Research on Diversified Inheritance Paths under the Analysis of Artistic Characteristics and Popular Elements of Guanzhong Drum and Gong Dance Based on Image Processing Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, with the rapid development of artificial intelligence, big data, machine learning and other technologies, human society is entering a more and more intelligent society, and the interaction between humans and machines becomes more and more common.In this paper, image processing operations are added on the basis of Kinect's original acquisition of gong dance images, which reduces the influence of external light, background and other factors, and makes the human capture efficiency increase dramatically, and a spatio-temporal graph is constructed on the basis of the continuous human posture key point data, which describes the distribution of the human posture key points in different dataset types.Aiming at the problems existing in the traditional spatio-temporal map convolutional network, a multi-dimensional attention mechanism is designed to guide the model to reasonably allocate the weight resources in three dimensions: space, time and channel, respectively.Experiments are conducted on NTU-RGB+D, Kinect skeleton and Taiji datasets, respectively, which show that the AGCN-STC proposed in this paper has better recognition performance on all three datasets, and the recognition accuracy is improved by 0.9 percentage points compared with AM-GCN.Two actors are used as samples for visual measurement and quantitative analysis to compare the differences between the performance gestures of the two ornaments.Finally, based on the results of the study, we propose a transmission path for the Guanzhong gong dance, which is a reference for the cultural transmission of the Guanzhong gong dance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».