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Real-Time Dance Performance Evaluation and Personalized Training
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AI
DOI：10.4018/JCIT.407057.png)
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摘要
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本研究通过开发集成计算系统克服了主观舞蹈评估的局限性。关键创新包括1）带有深度卷积和注意力机制的轻量级OpenPose模型，在25帧每秒下达到92.3%的平均精度均值；2）结合刚体物理和肌肉协同理论的跨尺度动力学模型，将踝关节扭矩预测误差降低至4.9%；3）基于强化学习的反馈系统，利用虚拟现实和传感器进行个性化训练。在芭蕾/现代舞中验证后，该系统使专业舞者的膝关节损伤减少67%，并在八周内使儿童的动作标准化提升34%。本研究实现了舞蹈教育中的客观、实时生物力学分析。
Keyword:
Dance Performance Evaluation
Lightweight OpenPose
Muscle Synergy Modeling
Reinforcement Learning
Biomechanical Feedback
Personalized Training
期刊
J
IF:
0.9
论文数:
48
被引数:
0
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