舞蹈机器人动作编程研究

为了满足舞蹈机器人动作数据对存储空间的需求,改变了舞蹈机器人动作数据的存储方式,用一个结构体数组存储每个舵机的转动数据.该方法编程简单,已成功应用于机器人比赛中.     

谈舞蹈动作在健美操中的运用

舞蹈为健美操的发展提供了丰富的素材．为保证健美操的健康发展，应正确把握舞蹈和健美操的关系，根据健美操的目的、作用及动作特点选择舞蹈素材，并转化为具有健身价值的健美操动作．     

基于人工智能的舞蹈动作识别与评分系统开发

为解决线上线下融合式成绩评定一体化难以实现的问题,文中将人工智能的动作识别理论应用到舞蹈教学中,开发了人机互动的评分系统,实现了移动端的实时查询。在教学时通过使用可穿戴传感器惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)来收集舞蹈动作的数据信息,之后对数据进行标准化处理和滑动窗口数据分割,从而建立了长短期记忆(long short-term memory, LSTM)深度学习模型。通过研究模型动作识别的测试结果,发现模型准确率可达到94.28%。同时,利用LSTM深度学习模型和HTML5、CSS3等技术实现了人机互动形式的可视化实时成绩查询功能。文中提出的智能评分系统促进了课内外一体化的动态结合,实现了大学体育课程的智能化教学。     

即兴舞在舞蹈创作中的作用

即兴时产生的新的舞蹈动作和技巧,可以是精彩的、新颖的,是表演者自己事先也无从知道的舞者的精彩舞姿,那是心灵和肉体、情绪与动作相结合的一种完美创造。即兴舞要有以下一些元素:音乐感、节奏感、段落感、美感、交流感、速成感、造型性、艺术性、流动性、准确性、贯穿性、对比性、技巧性、民族性……这些元素都以音乐为核心。有艺术质量的即兴舞,应具备以下条件:1.有丰富的艺术实践经验;2.积累和储藏着丰富的舞蹈语汇;3.有敏锐的乐感、节奏乐感并有组织动作的能力;4.有严肃认真的艺术家的品质和勇气;5.有艺术美感和表演激情。这5条中,‘激情’是产生‘即兴’的动力。     

基于动作捕捉技术的贵州少数民族舞蹈数字化保护研究

贵州有着＂民族之都＂的美誉,随着旅游业及城市化的不断发展,现代文化在带给贵州发展机遇的同时也强烈冲击着少数民族舞蹈文化的生存基础,传统的生态文化面临着失传和消失的危险,本文结合贵州省民族舞蹈的现实状况,介绍了动作捕捉技术在少数民族舞蹈艺术中的应用,及其舞蹈艺术数字化保护的基本制作流程,基本实现民族舞蹈的数字化保护。     

舞蹈：独特的育人功能

舞蹈，是时空表现艺术和动态造型艺术，它以艺术化的人体动作，即通过人体富有协调性、韵律感、审美化的动作，姿势造型、动作组合和动作过程来表达内心情感的一种行为艺术。与成人舞蹈不同的是少儿舞蹈的动律非常欢快明朗，它包含了少年儿童的“童心”与“童趣”，蕴含着孩子们对于“真善美”的艺术感受和追求。少儿舞蹈教育对少儿身体素质的提高、智力的发展、审美能力的培养、道德养成、意志品质的培养等都具有不可低估的作用。下面就个人的感受略谈几点粗浅的认识：     

浅谈动作技能形成中创造性思维的培养

体育教学的任务之一，是培养学生的动作技能，而动作技能的学习和掌握是智力和体力活动的结合，需要思维，尤其是创造性思维的参与。本文就创造性思维在体育运动中的特点谈谈在动作技能形成过程中创造性思维的培养。     

试析舞蹈《中国妈妈》的艺术性

舞蹈《中国妈妈》是一部表现人性宽容与善良的优秀作品,它选用现实题材,运用舞剧的结构形式,情感内涵丰富,表演精湛,令人称赞。     

基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法

基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别,在远程医疗服务中具有重要应用．搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台,实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点,来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号．特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息,并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别．实验结果表明,应用所搭建的BSN平台和识别方法,采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率．     

体育形体舞蹈教学中检查和纠正错误动作的方法

本文从如何检查错误动作，产生错误动作的原因、纠正错误动作的方法以及纠正错误动作时应注意的问题等几方面进行综述、探讨，为丰富体育形体舞蹈教学提供参考和依据。     

论呼吸与舞蹈的关系

<正>呼吸给予人类的是生命,给予舞蹈的是活力,表演者在表演舞蹈时合理地把握、运用呼吸,有利于创造出最美的舞台形象。舞蹈表演艺术中,舞蹈者在生理呼吸的基础上控制、处理,合理地把握、运用呼吸,使呼吸与舞蹈动作达到高度完善的统一,只有当舞蹈动作的韵律与呼吸韵律完全一致,才能揭示舞蹈艺术全部的美。     

基于人体骨架特征学习的动作识别

动作识别是计算机视觉研究中的一个基本但具有挑战性的问题.在过去的几年中,许多基于RGB视频的识别技术已经得到了巨大的发展,并取得了显著的成果.但是,处理RGB视频可能非常耗时.其中,在动作识别领域,人体骨架数据具有轻量级的特点,同时对人体外观、环境背景等信息具有不变性,因此,这种数据模态受到了越来越多的关注.然而,基于人体骨架的动作识别面临两个问题:人体骨架数据的噪声问题和数据标注的依赖问题.噪声问题是指骨架数据中存在噪声影响数据的准确性,而数据标注依赖问题则是指在监督学习中,需要大量的标签数据进行训练.本文针对人体骨架数据在采集中的噪声问题,提出了一种基于噪声适应的动作识别模型,设计了回归模型和生成模型充分利用不同场景下的噪声数据特点.并且针对人体骨架数据过于依赖标签数据,利用自监督学习方法,提出了一个基于多任务自监督学习的动作识别方法.     

关于羌族民间舞“巴绒”胯部动作的探析

羌族民间舞蹈巴绒的胯部动作所具有的美学特征,是羌民族在漫长的历史进程中形成的诸多文化现象的集中体现,也是羌民族的诸多舞种舞蹈风格及特点形成的根基。通过对古老羌舞巴绒的研究,能深入了解羌民族的历史文化信息和古老的民间舞蹈文化,对羌族民间舞蹈的传承发展极具研究价值和积极作用。     

基于BSN和CHMMs的人体日常动作识别方法研究

应用人体传感器网络(body sensor networks,BSN)识别人体日常动作可以有效地提高对老年人、慢性病人,以及术后病人等特殊人群的医疗监护质量.为此建立了一个基于BSN的人体日常动作监督平台,应用采集到的加速度信号识别9个常见的人体日常动作.针对动作识别过程中存在的多传感器数据融合问题,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov models,CHMMs)的动作识别方法.实验结果显示,与已有动作识别方法相比,提出的基于CHMMs的动作识别方法的识别正确率有明显的提高.     

赣南采茶舞蹈的动作形态及其成因探析

赣南,江西省的南部,与闽西、粤北接壤,是客家文化发祥、发展与发达之福地。发祥于赣州、发展于龙岩并发达于梅县的客家文化,是黄河文化、长江文化与珠江文化交汇融通的见证。赣南采茶舞蹈可以说正是这种客家文化在民间文化中的体现。作为江西民间舞的代表舞种,在历史时期,它是客家人民的生活、情感、精神和客家文化的真实反映,因而被国家认定为我国非物质文化遗产而备受关注。赣南采茶舞蹈具有丰富的美学内容,在今天,舞蹈对美的要求越来越高,采茶舞蹈在不断地追求舞蹈的内容美、形式美、音效美、意境美的同时,其舞蹈的动态特征及其成因自然成为了研究的热点内容,这对于赣南采茶舞蹈的保护、继承、发展和创新有着重要而深远的意义。     

舞蹈 人类生命之舞——谈舞蹈的艺术特色

舞蹈是人体的艺术 ,以动作性、抒情性、节奏性、造型性形成艺术特色。经过长期发展已从最初对生活现象的简单模仿 ,到现在已是异彩纷呈 ,给人以更多的审美享受     

健美操运动中人体动作单线简图的制作方法

利用电脑附件中自带的绘画软件,通过直线、弧线和椭圆三个图形工具按钮,实现健美操动作的记录过程.探讨一种操作简单、方便,易于掌握的人体动作单线简图的制作方法,以便健美操的教学与学习.     

基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法

基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别,在远程医疗服务中具有重要应用。搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台,实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点,来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号,特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息,并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别。实验结果表明,应用所搭建的BSN平台和识别方法,采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率。     

基于机器学习的人体动作深度信息识别方法研究

为了实现人体动作的准确检测识别,提出基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型,结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维空间结构重组的方法进行人体动作细节特征识别,建立人体动作图像的多维分割模型;采用机器学习算法进行人体动作的细节特征分类识别,建立人体动作深度信息的提取和分类模型,在机器算法下实现人体动作的深度信息检测和多维识别。仿真结果表明,采用该方法进行人体动作深度信息识别的准确度较高,特征分辨力较好,具有很好的人体动作信息检测和辨识能力。