作者：孙国玉; 陈文娟; 李海燕; 孙庆杰舞蹈训练系统舞蹈动作识别球形自组织特征神经网络cave
摘要：该研究提出了一种新型的基于虚拟现实(VR)环境的舞蹈学习系统,帮助学生可以快速识别和诊断其舞蹈动作。在该系统中,本文依据舞蹈动作所包含地独特语义进行了特征提取,并提出了基于球形自组织特征(S-SOFM)神经网络的无监督的运动识别方法,将每个舞蹈动作片段的姿态分别映射到S-SOFM模型的预定义网格上的节点上,形成平滑的轨迹,依据设定的运动模版,对运动轨迹(关键姿势的序列)进行快速识别。并利用OE-DTW算法计算得到输入动作和标准动作之间的形体差异度,以成绩的形式提供给舞蹈学习者。该系统框架在CAVE环境中得到实现,并通过实验验证了它的有效性与可行性。
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