技術ノート:深層学習ベース2D姿勢推定器の適用による音楽-ダンス同期性の定量化【JST・京大機械翻訳】

Potempski, F.; Sabo, A.; Patterson, K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219523638129 整理番号：22P0250170

技術ノート:深層学習ベース2D姿勢推定器の適用による音楽-ダンス同期性の定量化【JST・京大機械翻訳】

Technical Note: Quantifying music-dance synchrony with the application of a deep learning-based 2D pose estimator

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発行年： 2020年10月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月10日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ダンス介入は,他のリハビリテーション介入よりも歩行とバランス転帰の改善に効果的である。反復訓練は,同期なしの他の介入と比較して,優れた運動性能において culminateするかもしれない。この技術的ノートは,深い学習ベースの2D姿勢推定子:OpenPoseを用いた新しい方法を記述し,音楽のビート解析とともに,ササのダンシング中の運動-音楽同期性を定量化した。この方法は,i)カメラセットアップと記録,ii)テンポ/ダウンビート解析と波形クリーンアップ,iii)OpenPose推定とデータ抽出,およびiv)同期解析の4つの要素を持つ。2つの試験を記録した:ダンサーが音楽に同期し,1つがそうでなかった。salsa dancerは,サラサトラックに90秒間連続してソロ塩基性サルサ段階を実施し,一方,それらの運動と音楽はウェブカムで記録された。このデータをOpenPoseから抽出し,分析した。両足の平均同期値は非同期条件よりも同期条件で有意に低かったが,これは,基本的salsa段階を遂行しながら,ダンサー運動と同期を追跡し,定量化する効果的な手段であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , ロボットの運動・制御

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