研究目的
通过分析人体关节运动，找出舞蹈、掷飞镖或日本茶道沏茶等活动中专家与新手的关键动作差异。
研究成果
该研究表明，利用类似Kinect的3D传感器和主成分分析（PCA）来识别区分舞蹈专家与新手的标志性动作具有可行性。该方法显示出有趣的结果，表明手部上下运动是"奔跑舞步"的关键动作。
研究不足
该研究仅限于对《Running Man》舞蹈的分析，若要探究其他活动中的关键动作，则需要进一步发展分析方法。
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[IEEE 2017年信息、通信与工程国际会议(ICICE) - 厦门(2017.11.17-2017.11.20)] 2017年信息、通信与工程国际会议(ICICE) - 利用类Kinect三维传感器识别专家与新手关键动作的研究
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[IEEE 2017年信息、通信与工程国际会议(ICICE) - 厦门(2017.11.17-2017.11.20)] 2017年信息、通信与工程国际会议(ICICE) - 利用类Kinect三维传感器识别专家与新手关键动作的研究
DOI：10.1109/ICICE.2017.8479025
出版年份：2017
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
在数学上类似于[1]和[8]中使用的奇异值分解。在舞蹈、掷飞镖或日本茶道备茶等动作至关重要的活动中，专家动作与新手动作的本质区别是什么？我们希望从人体关节的运动中找出答案。这将为我们提供如何改进自身行为的线索。在本研究中，我们使用类似Kinect的3D传感器——Structure Sensor来追踪和记录动作过程中人体关节的三维位置。该设备便携且无需在被观察者身上安装任何传感器或标记点。随后我们将探究统计方法的有效性。初步实验针对舞蹈活动的研究结果将被汇报。
作者：
Hajime Murao，Kazuaki Nonohara
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