Automatic aesthetics assessment of robotic dance motions
Automatic aesthetics assessment of robotic dance motions
复制标题
机器人舞蹈动作的自动美学评估
DOI：
10.1016/j.robot.2022.104160
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发表时间：
2022-06
影响因子：
4.3
通讯作者：
Chao Tang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hua Peng;Jing Li;Huosheng Hu;Keli Hu;Liping Zhao;Chao Tang
人类舞者可以从动作知觉中认识和判断自身舞蹈动作的美感。受此启发，我们提出了一种新的机制，机器人舞蹈动作的自动美学评估，这是基于集成学习，旨在发展自主判断能力的机器人。在该机制中，设计了基于高阶聚类特征的关键姿态描述符来表征机器人的舞蹈动作。然后，建立一个集成分类器来训练机器人美学模型，用于机器人舞蹈动作的自动美学评估。该机制已在模拟机器人环境中实现，实验结果表明了其可行性和良好的性能。·该方法从运动感知实现了机器人舞蹈动作的自动美学。·设计了基于关键姿态描述符的高阶聚类特征。·构建了一个集成分类器来训练机器人舞蹈动作的机器美学模型。·通过仿真验证，模型的正确率为79.2%。
Human dancers can understand and judge the aesthetics of their own dance motions from their movement perception. Inspired by this, we propose a novel mechanism of automatic aesthetics assessment of robotic dance motions, which is based on ensemble learning aimed at developing the autonomous judgment ability of robots. In the proposed mechanism, key pose descriptors based higher-order clustering features are designed to characterize robotic dance motion. Then, an ensemble classifier is built to train a machine aesthetics model for the automatic aesthetics assessment on robotic dance motions. The proposed mechanism has been implemented on a simulated robot environment, and experimental results show its feasibility and good performance. • The approach achieves automatic aesthetics of robotic dance motions from movement perception. • Higher-order clustering features based on key pose descriptors are designed. • An ensemble classifier is built to train a machine aesthetics model of robotic dance motions. • Verified by simulation, the correct ratio of the model is 79.2%.
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作者：
Augello, Agnese;Infantino, Ignazio;Chella, Antonio
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Peng, Hua;Zhou, Changle;Li, Jing
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Peng, Hua;Li, Jing;Ding, Yulong
通讯作者：
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DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Aucouturier;K. Ikeuchi;H. Hirukawa;Shin'ichiro Nakaoka;Takaaki Shiratori;S. Kudoh;F. Kanehiro;T. Ogata;H. Kozima;HIroshi G. Okuno;Marek P. Michalowski;Yuta Ogai;T. Ikegami;K. Kosuge;T. Takeda;Y. Hirata
通讯作者：
J. Aucouturier;K. Ikeuchi;H. Hirukawa;Shin'ichiro Nakaoka;Takaaki Shiratori;S. Kudoh;F. Kanehiro;T. Ogata;H. Kozima;HIroshi G. Okuno;Marek P. Michalowski;Yuta Ogai;T. Ikegami;K. Kosuge;T. Takeda;Y. Hirata