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Un Enfoque Bayesiano Dinámico para el Análisis Computacional de la Calidad de la Forma Laban

El análisis del movimiento Laban (LMA) es un marco sistemático para describir todas las formas de movimiento humano y se ha aplicado ampliamente en la animación, la biomedicina, la danza y la kinesiología. LMA (especialmente Esfuerzo/Forma) enfatiza cómo los sentimientos internos y las intenciones gobiernan la estructuración del movimiento en todo el cuerpo. Como argumentamos, una comprensión compleja de la intención a través de LMA es necesaria para que la interacción humano-computadora se asemeje a la interacción en el mundo físico. Por lo tanto, presentamos un enfoque novedoso y flexible de fusión bayesiana para identificar las cualidades de Forma de LMA a partir de datos crudos de captura de movimiento en tiempo real. El método utiliza una red bayesiana dinámica (DBN) para fusionar características de movimiento en todo el cuerpo y a lo largo del tiempo, y como discutimos, puede adaptarse fácilmente para videos de bajo costo. Ha demostrado un excelente rendimiento en estudios preliminares que incluyen

Autores: Swaminathan, Dilip; Thornburg, Harvey; Mumford, Jessica; Rajko, Stjepan; James, Jodi; Ingalls, Todd; Campana, Ellen; Qian, Gang; Sampath, Pavithra; Peng, Bo

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi Publishing Corporation

Año: 2009

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Advances in Human-Computer Interaction

Volume , Article ID 362651, 17 pages

https://doi.org/10.1155/2009/362651

Swaminathan Dilip0, Thornburg Harvey0, Mumford Jessica0, Rajko Stjepan0, James Jodi0, Ingalls Todd0, Campana Ellen0, Qian Gang0, Sampath Pavithra0, Peng Bo0

Arts, Media, and Engineering Program, Department of Electrical Engineering, Arizona State University, Tempe, AZ 85287 USA

Academic Editor: Ashbrook Daniel

Contact: @hindawi.com

Descripción
El análisis del movimiento Laban (LMA) es un marco sistemático para describir todas las formas de movimiento humano y se ha aplicado ampliamente en la animación, la biomedicina, la danza y la kinesiología. LMA (especialmente Esfuerzo/Forma) enfatiza cómo los sentimientos internos y las intenciones gobiernan la estructuración del movimiento en todo el cuerpo. Como argumentamos, una comprensión compleja de la intención a través de LMA es necesaria para que la interacción humano-computadora se asemeje a la interacción en el mundo físico. Por lo tanto, presentamos un enfoque novedoso y flexible de fusión bayesiana para identificar las cualidades de Forma de LMA a partir de datos crudos de captura de movimiento en tiempo real. El método utiliza una red bayesiana dinámica (DBN) para fusionar características de movimiento en todo el cuerpo y a lo largo del tiempo, y como discutimos, puede adaptarse fácilmente para videos de bajo costo. Ha demostrado un excelente rendimiento en estudios preliminares que incluyen

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