画像の類似度を用いたダンス動画モーション訂正手法

又吉 康綱, 小山 裕己, 深山 覚, 後藤 真孝, 中村 聡史

近年，SNS や動画共有サイトには多くのダンス動画の投稿が行われており，ダンスというコンテンツへの注目度は高い．こうしたダンス動画をダンスの内容に即して探索・推薦するには，ダンス動画を時系列のモーションデータとして扱う必要があるが，ダンス動画の量は膨大でありそのモーションを人手ですべて付与していくのは困難である．ここで動画からモーションを自動抽出する深層学習技術を利用することが考えられるが，自動抽出結果には多くのエラーが含まれるため，手作業でのモーションの訂正が必要である．そこで我々は，ダンス動画のフレーム間の画像の類似度が本来抽出されるべきポーズの類似度と高い相関を持つことに着目し，それを活用することで，モーション訂正作業を支援する手法を提案する．本稿ではproof-of-concept であるウェブシステムの実装と，そのシステムに実装されたモーション訂正支援インタラクションについて述べるとともに，その特性について考察を行う．