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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2021
  4. 2021-MUS-130

恋ダンスの達人:深層学習を利用したダンスのキレ採点システム

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210191
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210191
9c1c4033-70b0-4237-b6c8-ed85a21d3c43
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS21130002.pdf IPSJ-MUS21130002.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-03-09
タイトル
タイトル 恋ダンスの達人:深層学習を利用したダンスのキレ採点システム
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
関西学院大学
著者所属
関西学院大学
著者所属
福知山公立大学
著者所属
関西学院大学
著者所属(英)
en
Kwansei Gakuin University
著者所属(英)
en
Kwansei Gakuin University
著者所属(英)
en
The University of Fukuchiyama
著者所属(英)
en
Kwansei Gakuin University
著者名 森, 鈴果

× 森, 鈴果

森, 鈴果

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田中, 哉汰

× 田中, 哉汰

田中, 哉汰

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橋田, 光代

× 橋田, 光代

橋田, 光代

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片寄, 晴弘

× 片寄, 晴弘

片寄, 晴弘

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 “踊ってみた動画” が流行するなど未経験者でもダンスに触れる機会が増えているが,ダンスの優劣は感性や感覚に依存するため判別が難しい.そこで,我々は踊ってみた動画とコメントでの “キレ” という用語に着目し,深層学習による “キレ” 判別器の構成を試みた.楽曲のテンポ情報と OpenPose による骨格情報を入力とするモデル構成により 85 %の精度で“キレ”を判別できることを確認した.本稿では,この識別器を利用して構成したダンスの “キレ” 採点システムについて紹介する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2021-MUS-130, 号 2, p. 1-7, 発行日 2021-03-09
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8752
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 18:14:09.670921
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