# 動作する人体のデジタルアーカイブ（第 1 報）: サブミリ解像度の形状データ取得と動作の適用 Digital Archive of Human in Motion: First Report, Combining 3D Whole-Body Shape Data Of The Order Of Sub-Millimeter Resolution and Captured Motion Data

後濱 龍太 ${ }^{1}$ 岸本 慎也 ${ }^{2}$ 加藤 健太郎 $^{2}$ 横山 圭 $^{2}$ 島田 茂伸 ${ }^{1}$
ATOHAMA Ryuta ${ }^{1}$ KISHIMOTO Shinya ${ }^{2}$ KATO Kentaro ${ }^{2}$ YOKOYAMA Kei ${ }^{2}$ SHIMADA Shigenobu ${ }^{1}$
1 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター 開発本部開発第三部生活技術開発セクター 〒130-0015 東京都墨田区横網1-6-1 国際
ファッションセンタービル 12階
Email: atohama.ryuta@iri-tokyo.jp
2 株式会社ケイズデザインラボ
1 Human Life Technology Development Sector, Division III, Research and Development Department, Tokyo Metropolitan Industrial Technology
Research Institute, 12th Floor, KFC Building, 1-6-1, Yokoami, Sumida-ku, Tokyo 130-0015 JAPAN
2 K's DESIGN LAB, Inc.
}

\begin{abstract}
(研究論文として投稿：2018年9月3日、事例／調査報告に種別変更打診：2019年2月16日、種別変更に同意：2019年2月20日、採択：2019年12月15日)

(Submitted as a research paper on September 3, 2018: Article type change to a case study report requested on February 16, 2019: Article type change agreed on February 20, 2019: Accepted on December 15, 2019)
\end{abstract}

抄録：本稿では、身体表現における演者の「身体形状」および「動き方」の両方が唯一性や希少性を備えており、原資料としての 性質を帯びているとのアイデアに基づき、動作する人体をデジタルアーカイブする方法を提案する。3 次元デジタイザを用いて取得した高解像度かつ高寸法精度な形状データに、モーションキャプチャを用いて取得した動作データを統合することで、動作する 人体のデジタル復元である「動作可能モデル」を生成する方法を明らかにする。動作可能モデルとデジタイズ直後の形状データの 寸法変位 RMS は $1 \mathrm{~mm}$ 未満であり、提案手法がデジタイズ形状の寸法をほとんど変化させないことを示した。本手法が舞踊などの 無形文化財やスポーツのアーカイブへ適用しうる基盤技術となることを期待する。

Abstract: 3D scanning for human whole-body without having missing parts is difficult due to lack of information of covered regions such as underarms. In this paper, we propose a method to capture missing-less in whole-body shape data with sub-millimeter resolution. We also propose a process that converts 3D digitized data into polygon model which can be deformed its posture based on captured motion data. We expect that proposed methods will push forward the limits of digital archive world for intangible cultural properties such as dances, sports, and festivals.

キーワード：3次元デジタイザ、モーションキャプチャ、全身形状データ、無形文化財

Keywords: 3D digitizer, motion capture, whole-body shape data, inhabitable cultural properties
## 1. はじめに

ダンスなどの身体表現では、同じ振り付けでも演者が異なれば動き方が僅かなりとも変わる。仮に全く同じ動きが可能だしても、身体形状の違いが見る者の受ける印象に影響しうる。一人の演者の中でも、長期間の研鑽を経て少しずつ肉体が最適化され、動き方も洗練されるものと思われる。そのようなトレーニングの過程では、筋肉量変化や加齢にともない、身体形状が変化するはずである。全ての動きを即興でおこなう演目もあり、そうした上演は特に一回性を備えている。

ところでアーカイブズに収蔵される原資料とは「貴重書、手稿、写真、組織の記録といった様々な形式の資料」であって「遺物的・金銭的な価値、形態、唯一性、希少性を備える (中略）資料」とされている[1]。 これに照らして考えれば、演者の「身体形状」および 「動き方」の两方が唯一性や希少性を備えており、原資料としての性質を帯びていると考える。しかし演者は生身の人間でありアーカイブズに収蔵することは不可能である。

そこで我々は、演者の「身体形状」および「動き方」 のある一時点におけるスナップショットをデジタル的に作成する手法があれば、前述したアーカイブズを補完するデータが得られ、デジタル知識基盤の拡幅にも貢献しうると発想した。

デジタルヒューマニティーズ、およびその資料アー カイブ構築としてのデジタルアーカイブの文脈では、計測装置の多様化と高性能化を背景に、従来はデータ収集が不可能であった対象のデジタル保存法が開発され、報告されている。曽我らはクラシックバレエの動作をモーションキャプチャ（Motion Capture； MoCap） で計測し、別途コンピュータグラフィックス (Computer Graphics；CG）で）作成したキャラクターにそれを適用することで、CG 空間中にダンサーを再現した[2]。同様にして八村らは日本舞踊[3]、柴田らは秋田県の民俗舞踊[4]、Chrysanthou らはキプロスの伝統舞踊[5]について報告している。その事例で用いられた CGキャ

Shape measuring, part

by part $(3.1,3.2)$

Merging parts

(3.3)

Retopology

(4.1)

Skinning

(4.2)

MoCap data application (5.2)

図 1 動作可能モデルを得るデータ変換プロセス

ラクターの形状は「ポリゴン（本稿では整列した四角形メッシュを指す)」で構成され、MoCap データに追従して破綻なく変形できる。しかしCG キャラクター の形状は演者の身体を計測して得られたものではなく、CGアーティストが創作によりモデリングしたものであるので、演者の身体形状を反映しているとは必ずしも言えない。

被写体の周囲に配置した多視点ビデオカメラの映像から、形状と動きを同時にデジタルデータ化する「3 次元ビデオ技術」が提案されている。延原らによる日本舞踊のデータ化や[6][7]、仏 INRIA の撮影施設などが知られている ${ }^{[8]}$ 。しかし 3 次元ビデオの撮影にはクロマキーバックを備えた専用スタジオが必要であること、照明の影響を大きく受けること、カメラを設置した計測空間の大きさに被写体の動ける範囲が制約されるといった課題がある。そのため、照明演出のある舞台を演者が自由に動き回る身体表現に適用することは難しい。

物体表面の 3 次元形状データをサブミリ精度で取得可能な形状デジタイザが歴史的造形物のデジタルアー カイブで用いられている[9][10]。3 次元デジタイザを使えば、人体の精密な形状データを取得することは一見、容易にも思われる。しかし形状デジタイザは対象の表面を光学的に計測するため、凹部など計測センサから見えない部分のデータが欠落する。人体では腋窩部などが該当する。またデジタイザが出力する形状データ（デジタイズ形状データと呼ぶ）は大小さまざまなサイズの三角形メッシュから構成される。我々の予備検討では、こうしたメッシュにそのまま MoCap データを適用すると、関節の回転に伴って周囲のメッシュが適切に変形して追随できず、見た目が破綻する （アーティファクト）ことが分かった。人体形状を欠落なくデジタルデータ化する手法、およびその形状データに MoCap デー夕を適用する方法は必ずしも明らかではない。

そこで、本報告の目的は、高解像度な全身形状デー 夕の取得、および全身形状データと MoCap データの統合による動作する人体のデジタル復元技術の開発である。本稿では動作可能モデルを、MoCap データに破綻なく追従して変形できるように変換されたデジタイズ形状デー夕と定義する。

上記のような目的を達成するための３次元データを取り扱うソフトウェアツールは数多く市販されているが、本報告の目的を達成するツールの組み合わせ方は、我々の知る限り報告されていない。そこで、現時点で入手可能なソフトウェアツールを用いて、3次元デジタイザのデータから動作可能モデルを得るための変換プロセスの構築に着目して検討したところ、まとまった成果を得たので以下に報告する。

提案する変換プロセスの概要を図 1 に示す。2 章では我々の用いた全身デジタイザについて述べる。3 章では久落のない全身形状データを得るために、身体部位に応じて全身用デジタイザとハンドヘルド型デジタイザを使い分けてデータを取得し、それらのデータを繋ぎ目なく統合する方法を述べる。このとき被写体の適切な姿勢としてAポーズ（足を肩幅に開いて立ち、腕を斜め下方に保持する姿勢）および $\mathrm{T}$ ポーズ（足を肩幅に開いて立ち、腕を水平に保持する姿勢）を検討し、データ変換の結果に与える影響を検討した。続く4章では、このように得た全身形状デー夕を動作可能モデルへと変換する手法を述べる。5 章では我々が使用した MoCap 装置と収録したランニング動作の概要、ならびに動作可能モデルへの適用について述べる。 6 章では、デジタイズ形状デー夕と動作可能モデルの寸法を比較し、提案手法の寸法への影響を考察する。 なお本稿で提案する動作可能モデルは、身体形状および運動観賞利用を想定する。そのため以降の形状計測ではパフォーマンス用の衣装等は身につけない。

## 2. 全身用デジタイザ

## 2.1 装置の構成

全身用デジタイザ（AICON 3D Systems 社製 bodyScan 4.0 Mega Pixel、図 2）について述べる。

装置は被写体を囲んで立つ 4 本の計測タワーとデー

図2 全身用デジタイザ

4 本の計測タワーを用いた光学計測により解像度は水平方向 $0.8 \mathrm{~mm}$ 、鉛直方向 $0.1 \mathrm{~mm}$ 、精度 $\pm 0.2 \mathrm{~mm}$ 形状データを計測可能

夕処理用ワークステーションから成る。各計測タワー はパターン投影用プロジェクター 1 基と、デジタルカメラを 2 基、実装している。上部カメラの床面からの高さは約 $220 \mathrm{~cm}$ 、下部カメラの床面からの高さは約 $75 \mathrm{~cm}$ である。装置全体で計 8 基のカメラを備える。計測方式は縮小投影技法（Miniature Projection Technique） である。これはプロジェクターが投影するパターン光が対象物の表面形状に応じて呈する歪みを、前述の力メラで光学的に読み取るものである。それぞれの夕ワーの間にはストロボフラッシュが配置され、テクスチャ撮影のために前述のカメラと同期して発光する。装置の計測可能空間は直径約 $1.2 \mathrm{~m}$ 、高さ約 $2 \mathrm{~m}$ の円柱状空間で、解像度は水平方向 $0.8 \mathrm{~mm}$ 、鉛直方向 $0.1 \mathrm{~mm}$ 、精度は $\pm 0.2 \mathrm{~mm}$ である。計測タワーが 1 本ずつ反時計回りに、順番にパター ン光投影と測定を行い、互いに補完しあう形状データを取得する。計測時間は約 6 秒間である。処理用ワー クステーションは各カメラが計測した形状データを取り込む。カメラの相対位置は較正してあり、この較正情報をもとに、ワークステーションは形状データの位置合わせを自動的に行う。このようにして全身用デジタイザは、胸や背中、腹、大腿部といった面積の大きな部位を、短時間のうちにサブミリ解像度で形状デー 夕化する。

## 2.2 全身用デジタイザの課題

全身用デジタイザには三つの課題があった。一つ目の課題は、計測カメラの死角にある形状のデータが欠損することである。人体形状では腋窩のような凹部で欠損が起きやすい（図 3)。一般にデジタイザの後処理ソフトウェアは、久損箇所の周辺形状をもとに原形

図3腋窩部や腕下面のように光学式デジタイザの計測部から見て影になる部分のデータは欠損する（矢印部）

図 4 左 : 欠損部の穴埋めで生じた形状不良（矢印部）右 : デジタイザが出力する形状データのメッシュ構造

状を推定する穴埋め機能を実装している。しかし推定部分の境界に、本来は存在しない線が隆起するなど結果は良くなかった（図 4 左矢印部)。MoCap データと連携した際の自然な見た目を達成するには、欠損のない形状デー夕を取得することが重要である。そこで本稿では、全身用デジタイザを使うと久損する部位のデータを、ハンドヘルド型デジタイザを用いて別途取得し、それらを繋ぎ目なく統合(以下マージと呼ぶ) することで、欠損のない全身形状デー夕を取得する。 3.1 節では計測時のポーズについて検討し、3.2 節では計測部位の分割について述べる。

二つ目の課題はデータを構成するメッシュの形状が、MoCapデータとの連携に不適なことである。形状データは三角形メッシュで構成されている（図4右)。一方、ポリゴン（四角形メッシュ）は関節の回転に伴う皮膚の伸びの表現に適しており ${ }^{[11]} 、 \mathrm{CG}$ キャラクターに広く採用されている。

三つ目の課題はメッシュの数が過大なことである。 デジタイズ形状データは、200～300 万程度のメッシュで構成されている。これは、アニメーションさせるに

は大きすぎるデータである。したがってデータの変換には次の2点、三角形メッシュのポリゴンへの変換と、 ポリゴン総数の削減が必要である。このときメッシュ構造の変換や削減は、頂点の変位を伴うことに留意する。

4.1 節ではポリゴンへの変換方法、 4.2 節では MoCap データを適用する準備について述べ、 5 章では MoCap データを適用し、不自然な見た目が起きにくいことを確認する。6章では変換が寸法に与える影響を議論する。

## 3. 欠損のない全身形状データの生成

## 3.1 被測定時のポーズ

計測中に被測定者が動いてしまうと、データ表面に 「うねり」が出現した（図 5)。形状計測では身体動摇を抑えることと、姿勢再現性の担保が重要である。 そこで我々は被撮影者の手を置く台として、業務用カメラ三脚（SLIK 社製 AMT シリーズ）を用いる。業務用カメラ三脚は手を置いても安定を維持でき、高さを柔軟に変更できるため色々の体格に対応しやすく、短時間で設置でき、さらに高さの再現性も良い。被撮影者ポーズには $\mathrm{A}$ ポーズを採用した（図6)。

図5 測定中に身体動摇があるとデータ表面がうねる

図6Aポーズでの計測の様子
このようにして計測した結果、形状データ表面にうねりがほぼ見られなかった（図 7)。被撮影者の手を置く台を利用したことが奏功し、適切な形状データが得られたと考える。

またカメラ三脚の設置位置を工夫することで、被撮影者の脚が遮蔽されないことを確認した。

さらに計測姿勢に A ポーズを用いる。これにより、後述する変換プロセスの結果、良好な動作可能モデルが得られ、かつ被撮影者が楽に姿勢を保持できることを確認した。

なお今回、計測姿勢として Tポーズも検討した。 しかし Tポーズの計測から得られた動作可能モデルは、腕を下げる姿勢をとらせた際に不自然な見た目となった（図8)。そのため提案手法では、 $\mathrm{T}$ ポーズが計測時姿勢に適さないことが分かった。

## 3.2 計測部位の分割

全身用デジタイザで欠損なく計測可能な「頭部・体幹・脚打よび足」を部位 Iとし、それ以外の「肩・腋窩・腕および手」を部位IIとして、全身形状を分割して計測した。部位 II は左右あるため、パーツは合計 3 つである。

部位IIは、全身用デジタイザでの計測と同じ姿勢を保持した被計測者を、ハンドヘルド型デジタイザ （ARTEC 社製 Eva 3D Scanner）を用いて計測した。計測結果を図 9 に示す。全身用デジタイザで得たデータでは三脚が影となり手が欠損しているが、これをハンドヘルド型デジタイザで取得したデータとマージすることで補完できる（図 10）。

図7身体動摇を抑制して適切な形状データを得た

図8 Tポーズで得られたデータは、腕を下げると前胸部が不自然に変形した

図9ハンドヘルド型デジタイザで計測した腋窩とその周辺の形状データ

図10 左：全身デジタイザで計測したデータでは手が欠損した右 : ハンドへルド型デジタイザで計測したデータにより欠損データを補完可能

## 3.3 切れ目のない単一形状へのマージ

3つのパーツに分割した形状データを、繋ぎ目なく統合することで、欠損のない全身形状データを得た。 ボクセルベースツール (Geomagic 社製 Freeform Plus 2015）の位置合わせ機能を用いて部位 I と部位 II のデータを適切な位置関係に配置し、3つのパーツをマージする。位置合わせが完了した状態を図11に示す。 マージ結果（図12左）において、肩（三角筋周辺） がパーツの境界である。マージ結果は滑らかに接続されていることが見て取れ、元のパーツの境界を読み取ることは難しい。

図 11 で注目すべきは、パーツを位置合わせするにあたり、スケーリング操作（等比拡大・縮小）を行っていないことである。3次元データを取得する他の手法、たとえばステレオフォトグラメトリ法では、寸法の基準となるターゲットマーカと被写体を同時に映した写真を複数枚用意することで、寸法情報が定義された3 次元デー夕を生成することができる ${ }^{[12]}$ 。これを人体形状に用いるには、体の表面にターゲットマーカ

図11 パーツの位置合わせが完了した状態

図12 左: ボクセルベースツールによるマージ結果（提案手法）
右: メッシュベースツールによるマージ結果

を貼り付ける必要がある。しかし本報告では久損のない全身形状を得ることが重要なので、ターゲットマー カが被写体の一部を隠蔽することは望ましくない。今回、デジタイザによって取得した寸法定義済みの形状データを用いることで、パーツのサイズ調整を考慮せずに位置合わせが可能なことを確認した。

なお異なるマージ方法として、メッシュベースッー ルの利用を検討したものの、良い結果が得られなかったことを附言する。メッシュベースッール（Geomagic 社製 Design X）のボリューム合成機能を用いてパーツをマージしたところ、パーツ境界付近のメッシュが脱落した（図12右）。メッシュベースのマージでは、 メッシュの縫い合わせ（stitching）が必ず発生する。 そのため、縫い合わせに失敗した部分のメッシュが脱落したものと考える。また縫い合わせはメッシュの頂点位置を編集するので、モデルの寸法情報が保護されない。以上から、マージに打けるボクセルベースツー ルの有用性を確認した。

## 4. 動作可能な形状データへの変換

## 4.1 メッシュトポロジーの再構築

マージ後の形状データは三角形メッシュで表現されている。これを、アニメーションに適したポリゴンへ変換するためにメッシュトポロジーの再構築（以下リ

図13リトポロジーの結果、整列したポリゴンを得た

図14 左: スケルトンの外観

右 : 4.1節で得たポリゴンとスケルトンをバインドした状態

トポロジーと呼ぶ）を行う。Pixologic 社製ZBrush のリメッシュ機能を用いて、データを構成するメッシュを整列したポリゴンに変換した（図 13）。

## 4.2 スケルトンのバインド

関節の角度変化が周囲のポリゴンの変形に与える影響度を設定することで（これをCGツールではバインドと呼ぶ)、形状データが MoCap デー夕を反映して変形することができる。Autodesk 社製 Maya LT 2016 のスムーズバインド機能を用いて、動作を適用するための疑似骨格データであるスケルトンを、対応する関節周辺のポリゴンと関連づけた（図 14）。この操作は頂点位置を編集しないため、形状寸法には影響しない。

このようにして得た動作可能モデルを FBX 形式で出力した。データは 17,112 ポリゴンから構成され、 デー夕容量は $752 \mathrm{kB}$ であった。

## 5. 動作可能形状データ 5.1 動作の計測方法

本稿ではランニングを運動内容として検証した。研究用トレッドミル（S\&ME 社製 BM-2300）を用いて時速 $12 \mathrm{~km} / \mathrm{h}$ の走行状態を再現した（図 15）。

動作計測には Xsens 社製のモーションキャプチャ MVN Awinda を用いた。この装置は人体の計測に特化しており、全身所定の 17 箇所に装着した幅 $3 \mathrm{~cm}$ 、奥行 $5 \mathrm{~cm}$ 、高さ $1 \mathrm{~cm}$ の 9 軸慣性センサにより全身姿勢を計測できる。計測デー夕は各センサから無線で制御パソコンへと伝送され、無線信号は $20 \mathrm{~m}$ 程度まで到

図15MoCapを用いたランニング動作計測

図16 左: 動作可能モデルにMoCapデータを適用した結果
右: MoCapデータ

達可能である。慣性センサ式の MoCap を使うことで、運動フィールドのサイズ制約を緩和することが可能となる。

## 5.2 動作の適用

4.2 節で得た動作可能モデルと 5.1 節で得た MoCap データを、Autodesk 社製 Maya LT 2016 を用いて一つのデータに統合する。これにより MoCap データの姿勢に応じて、動作可能モデルがアニメーションした （図 16）。このとき、関節周辺のポリゴンが関節角度に応じて変形し、自然な見た目を維持していた。A ポーズで計測したデジタイズ形状データをリトポロジーすることで、適切なモデルが得られることを確認した。

## 6. 形状データの評価

## 6.1 スキャンデータからの寸法変位

4.1 節で行なったリトポロジーでは頂点位置の編集にともなう寸法変化が起こりうる。これを具体的に評価すべく、リトポロジー前後のデー夕を用いて寸法変位を可視化した。可視化には Geomagic 社製 Design Xを用い、リトポロジー前のデータを基準として、各頂点を変位の大きさに応じて色別にマッピングした（図 17）。

図17 寸法変位の評価結果。緑色は変位 $\pm 1 \mathrm{~mm}$ 以内

図18頭部を除く全身

図19 上：総ポリゴン数による寸法変位の定性変化

このとき寸法変位の二乗平均平方根（RMS）は $0.6749 \mathrm{~mm}$ 、標準偏差は $0.5944 \mathrm{~mm}$ であった。RMSを用いたのは、寸法変位が正または負の値をとることから、算術平均を用いるのが不適当と考えたためである。

## 6.2 考察

前節の結果でRMS が $1 \mathrm{~mm}$ を下回ったことから、提案手法は形状デー夕を保存できたと考える。しかし図 17 の頭部に着目すると、変位 $\pm 2 \mathrm{~mm}$ 以内のポリゴンが他の部位よりも多かった。そこでモデルの頭部を除いて再び寸法変位を評価したところ（図 18）、変位 RMS は $0.5436 \mathrm{~mm}$ 、標準偏差は $0.4431 \mathrm{~mm}$ であった。前節の結果と比較して RMS は約 19\%（約 0.13mm）、標準偏差は約 25\%（約 $0.15 \mathrm{~mm}$ ）小さくなった。

標準偏差が減じたことから、頭部以外はリトポロジーによる寸法変位のばらつきが小さいことを確認した。リトポロジー前の形状を観察すると、髪は他の部位よりも細かい凹凸形状であった。リトポロジーが細かな凹凸形状にスムージングとして作用し、頂点が変位したと考える。

頭部には髪以外にも例えば鼻部など、細かな凹凸形状がある。細かな凹凸形状を忠実にポリゴン化するには、総ポリゴン数を増やす必要がある。モデルの総ポリゴン数の変化にともなう寸法変位の傾向を把握できれば、本手法を実際のデジタルアーカイブに適用する際の有用な指針となりうる。そこで総ポリゴン数が異なるモデルを新たに 2 つ用意し、6.1 節と同様に寸法変位マップを作成した（図 19）。ポリゴン数を増やすとRMS が小さくなり（図 19 下左軸）、髪や鼻といった細かな凹凸形状も寸法を保ちつつデー夕変換できることを確認した（図 19 上）。ただしRMS が小さくなるに従い、総ポリゴン数が増えている（図19下右軸）。 データのポリゴン数と描画負荷はトレードオフである。そこで例えば、デジタル画像アーカイブにおけるサムネイル用の低解像度画像のように、プレビュー用の低ポリゴンモデルと、観察用の高ポリゴンモデルをそれぞれ用意する、といったデジタルアーカイブのデザインも有用と思われる。

本手法を適用可能な体格について検討した。全身用デジタイザで計測する必要があるのは、鉛直方向は頭頂部、水平方向は肩先までである。日本人の人体寸法

ル値は男性 30 39 歳で最も高く、1858.0mmであった。左右の肩で最も外側にある点間の水平距離である「肩幅」の99 パーセンタイル値は男性 30～39 歳で最も大きく $531.0 \mathrm{~mm}$ であった。女性の人体寸法はいずれも男性よりも小さい值であった。本稿で用いた全身用デジタイザの計測可能空間は直径約 $1.2 \mathrm{~m}$ 、高さ約 $2 \mathrm{~m}$ の円柱状空間であり、前述の男性 99 パーセンタイル值をカバーできる。従って提案したデー夕取得手法は

99\%の日本人に適用しうる。

## 7. まとめ

本稿では 3 次元デジタイザを用いて取得した高解像度かつ高寸法精度な形状データに、MoCapデータを統合することで、動作する人体のデジタル復元である動作可能モデルを生成する手法を提案する。2 章では利用した全身デジタイザの特性と課題を述べ、3 章では久落のない形状デー夕を得る手法を示した。具体的には、全身用デジタイザとハンドへルド型デジタイザを用いて、互いの欠落を補完する 3 つの形状データを計測した後、それらを繋ぎ目なくマージした。このとき計測中の身体動摇を抑制して良好な形状データを取得できる工夫を示した。4 章では形状データのメッシュ構造を、MoCapデータの適用が可能なポリゴンへ変換して動作可能モデルを得る方法を述べた。 5 章では利用した MoCap 装置と収録したランニング動作を説明し、動作可能モデルが MoCap データに基づいて動くことを示した。6章では変換プロセスによる寸法への影響を評価した。動作可能モデルとデジタイズ形状デー夕の寸法変位 RMS を求めたところ $1 \mathrm{~mm}$ 未満であり、提案手法がデジタイズ形状の寸法をほとんど変化させないことを示した。またデジタイザで取得したパーツは精確に寸法定義されており拡大縮小といった調整なしにマージ可能なこと、ボクセルベースのマージによって形状が滑らかに接続されることを確認した。さらに A ポーズで計測すると、姿勢を変形させても不自然な形状（アーティファクト）になりにくい整列ポリゴンが得られることを示した。

提案したデー夕計測および変換手法は、運動エリアの広さや照明条件の制約を受けにくい。そのためフィールドを動き回るスポーツへも適用しうる。優秀なアスリートをデジタルアーカイブすれば、次世代の選手育成への活用も期待できる。さらには「祭り」のように複数人が同時に活動する無形文化財への応用についても議論したい。

本稿で検証した動作内容はランニングに限定される。より広い可動域を使ういろいろな動作に対し提案内容が適用できるかといった、さらなる検証は必要であろう。そのために我々はまず、日本発祥のコンテンポラリーダンスに本手法を適用することを計画している。成果がまとまり次第、報告したい。

日本独自の芸能・身体表現の名手の高解像度な身体形状データが、本人の動作に基づいて動く様子を VR 空間に没入しながら観察できれば、あたかも名人が自分のためだけにパフォーマンスしているかのような体験が実現する。教育や技能伝承に資するのみならず、世界へ発信できるコンテンツ市場を創出できる可能性を期待する。

## 謝辞

本報告は(株)ケイズデザインラボと（地独）東京都立産業技術研究センターとの共同研究により実施されたものである。支援頂いた関係メンバーに感謝する。

## 註・参考文献

[1] Jackie M. Dooley, Katherine Luce, Taking Our Pulse: The OCLC Research Survey of Special Collections and Archives, The OCLC Research Survey of Special Collections and Archives. LIBER Quarterly. vol. 21, no. 1, pp.125-137, 2010.

[2] 曽我麻佐子, 海野敏, 安田孝美. クラシックバレエの振付を支援するWebべースのモーションアーカイブと3DCG振付シミュレーションシステム. 情報処理学会論文誌. vol. 44, no. 2, pp.227-234, 2003.

[3] 八村広三郎, 伝統舞踊のデジタル化, 映像情報メディア学会誌. vol. 61, no. 11, pp.1557-1561, 2007.

[4] 柴田傑, 湯川崇, 海賀孝明, 横山洋之, 玉本英夫. 身体動作解説コンテンツ作成システム. 日本バーチャルリアリティ学会論文誌. vol. 14, no. 3, pp.265-274, 2009.

[5] Computer Graphics Lab at University of Cyprus. 2014, https://dancedb.cs.ucy.ac.cy/ (accessed 2017-08-18)

[6] 延原章平. 3次元ビデオによる人体3次元計測とその応用. 情報処理学会研究報告. vol. 2013-CG-153, No. 18, 2013.

[7] 延原章平. 3次元ビデオ技術のその後の展開と現状. 2016. https://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2016/FIT2016program_web/ data/html/event/event242.pdf (参照 2017-08-30)

[8] Institute for Research in Computer Science and Automation, Kinovis 4D Modeling Platform. http://kinovis.inrialpes.fr/ (accessed 2017-09-01)

[9] Smithsonian, 2013. https://3d.si.edu/browser (accessed 2017-08-08)

[10] 青木宏展, 植田憲. 歴史的造形物の3Dスキャンデータの取得・保存および利活用千葉県における地域の特色を活かしたデザイン支援. 日本デザイン学会研究発表大会概要集. vol. 63, pp.332-333, 2016.

[11] Jahirul Amin. MAYAキャラクタークリエーション. 株式会社ボーンデジタル, 2016, p.84.

[12] C.-T. Schneider. DPA-WIN A PC Based Digital Photogrammetric Station For Fast And Flexible On-site Measurement. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. vol. 31, part B5, pp.530-533, 1996.

[13] 一般社団法人人間生活工学研究センター. 日本人の人体寸法データブック, 2008.