EMVIZ (flow): An Artistic Tool for Visualising Movement Quality
Notice bibliographique
Résumé
EMVIZ (flow) is an interactive artistic visualisation system that maps movement quality data to aesthetic visual representations. The goal of EMVIZ is to communicate complex movement information to an ‘everyday’ audience and support discernment of the experience of complex movement data. EMVIZ (flow) generates dynamic visual representations of human movement qualities derived from a framework of Laban Movement Analysis (LMA), a rigorous, analytical and embodied system for analysing human movement. Movement data is obtained from a real-time wearable sensor classifier supervised learning system that applies an LMA model to extract movement qualities from a moving body in the form of Laban Basic-Effort-Actions (BEA), This movement quality recognition system outputs a stream of Basic-Effort-Action vectors and EMVIZ (flow) maps this stream of data to an autonomous flocking agents system and colour palettes for creating visual representations of movement quality. EMVIZ (flow) was used in an improvised interactive dance performance at the Human Factors in Computing System (CHI) workshop 2011 and exhibited at a Simon Fraser University (SFU) Open House 2011 event. We describe an underlying model to capture and map movement quality to a visualisation system, a data mapping strategy, a generative algorithm, and an application used for visualising movement quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».