The Possibility of Personality Extraction Using Skeletal Information in Hip-Hop Dance by Human or Machine

https://youtu.be/HMirW5_R5m8

Book title

The same dance can give different impressions depending on the way the dancers convey their own emotions and personality through their interpretation of the dance. Beginner dancers who are teaching themselves often search for dance videos online that match their own personality in order to practice and mimic them, but it is not easy to find a dance that suits their own personality and skill level. In this work, we examined hip-hop dance to determine whether it is possible to identify one’s own dance from skeleton information acquired by Kinect and whether it is possible to mechanically extract information representing the individuality of dance. Experimental results showed that rich experienced dancers could distinguish their own dances by only skeleton information, and it was also possible to distinguish from averaged skeletal information. Furthermore, we generated features from the skeletal information of dance and clarified that individual dance can be distinguished accurately by machine learning.

同じダンスでも、ダンサーの解釈によって自分の感情や個性をどのように伝えるかによって、印象が変わってきます。独学で指導している初心者のダンサーは、練習や真似をするために自分の性格に合ったダンス動画をネットで検索することが多いが、自分の性格や技術レベルに合ったダンスを見つけるのは容易ではない。本研究では、Kinectで取得した骨格情報から自分のダンスを識別することが可能かどうか、またダンスの個性を表す情報を機械的に抽出することが可能かどうかを調べるために、ヒップホップダンスを調査した。実験の結果、経験豊富なダンサーは骨格情報だけで自分のダンスを識別でき、平均化された骨格情報からも識別可能であることがわかった。さらに、ダンスの骨格情報から特徴量を生成し、機械学習により個々のダンスを正確に区別できることを明らかにした。

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