Компьютерный алгоритм может идентифицировать уникальные танцевальные характеристики

Исследователи Центра междисциплинарных музыкальных исследований им. Университет Ювяскюля в Финляндии используют технологию захвата движения для изучения людей и танцев в течение последних нескольких лет. Он используется как способ лучше понять связь между музыкой и людьми. С помощью танца они смогли узнать такие вещи, как экстравертность или невротичность человека, его настроение и то, насколько этот человек сочувствует другим людям.

Продолжая эту работу, они пришли к удивительному новому открытию. 

По словам доктора Эмили Карлсон, первого автора исследования, «на самом деле мы не искали этот результат, поскольку мы намеревались изучить что-то совершенно другое».

«Наша первоначальная идея заключалась в том, чтобы посмотреть, сможем ли мы использовать машинное обучение, чтобы определить, под какой жанр музыки танцевали наши участники, основываясь на их движениях».

В исследовании приняли участие 73 человека. Когда они танцевали под восемь разных жанров: блюз, кантри, дэнс/электроника, джаз, метал, поп, регги и рэп, они были запечатлены в движении. Им сказали слушать музыку, а затем двигать своим телом так, как им кажется естественным.

«Мы считаем важным изучать явления в том виде, в каком они происходят в реальном мире, поэтому мы используем парадигму натуралистического исследования», — говорит профессор Петри Тойвианинен, старший автор исследования. 

Исследователи анализировали движения участников с помощью машинного обучения, пытаясь различить музыкальные жанры. Процесс пошёл не по плану, и компьютерный алгоритм смог определить правильный жанр лишь менее чем в 30% случаев. 

Несмотря на то, что процесс пошел не так, как планировалось, исследователи обнаружили, что компьютер смог правильно идентифицировать человека из группы из 73 человек на основе их движений. Точность составила 94%, по сравнению с 2%, если бы это было оставлено на волю случая или компьютер угадал без какой-либо информации.

«Похоже, танцевальные движения человека — это своего рода отпечаток пальца», — говорит доктор Паси Саари, соавтор исследования и аналитик данных. «У каждого человека есть уникальная двигательная сигнатура, которая остаётся неизменной независимо от того, какая музыка играет».

Отмечалось повышенное влияние на отдельные танцевальные движения в зависимости от жанра исполняемой музыки. Когда люди танцевали под металлическую музыку, компьютер менее точно определял, кто это был.

«Между металом и определёнными типами движений, например, тряской головой, существует сильная культурная связь», — говорит Эмили Карлсон. «Вероятно, метал побудил больше танцоров двигаться схожим образом, из-за чего их стало сложнее различать».

Эти новые разработки могут привести к чему-то вроде программного обеспечения для распознавания танцев.

«Нас интересуют не столько такие приложения, как наблюдение, сколько то, что эти результаты говорят нам о музыкальности человека», — объясняет Карлсон. «У нас есть много новых вопросов, например, остаются ли наши двигательные сигнатуры неизменными на протяжении всей жизни, можем ли мы выявлять различия между культурами на основе этих двигательных сигнатур и насколько хорошо люди способны узнавать людей по их танцевальным движениям по сравнению с компьютерами. Большинство исследований поднимают больше вопросов, чем дают ответов, и это исследование не является исключением».