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J-GLOBAL ID：202202275657495287   整理番号：22A1038925

データマイニングに基づくダンスアクションと音楽ビートの間のマッチングエラーの認識方法【JST・京大機械翻訳】

Recognition Method of Matching Error between Dance Action and Music Beat Based on Data Mining

著者 (1件)： Zhu Ying (Music School, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050000, China)
資料名： Security and Communication Networks  (Security and Communication Networks)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2740A  ISSN： 1939-0114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存のダンス行動と音楽ビートマッチング誤差認識法におけるデータマッチングの低誤差認識精度と低相関の問題を目的として,データマイニングに基づくダンス動作と音楽ビートマッチング誤差認識方式を設計した。四元数アレイを用いてダンス運動の結合座標点を表し,座標を回転させ,ダンス運動の曲線変化を得た。ダンス運動特性を正と負のサンプルデータの集合と見なして,異なるサンプルデータの初期重みを計算し,絶対値を音楽ビート信号のために処理して,干渉因子をGaussフィルタの助けによって処理して,音楽ビート信号のリズム法則に従って,音楽ビート信号の特性を抽出した。ダンス行動と音楽ビートの間の対応する関係性を対応するモデルとみなして,音楽ビートと行動の間のペアワイズ発生確率を決定して,ダンス行動と音楽ビートの間のマッチングモデルを離散化して,相関データのピークポイントを導入して,ダンス行動と音楽ビートの間の整合を完成させた。マッチングデータの特徴を抽出して,短時間Fourier変換によってセグメント化して,分割マッチングデータを整合データに変換して,整合エラー同定モデルをサポートベクター機構の助けを借りて確立して,エラー検出の制約条件をマッチングエラー同定を完了するために設定した。実験結果は,提案方法が高い認識精度と高いデータマッチング相関を有することを示した。Copyright 2022 Ying Zhu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  誤差 ,  音楽 ,  *スポーツ ,  セグメンテーション ,  運動 ,  認識 ,  座標 ,  Gaussフィルタ ,  誤り検出 ,  *レクリエーション ,  四元数 ,  絶対値 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： ダンス ,  離散化 ,  発生確率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (27件)：

• L. Dong, M. Oczak, K. Maschat, J. Baumgartner, B. Pletzer, D. He, T. Norton, "A computer vision-based method for spatial-temporal action recognition of tail-biting behaviour in group-housed pigs[J]," Biosystems Engineering, vol. 195, no. 02, pp. 27-41, 2020.
• D. T. Tran, H. Yamazoe, J. H. Lee, "Multi-scale affined-HOF and dimension selection for view-unconstrained action recognition[J]," Applied Intelligence, vol. 50, no. 4, pp. 15-22, 2020.
• S. Liu, X. Bai, M. Fang, L. Li, C.-C. Hung, "Mixed graph convolution and residual transformation network for skeleton-based action recognition[J]," Applied Intelligence, vol. 14, no. 04, pp. 1-12, 2021.
• Y. Yoon, J. Yu, M. Jeon, "Predictively encoded graph convolutional network for noise-robust skeleton-based action recognition[J]," Applied Intelligence, vol. 13, no. 8, pp. 1-15, 2021.
• H. Coskun, M. Z. Zia, B. Tekin, F. Bogo, N. Navab, F. Tombari, H. Sawhney, "Domain-specific priors and meta learning for few-shot first-person action recognition[J]," IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 14, no. 9, pp. 147-152, 2021.

タイトルに関連する用語 (7件)： データマイニング ,  ダンス ,  アクション ,  音楽 ,  ビート ,  マッチング ,  エラー