標準誤差を示す．経
験者と未経験者それぞれの dst コストの平均値について，を学ぶ順番は，可能な限り参加者間で被りが少なくなるよ

Cohen d 効果量 [36] の大きさを計算した．経験者 5 名にうバランスをとった．参加者は，すべてのダンスステップ

ついては，小さな効果が見られた（d > 0.20）．また，未を練習しテストした後，アンケートに回答した．HMD は経験者 7 名については，非常に小さな効果が見られた（dMeta Quest 2 を使用し，全ての実験は広くて通気性の良> 0.01）．dst コストについて，学習手法ごとに骨格座標にい部屋で行われた．また，参加者のダンス学習の様子は，関する 13 個の特徴ベクトルを要因とした参加者間分散分

学習者の前方 5 メートルの距離から Canon EOS 6D で録析を行った結果，どちらも有意差が見られた（p < 0.05）.

画された．

さらに，コマ送り手法において三次元動作軌跡の可視化を行った，左手首と右手首の座標について調査した．左手首

5.3 評価方法と右手首それぞれの dst コストについて，学習手法間の効テストフェーズ時に撮影された参加者が踊っている動画

果量を計算した結果，左手首において中程度の効果（d >と，参照動画を比較することで，定量的なシステム評価を0.50）が見られ，右手首においては小さな効果（d > 0.2）

行った．評価には，2 回目のテストフェーズ時に撮影されが見られた．

た参加者の動画を使用した．

5.3.1 参照動画とのポーズ距離

次に，プロダンサーによる評価結果について確認する．
図 10（b）は，3 名のプロダンサーによって評価された振付

事前実験と同様に，テストフェーズ時に撮影された参加の正確さとリズムの正確さの平均点を示す．エラーバーは者が踊っている動画と参照動画間において，動作にどの程標準誤差を示す．12 名の参加者による 2 つの学習手法の評度差があるかのコスト（dst （i,t ））を算出した．参加者の価点について，学習手法間の効果量を計算した結果，振付

動画と参照動画は，それぞれ 30fps でフレームに分割したおよびリズムの評価条件の両方で大きな効果（d > 0.80）

後，評価に使用した．

を示した．次に，経験者と未経験者それぞれについて，2

5.3.2 プロダンサーによる評価

つの学習手法による効果量を調べた結果，経験者，未経験

参加者を撮影した動画について，振付とリズムを正確に者ともに振付およびリズムの評価条件の両方で大きな効果踊れているかについて，ダンス経験 7 年以上でダンス教（d > 0.80）を示した．このことから，経験者と未経験者の師経験のある 3 名のプロダンサーに 1 点から 7 点までの 7

双方において，プロダンサーはコマ送りで学習したステッ

点満点で評価を依頼し，3 名の平均値を評価対象とした．

プを高く評価したことがわかる．

我々は，参加者のダンス動画とその評価を共有するためのオンラインフォームを作成し，集計はオンラインフォーム
を通じて行われた．

5.5 アンケート評価
参加者は（i）動作のわかりやすさ，（ii）覚えやすさ，（iii）

はじめに，プロダンサーはダンスステップ（ステップ A，

学習のしやすさの 3 つの項目に基づいて，2 種類の学習手ステップ B）の参照動画を視聴し，動画内のダンサーの動法を評価した．それぞれが 1 から 7 までの 7 段階で評価さ作が 7 点（満点）であることを確認した．その後，彼らはれ，1 は動画ベースの手法を強く好むことを示し，7 はコマ© 2024 Information Processing Society of Japan114

情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24013
2024/2/28

All Participants
1 (Strongly prefer Video)

2

3

4 (Fair)

56「コマ送りでは間の動きを自分で想像して動く必要があっ

7 (Strongly prefer Frame-by-Frame)ii

たため，大変だった.」という否定的なコメントも見られ，

iiii

途中の動作を正確に捉える難しさが指摘された.

iii
iii

また，動きの覚えやすさに関しては，「8 種類のポーズを
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

(a) 全員 Inexperienced Participants

覚えるだけで良かったため覚えやすかった.」という肯定的ii

なメントがある一方で，複数の経験者から，「いつも動画でiiii
ii

iiiiiiしかダンス動作を見ないため，コマ送りは慣れておらず覚

iii
iii

iii
iii

Experienced Participants
ii

0

1

2

3

4

5

(b) 経験者

図 11

0

1

2

3

4

5

6

7

(c) 未経験者

主観評価アンケート結果．

えづらかった.」という否定的なコメントも見られた．経験者の中には，動画に慣れており，コマ送りが不慣れに感じる人がいたことが示唆された．
その他のコメントからは，他のスポーツにも効果的であ送りでの手法（DRF）を強く好むことを示す．図 11（a）

る可能性が指摘された．例えば，「サッカーのキックの動は，全ての参加者の結果を示す．
（i）について，12 名中 9 名きを練習するために使いたい.」「中国拳法や空手の練習なの参加者が動画ベースの手法をより好むと回答した．よっど，型が決まっている種目の練習にはとても向いているとて，動画ベースの手法はコマ送りでの手法と比べて，動き思う.」といった具体的な利用例が挙げられ，コマ送り手法を理解しやすいことが示唆される．図 11（b）は，経験者が複雑な動きを含む他のスポーツの練習にも適している可5 名の結果を示す．（i）について，全ての参加者が動画を能性が指摘された．

好み，（ii）と（iii）について，5 名中 4 名が動画を好むと

VR アプリケーションへの印象に関しては，「実際のダン

回答した．これは，動画ベースの手法がダンス経験のある

ス教室にいるかのような感覚を覚えた.」「ゲームとしてリ学習者にとって使いやすいことを示唆している．図 11（c）

リースすると面白いだろう.」「リズムゲームをプレイしては，未経験者 7 名の結果を示す．（i）について，7 名中 4 名いる感じで，楽しかった.」などのコメントが見られ，HMD

が動画ベースの手法を好む一方，（ii）と（iii）について，7を使用した VR アプリケーションを使用することで，ユー

名中 5 名がコマ送りの手法を好むと回答した．これは，コザは実際にダンスの授業を受けているかのように感じるこマ送りでの手法が初心者にとって記憶しやすく，使用しやとが示唆される．

すいことを示唆している．

また，プロダンサーはコマ送り手法について以下のよう

次に，アンケート評価とプロダンサーによる評価との関にコメントした. 「コマ送りはリズムが正確に踊ることが係の分析を行う．アンケートで動画ベースの手法が学習しできるかもしれない. しかし，最終的には細かいリズムややすいと答えた 6 名のうち，プロによる評価でも動画ベー

アップダウンを見る必要があり，動画を使う必要があるとスの手法が高得点だった割合は，振付は 2 名（33%）
，リズ

思う. 」
「初心者にとって，コマ送りシステムを導入するのムも 2 名（33%）であった．また，アンケートでコマ送り手はいいと思う. 日本では 2014 年から小学校の授業でダンス法が学習しやすいと答えた 6 名のうち，プロによる評価でが必修化されたが, 指導方法がわからない教師も多い. こもコマ送り手法が高得点だった割合は振付は 6 名（100%），のシステムは，簡単にダンスを習得でき，またゲーム感覚

リズムは 5 名（83%）であった．このことから，プロによでダンスを学べるため，効果的だと思う.」つまり，コマ送る評価は，アンケート結果によらず，コマ送り手法で学習

り手法は初心者に効果的であるが，中級以上のレベルでは，した場合の評価点が高い傾向にあることがわかる．

抽出されたフレームだけでなく，より詳細な情報が必要だ

また，参加者は HMD を装着してのダンス学習が快適でと考えられる．三次元動作軌跡に関しては，「正確な手のあったかどうかを 1（非常に快適）から 7（非常に不快）の軌跡を表示するのは良かったと思う. 」「最初に両手の軌跡

7 点スケールで評価した．その平均は 3.66 で，やや快適でだけ表示し，そのあとに足の幅なども表示するとより良いあることがわかった．

システムになるのではないか.」のように，手の軌跡は重要

次に，実験後に参加者とプロダンサーに行ったインタ

であるが，さらに他の体の部位の軌跡を表示することも検ビュー結果について確認する．参加者からは，コマ送り手討すべきだと述べた．実験では，試験的に手の軌跡だけを法が動きの理解をサポートする点について，「途中の動作表示したが，今後はユーザに合わせて他の部位の軌跡も表が切り捨てられており，静止画像を理解するのは動画と比示することができるシステム検討も必要だと考えられる．

べて簡単だった.」「動画では，間の動きも全部覚えなければならず，一連の流れの理解が追いつかなかった.」「次のポーズまでに時間を与えてくれるため動きがわかりやす
かった.」という肯定的なコメントが複数見られた．一方，

6. 考察
6.1 DRF の利点と欠点
評価実験から，コマ送り手法（DRF）は動きの理解と覚「フレームだけだと途中経過がわからないため混乱した.」© 2024 Information Processing Society of Japan115

情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24013
2024/2/28

え方において，利点と欠点があることがわかった．経験豊的としている．まず，動画とコマ送りを比較した事前実験

富なダンサーはダンス学習に動画を使うことに慣れているを通じて，コマ送りでは次の動作の予測が難しく，また手ため，動画ベースの手法が動きを理解するのに適している

首の学習が特に困難であることが示唆された．この結果を可能性がある．一方，初心者にとっては，フレーム数が少元に，コマ送りと両手首の動作軌跡の可視化を組み合わせない DRF は，ポーズの理解や記憶がしやすく，また次のた VR アプリケーションである DRF を開発し，従来の動ポーズの前に動きを理解する時間を作ることで，動きを理画提示と学習効果を比較した評価実験を行った．結果，提解しやすくしている．特に，プロダンサーによる評価から，案手法は従来の動画提示と比べ，リズム感と振付の正確性

DRF はダンス学習において振付とリズムの正確性を有意を共に向上させる傾向が見られた．

に向上させることがわかった．

本稿における評価実験では，DRF が Hip-hop や Lock な
どのジャンルに適していることが示されたが，Jazz などの

6.2 骨格間の学習難易度の差

テンポが遅いダンスでは，従来の動画ベースの手法や代替評価実験における骨格座標間の dst コストの分析の結果，手法が必要とされた．また，事前実験及び評価実験では，

骨格座標間には有意な差があった．つまり，ダンス学習に参加者が学びやすい基本的なステップを選択したが，将来おいて，正しく学習しやすい部位と学習しにくい部位があ的にはプロダンサー向けの高度なステップにも適応できる

ることがわかる．実験結果からは，先出しコマ送り手法をかを検討する必要がある．また，現在の実装ではコマ送り用いることで，ユーザは一つのフレームを観察する時間が手法におけるフレーム抽出は手動で行われている．将来的長くなり，習得が難しい詳細の部位にまで注意を払う時間には，フレーム抽出の自動化がコンテンツ制作のコストをを持つことができる可能性が考えられる．

削減できる可能性がある．さらに，DRF にはユーザへの特に左手首の学習効果を向上させた動作軌跡の可視化

フィードバック機能が実装されていない．ダンス結果をプ

は，ダンスの学習に効果的であることを示唆している．しロダンサーが採点したところ，本提案手法を用いた方が上

かし，インタビューの回答からは，3D 人型モデルと手の手に踊れているとわかったが，ユーザからは自分が上手に軌跡の両方を同時に観察して学習することは困難であると踊れているかわからないというコメントがあった．実際の指摘されており，一度に両手首の軌跡を確認するのは難し

ダンス教室でのレッスンでは，教師がフィードバックを行

く，左手首を意識して学習した参加者が多かった可能性がうように，今後の研究でフィードバック手法の開発を検討ある．このことから，3D 人型モデルに注目して学習した後する予定である．

に，動作軌跡を付加して正確な座標を学ぶ方法など，習熟度に応じた手法も今後研究するべきであると考えられる．

参考文献
[1]

6.3 ダンスの評価方法の妥当性
現在，ダンス研究においてのダンス評価方法は多岐にわたる．代表的なものとして，機械学習を用いたポーズ推定
により骨格座標の差を計算する方法や，人による評価が挙[2]げられる．評価実験では，dst コストの平均値からは小さな効果しか見られなかったものの，プロダンサーによる評価結果からは大きな効果が見られた．このことから，単純[3]な骨格座標の差では，プロダンサーが考える「ダンスの上
手さ」は測れない可能性が考えられる．我々は，評価実験において，双方を使用したため，より説得力のある結果を[4]提示することができたと考える．

7. 結論と今後の課題
スポーツ学習において，動画観察は一般的な学習方法で[5]あるが，ダンスのような複雑な身体運動の学習においては認知負荷が高く，ダンス学習を効率的にサポートできていない．本論文は，動画からキーフレームを抽出し，コマ送りで提示する手法により，認知負荷を軽減し，ダンス学習
効果を向上させることができるかどうかを調べることを目© 2024 Information Processing Society of Japan[6]

Bettina Bläsing, Beatriz Calvo-Merino, Emily S. Cross,
Corinne Jola, Juliane Honisch, and Catherine J. Stevens.
Neurocognitive control in dance perception and performance. Acta Psychologica, Vol. 139, No. 2, pp. 300–308,
2012.
Nicholas EV Foster Virginia B Penhune Falisha
J Karpati, Chiara Giacosa and Krista L Hyde. Dance andthe brain: a review. Annals of the New York Academyof Sciences 1337, Vol. 1 (2015), p. 140–146, 2015.
Zhongyi Zhou, Anran Xu, and Koji Yatani. Syncup:
Vision-based practice support for synchronized dancing.
Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol., Vol. 5, No. 3, sep 2021.
Dieter Drobny, Malte Weiss, and Jan Borchers. Saltate!
a sensor-based system to support dance beginners. In
CHI ’09 Extended Abstracts on Human Factors in
Computing Systems, CHI EA ’09, p. 3943–3948, New
York, NY, USA, 2009. Association for Computing Machinery.
Yoko Usui, Katsumi Sato, Shinichi Watabe, and Erina
Yanagida. Vr teaching materials for dance practice. In
2019 8th International Congress on Advanced Applied
Informatics (IIAI-AAI), pp. 178–183, Toyama, Japan,
2019. CPS(IEEE Computer Society).
Simon Senecal, Niels Alexander Nijdam, Andreas Aristidou, and Nadia Magnenat-Thalmann. Salsa dance learning evaluation and motion analysis in gamiﬁed virtual reality environment. Multimedia Tools and Applications,

116情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

[7]

[8]

[9]

[10]
[11]
[12]
[13]

[14]

[15]

[16]
[17]

[18]

[19]

[20]
[21]
[22]
[23]
[24]

[25]

Vol. 79, pp. 24621 – 24643, 2020.
Natsuki Hamanishi and Jun Rekimoto. Motion-speciﬁcbrowsing method by mapping to a circle for personal
video observation with head-mounted displays. In Augmented Humans Conference 2021, AHs’21, p. 240–250,
New York, NY, USA, 2021. Association for Computing
Machinery.
Sunada Haruya, Kiyoko Yokoyama, and Tsuyoshi Matsukawa. Study on visualization of movement information
measured by motion capture system. IEICE technical report, Vol. 114, No. 25, pp. 113–118, 05 2014.
Masaki Oshita. Motion volume: Visualization of humanmotion manifolds. In Proceedings of the 17th International Conference on Virtual-Reality Continuum and
Its Applications in Industry, VRCAI ’19, New York, NY,
USA, 2019. Association for Computing Machinery.
Beat Games. Beat saber, 2019.
emergeWorlds. Dance collider, 2019.
Andromeda Entertainment. Audio trip, 2020.
Pei-Yu Chi, Sally Ahn, Amanda Ren, Mira Dontcheva,
Wilmot Li, and Björn Hartmann. Mixt: Automatic generation of step-by-step mixed media tutorials. In Proceedings of the 25th Annual ACM Symposium on User
Interface Software and Technology, UIST ’12, p. 93–102,
New York, NY, USA, 2012. Association for Computing
Machinery.
Shuhei Tsuchida, Haomin Mao, Hideaki Okamoto, Yuma
Suzuki, Rintaro Kanada, Takayuki Hori, Tsutomu Terada, and Masahiko Tsukamoto. Dance practice systemthat shows what you would look like if you could master the dance. In Proceedings of the 8th International
Conference on Movement and Computing, MOCO ’22,
New York, NY, USA, 2022. Association for Computing
Machinery.
真美川西, 修平土田, 貴之伊藤. ダンスモーションの反復練習とその上達過程の可視化. 第 85 回全国大会講演論文
集, Vol. 2023, No. 1, pp. 183–184, 02 2023.
高橋雅人. “振り” の練習を支援するインタラクティブシ
ステム. インタラクション 2004 論文集, pp. 97–104, 2004.
Jean-Philippe Rivière, Sarah Fdili Alaoui, Baptiste
Caramiaux, and Wendy E. Mackay. Capturing movement
decomposition to support learning and teaching in contemporary dance. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact.,Vol. 3, No. CSCW, nov 2019.
T. Shiratori, A. Nakazawa, and K. Ikeuchi. Detecting
dance motion structure through music analysis. In Sixth
IEEE International Conference on Automatic Face andGesture Recognition, 2004. Proceedings., pp. 857–862,
2004.
五十嵐 健夫遠藤 輝貴. 振りの理解を助けるためのダンス
動画の自動分割. 日本ソフトウェア科学会研究会資料シ
リーズ (Web), 2022.
Abe Davis and Maneesh Agrawala. Visual rhythm andbeat. ACM Trans. Graph., Vol. 37, No. 4, jul 2018.
Odders Lab. Ohshape, 2020.
Ltd. Konami Amusement Co. Dance evolution, 2010.
Ltd. Konami Amusement Co. Dancerush stardom, 2018.
Emiko Charbonneau, Andrew Miller, and Joseph J.
LaViola. Teach me to dance: Exploring player experienceand performance in full body dance games. In Proceedings of the 8th International Conference on Advancesin Computer Entertainment Technology, ACE ’11, New
York, NY, USA, 2011. Association for Computing Machinery.
Benoit Bideau, Richard Kulpa, Nicolas Vignais,© 2024 Information Processing Society of Japan

INT24013
2024/2/28

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

Sébastien Brault, Franck Multon, and Cathy Craig. Using virtual reality to analyze sports performance. IEEE
Computer Graphics and Applications, Vol. 30, No. 2,
pp. 14–21, March 2010.
Jacky C.P. Chan, Howard Leung, Jeﬀ K.T. Tang, andTaku Komura. A virtual reality dance training systemusing motion capture technology. IEEE Transactions on
Learning Technologies, Vol. 4, No. 2, pp. 187–195, 2011.
Fraser Anderson, Tovi Grossman, Justin Matejka, andGeorge Fitzmaurice. Youmove: Enhancing movement
training with an augmented reality mirror. In Proceedings of the 26th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST ’13, p. 311–320,
New York, NY, USA, 2013. Association for Computing
Machinery.
Matthew Kyan, Guoyu Sun, Haiyan Li, Ling Zhong,Paisarn Muneesawang, Nan Dong, Bruce Elder, and Ling
Guan. An approach to ballet dance training through ms
kinect and visualization in a cave virtual reality environment. ACM Trans. Intell. Syst. Technol., Vol. 6, No. 2,
mar 2015.
Hidetaka Katsuyama, Erwin Wu, and Hideki Koike. Using rhythm game to train rhythmic motion in sports. In
SIGGRAPH Asia 2022 Posters, SA ’22, New York, NY,
USA, 2022. Association for Computing Machinery.
Jana Hoﬀard, Xuan Zhang, Erwin Wu, Takuto Nakamura, and Hideki Koike. Skisim: A comprehensive study
on full body motion capture and real-time feedback in vr
ski training. In Proceedings of the Augmented Humans
International Conference 2022, AHs ’22, p. 131–141,
New York, NY, USA, 2022. Association for Computing
Machinery.
Saliha Akbas, Asim Evren Yantac, Terry Eskenazi, Kemal Kuscu, Sinem Semsioglu, Onur Topal Sumer, andAsli Ozturk. Virtual dance mirror: A functional approach to avatar representation through movement inimmersive vr. In Proceedings of the 8th International
Conference on Movement and Computing, MOCO ’22,
New York, NY, USA, 2022. Association for Computing
Machinery.
Shuo Yan, Gangyi Ding, Zheng Guan, Ningxiao Sun,
Hongsong Li, and Longfei Zhang. Outsideme: Augmenting dancer’s external self-image by using a mixed reality
system. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’15, p. 965–970, New York, NY,
USA, 2015. Association for Computing Machinery.
Georgios Tsampounaris, Katerina El Raheb, Vivi Katifori, and Yannis Ioannidis. Exploring visualizations inreal-time motion capture for dance education. New York,NY, USA, 2016. Association for Computing Machinery.
Shuhei Tsuchida,
Satoru Fukayama,
Masahiro
Hamasaki, and Masataka Goto. Aist dance video
database: Multi-genre, multi-dancer, and multi-camera
database for dance information processing. In Proceedings of the 20th International Society for Music
Information Retrieval Conference, ISMIR 2019, Delft,
Netherlands, November 2019.
Yu Sun, Wu Liu, Qian Bao, Yili Fu, Tao Mei, andMichael J. Black. Putting people in their place: Monocular regression of 3D people in depth. In IEEE/CVF
Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), June 2022.
J. Cohen. Statistical power analysis for the behavioral
sciences (2nd ed.). routledge. 1988.

117