The value of kinematic modeling-based dance teaching methods in enhancing the effectiveness of complex movement training
Notice bibliographique
Résumé
The dance teaching method that effectively combines motion capture and posture estimation can effectively differentiate itself from the traditional dance teaching mode, realize the teaching interaction between the 3D virtual world and the real technology, and help to improve the quality of dance movement teaching.In this paper, HRNet network is selected under the framework of human posture estimation for the extraction of key points of human posture, and SPIN algorithm is composed of two parts, namely, regression network and SMPLify, to complete the three-dimensional expansion of human posture information.Design the flow of the dance visual movement tracking decomposition method, and perform feature point labeling and labeling parameter setting for multiple key points and key movement parts in the dance movement.Select the specific parts of the dancer as the motion tracking points, record and record the dancer's action images, and track and fit the dance action trajectory using the 3D visual motion tracking decomposition method proposed in this paper.Compare the dance trajectory fitting effect of this paper's method with that of the degree-of-freedom vector method and the tracking differentiator method, and obtain the performance of the three-dimensional visual motion tracking decomposition method.Analyze the students' physical flexibility, balance ability, and the completion of complex movements after a two-month dance teaching.After the dance teaching utilizing dance movement posture analysis, the students' body flexibility (shoulder) and balance ability improved by 12.8cm, 18.74s (left), and 22.2s (right), respectively.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».