芸術科学会論文誌 投稿用カバーシート

■ 論文種類（以下のうちから一つ選択）
  ・原著論文 フルペーパー    

■ 論文分野（1)〜3)のうちから一つ選択）
  3) 融合分野

■ カテゴリ（1個以上選択）
  a-4) CG技術(可視化)
  a-6) 画像処理技術
  d) その他(学習支援)
  
■ 該当特集（以下のうちから一つ選択）
  ・特集名「映像表現・芸術科学フォーラム2018」

■ 論文題名(和文、英文)
姿勢推定を援用した実人型モデルの描画学習支援システム 
A Self-Learning Support System for Drawing Actual Human Body Model by Pose Estimation

■ 著者名(和文、英文)
西澤　博大（非会員）
浦　正広（正会員）
宮田　一乘（正会員）
Hiroto NISHIZAWA
Masahiro URA
Kazunori MIYATA 

■ 著者所属(和文、英文)
北陸先端科学技術大学院大学
金沢工業大学
Japan Advanced Institute of Science and Technology
Kanazawa Institute of Technology

■ 著者e-mail
s1610023 ＠ jaist.ac.jp
mura ＠ neptune.kanazawa-it.ac.jp
miyata ＠ jaist.ac.jp

■ 連絡担当者の氏名、住所、所属、電話、Fax、e-mail
氏名：宮田　一乘
住所：石川県能美市旭台1-1
所属：北陸先端科学技術大学院大学
電話：0761-51-1810
FAX ：0761-51-1804
e-mail：miyata ＠ jaist.ac.jp

■ 論文概要(和文400字程度、英文100ワード程度)
本研究では，実物の人型モデルを対象にした描画の学習支援システムを提案する．絵を描き始めた初心者にとって，モデルの人体比率を把握することや骨格構造に則った絵を描くことは容易ではない．本システムでは，モデルや描いた人体像の姿勢推定を行い，得られた姿勢座標から実物のモデルに骨格線分を重畳し，描いた絵に対して骨格に着目して評価をする．これにより，人体を正確に描く技術の体得を目指す．複数人に様々な条件で絵を描かせ，本システムの学習効果の検証を行った結果，本システムを用いることで骨格認識力の向上や絵の上達を確認した．
This research proposes a learning support system for drawing on actual human body model. For beginners at drawing picture, it is not easy to grasp the human body ratio of the model and to draw a picture in accordance with the skeletal structure. The proposed system extracts posture information from an actual human body model and drawn picture,and generates skeleton line segments. Then, the system superimposes the skeleton line segments on the actual model using a transmission type display. Finally, the system gives an evaluation focused on the skeleton, using the posture data obtained by posture estimation from the drawn picture. In conclusion, we confirmed that the system improves skeletal cognitive ability and drawing skill, and is suitable for more practical drawing.

■ キーワード(和文5個程度、英文5個程度)
描画学習支援，姿勢推定，実人型モデル，骨格評価
Drawing-learning support, Pose estimation, Actual Human Body Model, Evaluation focused on the skeleton