著者

周輝 蔡東生

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD(CG) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2001, no.89, pp.37-40, 2001-09-13

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我々は本稿で時系列パターン認識のための新たな確率モデルとして、隠れマルコフモデルを提案し、舞踊符を用いて分類したダンス動作のパターンを認識した。その認識したパターンを出現頻度順に並べることにより、ダンスモーションの特徴を解析し、自己組織化臨界状態(Self?Organized Criticality: SOC)にあるかどうか調べた。SOC状態であれば、現在まで開発されている複雑系理論を利用することにより、新たなマルチメディア情報解析が可能になるだろう。Recently, much effort has addressed the problem of editing and reuse of existing animation. A common approach is using Hidden Markov Models (HMMs) to recognize and analyze motion from video sequences. We are studying a new method to analyze and reconstruct human motions from motion-capture data and extract the characteristics of human motion like multi-fractality of the data. We propose to analyze one characteristics of human dance motion. That is a self-organized criticality (SOC) in dance motion using the developing complexity theory. Firstly, we use Hidden Markov Models to model states, which are used widely in recent learning, then we model states and analyze the self-organized criticality from the respect of labanotation in this paper.