大量の漫画画像に基づくパラパラアニメーションの生成松田紘†

岡部誠‡

尾内理紀夫‡

本研究は，大量の漫画画像の中から，アニメーションのキーフレームとなる画像をインタラクテ
ィブに探し出し，パラパラ漫画風のアニメーションを製作するシステムを提案する．特徴的な線画である漫画画像に適した画像検索手法を提案し，システムを実現する．本システムにより，日頃絵を描かない初心者でもアニメーションコンテンツの製作が可能となる．

Creating Para-Para Animation using Thousands of Cartoon Images
HIRO MATSUDA†

MAKOTO OKABE‡RIKIO ONAI‡

We propose a system to allow the user to create simple animation by interactively finding keyframes from alarge dataset of cartoon images. To achieve the system, our image retrieval method is specialized for cartoon
images that consist of characteristic lines and textures. The system enables us to be a cartoonist or an animator,even if we don’t have any skill of drawing cartoon.

1.

はじめに近年，アニメーションを始め，映画，ゲームなどの「コンテンツ産業」の育成が活発化しており，これら

うアニメーションとは，セルアニメーションのことを指し，提案システムにより生成するアニメーションとしてはパラパラ漫画程度のクオリティのものを目指す（以下，パラパラアニメと呼称）．のコンテンツを育成・発展させるための基幹技術が，現在求められている．アニメーションコンテンツも有望視されているが，その製作は膨大な労力を要するのが現状である．そこで我々は，大量の漫画画像データを分析して知識を抽出し，ユーザがその知識を利用す

図1 システムの出力イメージ．キャラクターが何かに気づいてることで，容易かつ直感的にアニメーションを製作で歩き出し，ニッコリ笑う，というパラパラアニメ．

きるシステムを提案する．本システムによりアニメーション製作にかかる労力を減らして敷居を下げること
で，製作活動は活発になり，魅力的な作品が世に多く溢れることだろう．
本システムのデータベースには，独自に収集しデータ化した漫画画像をコマ単位で分割したコマ画像を用いる．また，本システムが対象とするのは，日頃，絵を描くことのない初心者である．このような初心者が2.

システム概要本章では，図 2 に示した提案システムの概要について説明する．
2.1

処理の流れ

本システムでは，次のような手順でパラパラアニメを製作する．
1.

ユーザは，図 3 に示すインタフェースを用いアニメーションを製作する際に最初に問題となるのが，て，図 3-(b)に初期フレームとなる画像を描き，自分のイメージ通りの絵が描けないという問題だ．本

入力としてシステムに与える（図 2-(a)）．

システムではデータベース内から，ユーザが描いてい2.

システムは与えられた画像に対し，データベる物を推定し，お手本として表示することで，この問ース内から類似画像検索を行い（図 2-(b)），複題を解消する．そして，ユーザはシステムと対話的に数枚の類似画像を図 3-(b)にてユーザに提示す

図 1 に示すようなアニメーションのフレームとなる画る（図 2-(c)）．

像を探し出し，アニメーションを生成する。ここで言3.

ユーザは提示された画像の中から，次フレームとなる画像を選択する．さらに，必要があ† 電気通信大学電気通信学部情報工学科
The University of Electro-Communications‡ 電気通信大学情報理工学部総合情報学専攻
The University of Electro-Communications

れば選択した画像を加工・修正する（図 2-(c)）．
4.

ユーザが選択した次フレーム画像に対して，
手順 2-3 を繰り返す．もしくは，新たなフレ情報処理学会 インタラクション 20115.

ーム画像を追加入力する．

なかった．そこで今回は，SIFT の特徴量記述アルゴ

手順 1-4 によって得られたキーフレーム画像リズム(SIFT description)のみを使用することで，このを補間してパラパラアニメを生成し，出力す問題を解決した．SIFT による特徴点の検出は行わな．出力イメージを図 1 に示す．
る（図 2-(d)）

いため，特徴点は画像から格子状に抽出し，スケールも一定の大きさで固定した．これにより，画像全体から一様に特徴量を抽出することが出来る（図 4）．

図2 システムの概要．

図4 抽出した局所特徴量を可視化した図．円の中心が特徴点，円の領域内が特徴量の抽出範囲（スケール）となる．

3.2

類似画像判定クエリ画像の局所特徴量とデータベース内画像の局所特徴量を照合し，クエリ画像の各局所特徴量に対し
図3 提案システムのユーザインタフェース．(a)に描かれた特徴て最もユークリッド距離の近い局所特徴量をデータベを持つキャラクターがお手本として(b)に表示されている．

ース内画像毎に算出する．データベース内の画像毎に，2.2

ユーザの描画支援

2.1 項の手順 1 において，本システムでは初心者ユーザを支援するために，ユーザが現在描いている画像に対して類似画像検索を行うことで，描画中の物体を推定し，お手本画像として表示することが可能となっている．図 3 では図 3-(b)にお手本画像を表示した様子を示している．このお手本画像を参照することで，絵を描けないユーザでもインタラクティブにアニメーション製作を行うことが出来る．

3.

類似画像検索本章では，データベース内から類似画像を検索するための，局所特徴量の照合による漫画画像検索手法を提案する．
3.1

画像特徴量

局所特徴量として，SIFT 1) (Scale-Invariant FeatureTransform)を用いる．SIFT は画像から特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである．SIFT は多くの研究者により画像検索への有効性が示されているが，その多くは実写真を対象としている 2)．今回扱う
漫画画像は実写真とは異なり，単純な線やトーンと呼ば れ る テクスチ ャ によ り構 成 さ れ る． そ の ため，SIFT の特徴点の検出アルゴリズム(SIFT detection)が上
手く機能せず，スケールの小さな特徴点が線上に多く検出されてしまい，画像間の類似度を測ることが出来特徴点の重心を求め，その重心から特徴点までの距離と，クエリ画像の中心点から特徴点までの距離の差を画像間の類似度として算出する．これにより，クエリ画像の特徴点の格子状の位置関係をより正確に維持したデータベース内画像が類似画像として判定される．

4.

実験

既存の漫画作品のコマ画像 400 枚を用いてデータベースを構築し，パラパラアニメの生成実験を行った．
データベースに含まれる画像サイズは 300~600pixel
四方である．特徴点の格子間隔は 10pixel とし，スケールは 40pixel に設定した．実験結果としては，あるキャラクターが，左から正面，右へと顔を向けるようなパラパラアニメや，あるキャラクターが困った顔をした後に，怒りだし，最後には泣き出すというような表情が変化するパラパラアニメが生成できた。

参考文献1) D. Lowe, “Object recognition from local scaleinvariant features”, Proc. of IEEE International
Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 11501157, 1999.
2) G. Csurka et al. “Visual categorization with bags ofkeypoints”, Proc. of European Conference on
Computer Vision (ECCV), pp. 1-22, 2004.