新闻 news
您现在的位置:首页 > 新闻 > 您跳舞的方式很独特,计算机可以告诉您

新闻

视频聊天聚会带来欢乐时光,生活在庇护的门后 视频聊天聚会带来欢乐时光,生活在庇护的门后

  人类确实是一群惊人的韧性。 尽管在佛罗里达海滩上举行聚会的偷偷摸摸的人肆意冒着将冠状病毒传...

  • “煤矿里的金丝雀”:西雅图营销技术初创公司Amplero...

      Amplero的前途一片光明。这家西雅图营销技术初创公司以积极的势头进入2020年,并计划将其收入增加近三倍。 但是随后发生了COVID-19疫情,经济陷入停滞。 Amplero的客户渠道突然枯竭。现在,该公司正...

  • 首席执行官表示,随着美国关闭,StockX的业务蓬勃发展

      StockX是一个高速发展的转售市场,连接着运动鞋,街头服装,手袋和其他可收藏物品的买卖双方,其财富随着价值60亿美元的全球运动鞋转售市场一起增长,而后者是更广泛的1000亿美元运动鞋类别的一部分。...

  • Zyl重现旧照片以创建协作故事

      法国初创公司Zyl发布了适用于iOS和Android的移动应用程序的重大更新。该应用程序旨在查找照片库中重要生活事件的被遗忘的回忆。 Zyl会扫描您的照片库,并神奇地找到重要的照片。每天,应用程序都会...

财经

杭州商务局总经济师武长虹:未来5年培育10家独角兽企业 杭州商务局总经济师武长虹:未来5年培育10家独角兽...

【亿邦原创】4月27日消息,在2023中国(杭州)新电商大会开幕式上,杭州市商务局总经济师武长虹发表了题...

  • 伊丽莎白·沃伦(Elizabeth Warren)担任总统,为其20...

      民主党参议员伊丽莎白·沃伦(Elizabeth Warren)可能已经结束了她的2020年总统大选,但用于推动她竞选的技术将继续存在。 她的员工成员宣布,他们将公开公开展示沃伦为成为民主党总统候选人而开发的顶...

  • 看来布兰登·米道(Brandon Middaugh)正领导着$ 1B的...

      今年早些时候,微软提出了一项最雄心勃勃,范围广泛的战略来减少公司运营的碳排放量,从而在企业界引起了轰动。 该计划的一部分是一个10亿美元的基金,该基金将投资于减缓气候变化的技术,特别是针...

  • 英国科技产业组建Code4COVID.org以抗击冠状病毒危机

      由英国基层技术倡议组织组成的联盟已经聚集在一起,以协调支持英国应对冠状病毒的关键技术人员群体。 COVID19技术响应(CTR)旨在协调可用技术人才的供应;处理需要解决的问题以及两者的匹配。到目前为...

商业

视频聊天聚会带来欢乐时光,生活在庇护的门后 视频聊天聚会带来欢乐时光,生活在庇护的门后

  人类确实是一群惊人的韧性。 尽管在佛罗里达海滩上举行聚会的偷偷摸摸的人肆意冒着将冠状病毒传...

  • “煤矿里的金丝雀”:西雅图营销技术初创公司Amplero...

      Amplero的前途一片光明。这家西雅图营销技术初创公司以积极的势头进入2020年,并计划将其收入增加近三倍。 但是随后发生了COVID-19疫情,经济陷入停滞。 Amplero的客户渠道突然枯竭。现在,该公司正...

  • 首席执行官表示,随着美国关闭,StockX的业务蓬勃发展

      StockX是一个高速发展的转售市场,连接着运动鞋,街头服装,手袋和其他可收藏物品的买卖双方,其财富随着价值60亿美元的全球运动鞋转售市场一起增长,而后者是更广泛的1000亿美元运动鞋类别的一部分。...

  • Zyl重现旧照片以创建协作故事

      法国初创公司Zyl发布了适用于iOS和Android的移动应用程序的重大更新。该应用程序旨在查找照片库中重要生活事件的被遗忘的回忆。 Zyl会扫描您的照片库,并神奇地找到重要的照片。每天,应用程序都会...

您跳舞的方式很独特,计算机可以告诉您

发布时间:2020/01/21 新闻 浏览:530

 
几乎每个人都通过动感的音乐来响应音乐,无论是通过细微的脚趾敲击还是全力以赴的布吉舞。最近的发现表明,不管音乐的类型如何,我们的舞蹈风格几乎总是相同的,并且计算机可以以惊人的准确性识别舞者。
对于希望了解音乐如何以及为什么影响我们的方式的研究人员,研究人们如何向音乐发展是一个强大的工具。在过去的几年中,芬兰于韦斯屈莱大学跨学科音乐研究中心的研究人员使用动作捕捉技术(与好莱坞相同)来了解您的舞蹈动作对您有很多影响,例如性格外向或神经质,您正处于何种心情,甚至对他人有同情心。
但是,最近,他们发现了一些令他们惊讶的东西。该研究的第一作者埃米莉·卡尔森博士解释说:“我们实际上并不是在寻找这个结果,因为我们打算研究完全不同的东西。” “我们最初的想法是看我们是否可以使用机器学习根据参与者的动作来确定参与者正在跳舞的音乐类型。”
这项研究的73名参与者是在八种不同流派上进行动作捕捉跳舞的:布鲁斯,乡村,舞蹈/电子,爵士,金属,流行,雷鬼和说唱。他们收到的唯一指示是听音乐并以任何自然的方式移动。这项研究的资深作者Petri Toiviainen教授说:“我们认为研究现实世界中发生的现象非常重要,这就是为什么我们采用自然主义研究范式的原因。”
研究人员使用机器学习分析了参与者的动作,试图区分音乐流派。不幸的是,他们的计算机算法不到30%的时间就能识别出正确的体裁。但是,他们震惊地发现,该计算机可以正确识别73%的73个人中有哪个在跳舞。任由偶然(也就是说,如果计算机只是在没有任何信息继续运行的情况下猜测),则预期的准确性将低于2%。该研究和数据分析师的合著者帕西·萨里(Pasi Saari)博士说:“似乎一个人的舞蹈动作就像是一种指纹。” “每个人都有独特的动作特征,无论演奏哪种音乐,它都保持不变。”
但是,某些类型对个别舞蹈动作的影响要大于其他类型。当他们随着金属音乐跳舞时,计算机无法准确识别个人。艾米丽·卡尔森(Emily Carlson)说:“金属与某些类型的运动之间有着很强的文化联系,例如敲击。” “金属很可能导致更多的舞者以类似的方式运动,这使得区分他们变得更加困难。”
这是否意味着面部识别软件将很快加入舞蹈识别软件?卡尔森解释说:“我们对监视之类的应用兴趣不大,而对这些结果告诉我们有关人类音乐性的兴趣却不大。” “我们有很多新问题要问,例如我们的动作特征在我们的整个生命周期中是否保持不变,我们是否可以根据这些动作特征来检测不同文化之间的差异,以及人类如何通过比较他们的舞蹈动作来识别个体她总结说:“大多数研究提出的问题多于答案,而且这项研究也不例外。”