計測自動制御学会東北支部

第 346 回研究集会 (2023.12.20)

資料番号 346-20

モーションキャプチャデータによる動作分類のための特徴量抽出法の検討
Evaluation of Feature Quantities Extraction Methods for
Motion Classification by Motion Capture Data
〇佐々木雄大*，田島克文*，松尾健史*〇Yudai Sasaki*，Katsubumi Tajima*，Kenshi Matsuo**秋田大学*Akita University
キーワード：モーションキャプチャ(motion capture)，動作特性(motion characteristic)，可視化(visualization)，散布図(scatter plot)，周波数領域(frequency domain)
連絡先 : 〒010-8502 秋田県秋田市手形学園町 1-1 秋田大学大学院理工学研究科
田島克文，Tel.: (018)889-2332，Fax.: (018)837-0406，E-mail: tajima@gipc.akita-u.ac.jp

1. はじめに与えられた Mocap データセットの動作特

現在，モーションキャプチャ（Mocap）性分布を可視化するために散布図が用いら

データは，動作解析や CG アニメーションのれる例がいくつかある 4, 5)．その多くは，各作成など，様々な用途で利用されている 1)． Mocap データの動きの特徴を表す多次元特Mocap データベースや Mocap アーカイブの徴ベクトルを用いている．複数の特徴ベク

ように，複数のモーションカテゴリを含むトル座標に関する情報を 2 つの散布図座標

Mocap データセットを扱う研究例もある 2, 3)． と し て 符 号 化 す る た め に ， 主 成 分 分 析
このような場合，あらかじめ，ある Mocap（PCA）や多次元尺度構成法（MDS）などデータセットの概要を把握することが有効の次元削減の技術が用いられている 5)．しである．

かし次元削減の過程では 2 つの問題が生じ

Mocap データセットの動作特性傾向の概る．1 つ目は，データセットのごく一部が変要を容易に把握するためには，それらの分更された場合でも（たとえば，少数のデー布を簡潔に可視化することが有効である．

タが追加あるいは削除されたり，部分的にこのような目的に適した手法として，散布置き換えられたりした場合），すべてのデー図が知られている．

タ点の位置が変わってしまうことである．2–1–

ように時系列に 0 を埋め込む 8)．

つ目は，縦軸および横軸の意味は分析が完了するまで分からないことである．

⎧⎪

上記の問題は，基本的に 2 つの動作特徴𝑣(𝑛) =量のみを用いることで解決することができ∑∑, ,𝑝 , (𝑛 + 1) − 𝑝 , (𝑛)
(1)

∆𝑡⎨
⎪
⎩ 0(1 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁)
(𝑁 < 𝑛 ≤ 𝑁𝑍𝑃 )る．先行研究として，文献 6)で提案された 1

ここで，𝑝 , (𝑛)は𝑛フレーム目の骨盤に固定次元の動作速度時系列を導出する手法（動された座標系における𝑖番目の関節の𝛾座標作速度法）を用いて，散布図における（𝛾：𝑥, 𝑦, 𝑧のいずれか，𝑝 , (𝑛)の値：身長Mocap データの分布の可視化に適した 2 つで正規化，𝑝 , (𝑛)の時系列：ジッタ除去のの特徴量を抽出する手法が提案されている

ため低域通過フィルタを使用），𝐽は主関節7)．文献 7)では上記の時系列を周波数領域での数（𝐽 = 16），∆𝑡はサンプリング時間，𝑁解析し，周波数領域で各周波数の値を明示は与えられた時系列のフレーム数，𝑁 は的に重み付けすることで，各動作カテゴリ𝑁に固有の特徴を抽出するのに有効であるこのべき乗整数である．

≥ 𝑁および𝑁≥ 2048を満たす最小の 2与えられた動作速度時系列の周波数領域とが示されている．

におけるパワースペクトルは，以下のよう

さて，動作速度法は微分演算を含むためジッタ除去に低域通過フィルタを使用してに与えられる 9)．

いる．しかし，フィルタの効果が解析結果∆𝑡|𝑉(𝑚)|𝑆𝑃(𝑚) =⎨2∆𝑡 |𝑉(𝑚)|⎩𝑆⎧に及ぼす影響については十分に検討がなされていない．本研究では，低域通過フィルタの効果および周波数重み付けにより，散(𝑚 = 1 𝑜𝑟 𝑚 =2≤𝑚≤

𝑉(𝑚) =𝑣(𝑛)𝑤(𝑛)exp −2𝜋𝑗のような影響を及ぼすかについて検討する．

𝑤(𝑛) =

12𝜋(𝑛 − 1)
1 − cos2
𝑁−102. 解析方法

𝑆 =

布図における動作カテゴリごとの分布にど

𝑁+ 1)
2𝑁
2(2)

(𝑘 − 1)(𝑛 − 1)𝑁
(1 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁)
(𝑁 < 𝑛 ≤ 𝑁 )𝑤(𝑛)主要な関節（肩，肘，手首，指，膝，足ここで，𝑃(𝑚)はパワースペクトル密度，首，足指，首，頭の関節）の位置の時間変𝑤(𝑛)はハニング窓，𝑗 = √−1である．実際化から，全身の動作速度時系列を得る 6)．には，𝑉(𝑚)は FFT によって求められる．

この時系列に高速フーリエ変換（FFT：Fast

𝑃(𝑚)の物理次元は(速度)2/(周波数) 9)であFourier Transform）8)の手法を適用し，周波る．これは，𝑃(𝑚)が各周波数での動作の強数領域の特性を抽出する．このとき，時系さの度合いを表していると解釈でき，全周列の長さは 2 のべき乗であることが要求さ波数領域で積分する ことで求 めら れる．

れる 8)．この条件を満たすために，以下の𝑃(𝑚)の積分では，以下のような周波数値に–2–対応する各𝑃(𝑚)に重み付けをする 7)．

けはこれに準じている．

/本研究では，低域通過フィルタに関して，

𝑞 = log

𝑃(𝑚)𝑓 ∆𝑓𝑓 = (𝑚 − 1)∆𝑓,∆𝑓 =(3)1𝑁∆𝑡

ガウシアンフィルタ，理想低域フィルタ，バタワースフィルタおよびチェビシェフフ

ここで，𝑓 は𝑃(𝑚)の重み関数，𝑘 は周波数ごとの重みの強さを調節するためのユーザパラメータである．上記の重み付けは，急激な動作速度変化の繰り返しの発生を評価するために導入されており，激しい印象を高めることができる．第 1 の特徴量としィルタの 4 つの類別および人間が 1 秒間に動作を繰り返せる回数が 10 回未満であること
により 1.0 Hz～9.0 Hz までの 9 種の遮断周波数について解析を行う．また，2 つの特徴量である動きの強さ，動きの複雑さにおける周波数重み付けの値（式(3)および(4)における𝑘 および𝑘 ）について，どちらも 0 からて𝑞 を採用する．
次に動作の複雑さはパワースペクトル曲線の平滑性・凹凸に反映され，曲線の滑ら10 まで整数値を代入し，試行錯誤で調整を行う．
解析結果の評価法は動作カテゴリごとのかさ・不均一さは，曲率の値によって評価できる．そこでパワースペクトル曲線の曲率を周波数領域全体で積分した以下の特徴量を導入し，動きの複雑さの度合いを評価(DB) 指数 10)を用いる．DB 指数は級内分散および級間分散の比より算出したもので，値が小さいほど動作カテゴリごとの分類性する 7)．
/𝑞 = log

分 類 性 能を定 量 的 に 示し た Davis-Bouldin

能は高いことを示す．
|𝑐 (𝑚)|𝑓 ∆𝑓{1 + 𝑐 (𝑚) } /(4)𝑃(𝑚 + 1) − 𝑃(𝑚 − 1)𝑐 (𝑚) =2∆𝑓3. 解析結果
本研究では，7 つの動作カテゴリから選択

𝑃(𝑚 + 1) − 2𝑃(𝑚) + 𝑃(𝑚 − 1)(∆𝑓)

した 54 個の Mocap データ 11)を用いて解析を𝑞 の場合と同様に，𝑞 の各周波数における行った．一部のデータでは，実演の前後に𝑐 (𝑚) =曲率値の重み関数𝑓 （𝑘 ：各周波数における重みの強さを調節するためのユーザパラメータ）で重み付けを行い，周波数領域における不規則な領域の分布の差異を強調する．動作周波数が高いほど，すなわち，動作シーケンスが高速に行われるほど，動作全身を静止させたままにしている期間が含まれる．これらの期間を削除し，𝑛 番目および𝑛 番目のフレームに挟まれた部分のみを使用する（𝑛 お よび𝑛 ： 最初と 最後に𝑣(𝑛) > 0.75𝑣 を満たすフレーム，𝑣 ：平均速度）．
Fig. 1 から Fig. 4 には各々のフィルタにつシーケンスの複雑さおよび難易度は高くなると考えるのが妥当であり，上記の重み付いて，重み付けをしない場合（𝑘 = 𝑘 = 0）

–3–RunPunch sequence

Modern dance

99887766Complexity

Complexity

Walk

54Salsa

Indian dance

54

33221Charleston

10123450

12

Intensity

345Intensity(a) 𝑘 = 𝑘 = 0(b) 𝑘1 = 2, 𝑘2 = 1Motion Capture data downloaded from“CMU Mocap Database” [3]Walk (35_01 - 10), Run (09_01 - 09), Punch sequence (144_13, 14, 21), Modern dance (05_04, 07, 10, 11, 13, 14).
Charleston (103_03 - 08), Salsa (94_01 - 10), Indian dance (94_01 - 10).

Fig. 1 Feature-quantity distribution of Mocap data (Gaussian filter).

RunPunch sequence

Modern danceCharleston

99887766

Complexity

Complexity

Walk

54

Salsa

Indian dance

54332211012340512345

Intensity

Intensity(a) 𝑘1 = 𝑘2 = 0(b) 𝑘1 = 2, 𝑘2 = 0

Motion Capture data downloaded from “CMU Mocap Database” [3]Walk (35_01 - 10), Run (09_01 - 09), Punch sequence (144_13, 14, 21), Modern dance (05_04, 07, 10, 11, 13, 14).
Charleston (103_03 - 08), Salsa (94_01 - 10), Indian dance (94_01 - 10).

Fig. 2 Feature-quantity distribution of Mocap data (Ideal low-pass filter).

および重み付けをして DB 指数が最小となっ

Table 1 に散布図における各フィルタのグた場合の散布図を示す．それぞれ図中(a)，ループ化特性の評価をまとめる．DB 指数の(b)を比較すると，(a)は動作カテゴリごとに値が小さいほど動作カテゴリごとの分類性狭く，重なりが多く分布しており，不完全能は良好であることを意味する．Table 1 をなグループ化が見られる．一方，(b)では動見ると，すべての低域通過フィルタにおい作カテゴリごとに広く，重なりが少なく分て周波数重み付けをしない（𝑘 = 𝑘 = 0）布しており，重み付けにより良好な動作カ場合より，周波数重み付けをした場合のほテゴリ分けができていることがわかる．

うが動作カテゴリごとの分類性能は高い結–4–Run

Punch sequence

Modern danceCharleston

99887766Complexity

Complexity

Walk54432201234

Indian dance

531Salsa

150

12Intensity

345Intensity(a) 𝑘1 = 𝑘2 = 0(b) 𝑘1 = 2, 𝑘2 = 0

Motion Capture data downloaded from “CMU Mocap Database” [3]Walk (35_01 - 10), Run (09_01 - 09), Punch sequence (144_13, 14, 21), Modern dance (05_04, 07, 10, 11, 13, 14).
Charleston (103_03 - 08), Salsa (94_01 - 10), Indian dance (94_01 - 10).

Fig. 3 Feature-quantity distribution of Mocap data (Butterworth filter).

RunPunch sequence

Modern dance

99887

7

66

Complexity

Complexity

Walk

5
4

3
2

1234

Indian dance

420Salsa

531Charleston

150Intensity

1234

5

Intensity(a) 𝑘1 = 𝑘2 = 0(b) 𝑘1 = 2, 𝑘2 = 1

Motion Capture data downloaded from “CMU Mocap Database” [3]Walk (35_01 - 10), Run (09_01 - 09), Punch sequence (144_13, 14, 21), Modern dance (05_04, 07, 10, 11, 13, 14).
Charleston (103_03 - 08), Salsa (94_01 - 10), Indian dance (94_01 - 10).

Fig. 4 Feature-quantity distribution of Mocap data (Chebyshev filter).

Table 1 Evaluation of grouping characteristics
for each LPF in scatter plots.

4. おわりに

Minimum DB index
Low-pass filter

DB index(k1 =k2=0)

DB index

Frequency
weightingGaussian filter
Ideal low-pass filter
Butterworth filter
Chebyshev filter

0.928
0.863
0.968
0.920

0.494
0.482
0.497
0.514

k1 =2, k2=1
k1 =2, k2=0
k1 =2, k2=0
k1 =2, k2=1

Cutofffrequency
[Hz]
9.0
8.0
5.0
4.0

低域通過フィルタの効果および周波数重み付けにより，散布図における動作カテゴ
リごとの分布にどのような影響を及ぼすかを散布図作成実験により，試行錯誤で調整果となった．また，DB 指数が最小となるとを行った．
結果より，低域通過フィルタについては

きの遮断周波数はフィルタごとに異なる結果となった．

フィルタによって分類性能が高くなる遮断–5–

Suitable for Distribution Visualization of Motion
Capture Data, Journal of Information Processing, 30,
778/781 (2022).

周波数が異なる結果となった．周波数重み付けについてはすべてのフィルタで重み付けをしない場合より周波数重み付けをした
場合のほうが分類性能が高くなった．
今後の課題として，重み付けを整数値だけでなく小数値にした場合の比較検討である．

謝辞
本研究を進めるにあたり，熱心なご指導を受け賜りました，秋田大学
三浦

理工学研究科

武准教授に心からの感謝の意を表し

8) Press, W.H., Teukolsky, S.A., Vetterling, W.T. andFlannery, B.P.: Numerical Recipes in Fortran 77,
The Art of Scientific Computing, 2nd ed.,Cambridge University Press (1992).
9) Heinzel G., Rudiger A., Schilling R.: Spectrum andSpectral Density Estimation by the Discrete Fourier
Transform (DFT), Including a Comprehensive Listof Window Functions and Some New Flattop
Windows，Technical Report，Max Plank Institutefor Gravitational Physics，1/84 (2002).
10) Davis D. L. and Bouldin D. W.: Cluster Separation
Measure, IEEE Transaction on Pattern Analysis
and Machine Intelligence, PAMI-1-2, 224/227(1979).
11) CMU Mocap Database, available from<http://mocap.cs.smu.edu>.

ます．

参考文献
1) Kitagawa, M. and Winder, B.: MoCap for Artists,
Focal Press (2008).
2) Tanco, L.M. and Hilton, A.: Realistic Synthesis ofNovel Human Movements from the Database ofMotion Capture Examples, Proc. IEEE Workshop
on Human Motion, 137/142 (2000).
3) Mahmood, N., Ghorbani, N., Troje, N.F., Pons-Moll,
G. and Black, M.J.: AMASS: Archive of Motion
Capture as Surface Shapes, Proc.2019 IEEE/CVF
Intl. Conf. Computer Vision, 5441/5450 (2019).
4) Miura, T., Kaiga, T., Shibata, T., Tajima, K. andTamamoto, H.: Low-dimensional Feature Vector
Extraction from Motion Capture Data by Phase
Analysis, Journal of Information Processing, 25,884/887 (2017).
5) Miura, T., Kaiga, T., Shibata, T., Uemura, M.,
Tajima, K. and Tamamoto, H.: Development of a
Visualization Method for Motion-characteristic
Distribution of Japanese Folk Dances – A Case
Study of the Bon Odori Dance, Journal ofInformation Processing, 26, 74/84 (2018).
6) Miura, T., Kaiga, T., Matsumoto, N., Katsura, H.,
Shibata, T., Tajima, K. and Tamamoto, H.:
Characterization of Motion Capture Data by Motion
Speed Variation, IEEJ Trans. Electronics,
Information and Systems, 133-4, 906/907 (2013).
7) Takeshi Miura: Extraction of Feature Quantities–6–