CEDEC20110906_Kinect

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2		Kinect専用フリーロミング型ゲームを題材に
3		ジェスチャ認識をゲームに取り入れる時に考えること
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5		２０１１０９０６
6		講師：株式会社SEGA　三宅俊輔
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8		はじめに
9		このセッションでは、Rise of NightMares　というKinect専用ゲームを
10		開発された際に発生した、問題点や、改善点、開発時に効率が上がる方法
11		などを、解説されました。今から、Kinect開発をする方には持ってこいのセッションでした！
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13		ゲーム操作紹介
14		↓操作方法を把握して、レポートをご覧いただいく事をおすすめします
15		前進・後退
16		片足を前に出す。・片足を後ろに出す。
17		旋回
18		肩のひねり具合
19		アクセスポインタ
20		片手をかるくあげる。　この状態になると、ポインタが画面上にでる
21		ポインタを操作して、アイテムやギミックなどに合わせる。
22		ギミック
23		アクセスポインタを操作してギミックアクセス
24		アクセス後、ジェスチャーコンソールが表示されるので、
25		ジェスチャーを行う
26		戦闘
27		パンチ、キック、ナイフ、その他武器に合わせたジェスチャー
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31		プロトタイプ作成段階の気づき
32		検証内容
33		・３D空間内を自由に操作できるのか？
34		まず、移動、パンチ、キックができるのかを、検証した。
35		→結果：疲れる事への否定的な意見がたくさんでた。
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37		歩きは、はじめ足ふみで操作を行っていたが、
38		疲労しない操作方法を目指し、今の操作方法となった。
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40		・キャラをどのような方法で操作するか？考えたのは、２通り
41		①モーショントラック（ユーザーの動き）
42		②アニメ再生＋ジェスチャ再生
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44		採用したのは②.
45		理由として、ユーザーによって見栄えが落ちるため。
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47		②のアニメ再生時の問題点
48		ユーザーが動いてから、アニメーションを再生するためラグが気になる。
49		→改善策　　アニメーションで調整。（たとえば、予備動作をなくす、モーション再生早くするなど
50		→結果　　　ほぼ気にならなくった。
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52		実際の開発の流れ
53		Kinectからの取得可能Param
54		・骨格情報
55		・深度情報
56		・シルエット情報
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58		上記の情報を使用し、試行錯誤を繰り返しながら、開発していくが
59		様々な問題点が。。。
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61		・誤認識
62		人によって、うまく認識したり、しなかったり。
63		→何故？
64		・体格差により、骨情報が異なる。
65		・人間の癖
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67		→対処方法
68		精度を高めるには、とにかく、データを集め、解析する
69		正しく認識した人数 / 試した人数の値を体格別に分類したり、、、
70		そこから、いろいろわかる
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72		１０カ月にかけて、チェックを行ったとの事。（開発期間は１年半）
73		社内チェック　　　　７２人
74		チーム外チェック　　６０人
75		ジェスチャ種類　　　４３種類
76		１種類あたりのデータ数、３００～６００
77		１ファイル３MB
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79		※修正時の注意
80		上記のようなチェックから修正、調整をするわけですが、
81		”認識しやすい”　と　”認識しにくい”　は微妙な差
82		その為、修正しても、別の人がチェックを行うと ”認識しにくくなった”
83		となる事がよく発生したそうです。
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85		☆サンプリング環境の構築が重要
86		何故誤認識をするのか非常に分かりづらい所があるので、ビューワを作成したとの事。
87		・骨格、深度情報をファイル化
88		・記録開始から、ファイル保存までボタン一つ
89		・１０秒で１ジェスチャーファイルにしていた。
90		・ファイル名や、種類別フォルダ分けなどを自動化
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93		どのように作成していくのが良かったのか
94		①まず、仕様ジェスチャを収集
95		②データを分析して実装（６０～８０％の精度を目指す）
96		③実装したらデータチェック
97		④データを修正
98		⑤過去のデータを再生してチェック
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100		③からの繰り返し