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Abstract
本研究では,近年広く普及しつつあるダンスジャンルの 1 つであるブレイクダンスを対象に,自然な環境下での情動状態を自動的に判別・可視化するシステムの開発を行った.その際,ダンサーの身体に慣性センサーを取り付けることでポジティブ・ネガティブという各情動状態（感情価）における加速度データを測定した.そして,その加速度データに対してCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用いた深層学習を行い,情動状態の識別を行うモデルを構築してシステムに組み込んだ.本研究では,当該システムの概要に関して紹介するとともに,上記のシステムを応用し,ダンスバトルにおける複数名のダンサーの情動状態が互いに影響し合う様子をリアルタイムに可視化するアプリケーションの開発も行なっている.また,ブレイクダンスをはじめとするヒップホップカルチャーにおいては創作物のオリジナリティーが非常に重要性を有している.創造性と情動との関係性は先行研究でも議論がなされており,ダンサーの独創的で新しい動作の創作過程と,情動状態との結びつき・関係性といった文化を支援する観点からも本研究にて考察を行う予定である.
Abstract
本研究では，近年広く普及しつつあるブレイクダンスにおいて，動作を自動的に判別してその結果を可視化するシステムを開発した．その際，加速度センサーを組み込んだ靴（スマートフットウェア Orphe）を使用し，自然な環境下での動作を深層学習によって分類し，その結果をダンサーにフィードバックするシステムの開発を目指した．本発表では，そのシステムの紹介を行うとともに，上記のシステムを応用して動作のオリジナリティーの程度を評価する事例についてもその途中経過を報告する．また，この事例がダンスカルチャーに組み込まれることによってダンサーにどのような影響を及ぼすか考察する．
Abstract
本研究では，近年広く普及しつつあるブレイクダンスにおいて，動作を自動的に判別してその結果を可視化するシステムを開発した．その際，加速度センサーを組み込んだ靴 （スマートフットウェア Orphe） を使用し，自然な環境下での動作を深層学習によって分類し，その結果をダンサーや指導者にフィードバックするシステムの開発を目指した．本発表では，そのシステムの紹介を行うとともに，上記のシステムを応用した事例についてもその途中経過を報告する．例えば，ダンサーへのフィードバックとして，動作の種類に加えて，動作のオリジナリティーの程度など，領域において重要とされる側面を可視化するシステムを現在開発中である．また，本システムによって蓄積されたデータを利用した動作の熟達度による差異に関する科学的な検討も現在行っている．
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