3DCG 作成において，CG キャラクタを動作させるためにモーションキャプチャが利用されています．しかしキャプチャ環境に制約があり，時間やコストがかかる場合があります．そこで，取得したモーションデータを再利用し，編集や合成によって多様なモーションを生成する試みが行われています．本研究では、少数の基本モーションデータから多様なモーションデータを生成することを目的に，性別・年齢層といった属性ごとに得られる動作特徴を様々に強調するモーション生成手法を提案しています．今回の実験では、大学生・高齢者・幼児のそれぞれ男女計30の歩行データを用い、主成分分析によって、それぞれの動作特徴を抽出しました．その抽出結果を利用し、それぞれの動作特徴を自由に強調することが可能になりました．また，モーションデータを容易に編集できるエディタの開発を行っており、モーションデータを自然にループやコネクトさせたり、周期的なモーションの1周期分のモーションを抽出する機能などを作成しました．

動画のダウンロードはこちら (※動画の再生にはWindows Media Playerが必要)