情報処理学会 インタラクション2014

作画経験をある程度持った中上級者であれば，何度もドローイングを繰り返すうちに，ふいに理想的あるいは非常に理想に近い結果が得られることがある．しかし，この結果は運筆動作を意識せずにドローイングを行っているときに得られるため，それを再現する方法は本人にもわからない．理想的な結果が得られた時の学習者自身の運筆動作を収集して教師データとする新しいドローイング学習支援システムを開発することで，個人ごとの理想的な運筆動作を身につけるための支援が可能であると考えられる．その第一歩として，描き手が思い通りにドローイングできた場合とそうでない場合の運筆動作にどのような差があるかを明らかにするために，イラストの作画中上級者を対象として運筆動作の分析を行った．円を作画対象物としたときの運筆動作の分析の結果，運筆の速さ，筆圧，速さの変化のパタンである運筆のリズムを表す特徴量を描き手に合わせて適切に組み合わせることで，思い通りに描けたかどうかを機械学習によって平均67%の精度で判別できた．本分析に基づき，学習者データと教師データに対してそれぞれのストロークを分割し，部分毎に各特徴量をもって比較することで，理想的な描画を行うための運筆動作の教示情報を提示するドローイング学習支援システムを提案・構築した．