Resumen

La coreografía musical suele ser realizada por coreógrafos profesionales, lo cual es muy profesional y requiere mucho tiempo. Para realizar la coreografía inteligente del musical, basada en la red de densidad mixta (MDN), este trabajo genera la concordancia de la danza con la música objetivo a través de tres pasos: generación de movimiento, cribado de movimiento y concordancia de características. Los resultados de la coreografía en este trabajo tienen un alto grado de coincidencia con la música, lo que hace posible el desarrollo de la tecnología de captura de movimiento y la inteligencia artificial y la coreografía automática por ordenador basada en la música. En el proceso de generación de movimiento, el valor medio de la salida del modelo gaussiano por MDN se utiliza como la posición del hueso y la consistencia del movimiento se mide de acuerdo con la tasa de cambio de la velocidad de las articulaciones en los marcos adyacentes en el proceso de selección de movimiento. En comparación con los estudios existentes, la danza generada en este trabajo ha mejorado en coherencia de movimiento y realismo. En este trabajo se propone un algoritmo de correspondencia de características musicales y de acción multinivel que combina la correspondencia de características globales y la correspondencia de características locales. El algoritmo mejora la unidad y la coherencia de la música y la acción. El algoritmo propuesto en este trabajo mejora la coherencia y la novedad del movimiento, la compatibilidad con la música y la controlabilidad de las características de la danza. Por lo tanto, el algoritmo de este trabajo cambia técnicamente la forma de creación artística y ofrece la posibilidad de desarrollar la tecnología de captura de movimiento y la inteligencia artificial.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:proceso de movimiento, papel, desarrollo de movimiento, tecnología de captura de movimiento, generación de movimiento, inteligencia artificial, algoritmo, novedad de movimiento, salida de modelo gaussiano, red de densidad mixta
• Keywords:process of motion, paper, development of motion, motion capture technology, motion generation, artificial intelligence, algorithm, novelty of movement, gaussian model output, mixed density network