Компьютерный алгоритм может определять уникальные характеристики танца

Исследователи из Центра междисциплинарных музыкальных исследований в Университете Йювяскюля в Финляндии уже несколько лет используют технологию захвата движения, чтобы изучать людей и танцы. Это используется как способ лучше понять связь между музыкой и людьми. Они смогли узнать такие вещи через танец, как насколько человек экстравертен или невротичен, его настроение и насколько он сопереживает другим людям.

Продолжая эту работу, они наткнулись на удивительное новое открытие.

По словам доктора Эмили Карлсон, первого автора исследования, “Мы на самом деле не искали этот результат, поскольку мы изначально хотели изучить что-то совершенно другое”.

“Наша первоначальная идея заключалась в том, чтобы использовать машинное обучение, чтобы определить, какой жанр музыки танцевали наши участники, основываясь на их движениях”.

В исследовании приняли участие 73 участника. Когда они танцевали под восемь разных жанров – блюз, кантри, танцевальную электронику, джаз, метал, поп, регги и рэп, их движения были захвачены. Им было сказано слушать музыку и двигать телом так, как чувствовалось естественным.

“Мы считаем, что важно изучать явления, как они происходят в реальном мире, поэтому мы используем натуралистический исследовательский парадигму”, – говорит профессор Петри Тойвиайнен, старший автор исследования.

Движения участников были проанализированы исследователями с помощью машинного обучения, которое попыталось различить разные музыкальные жанры. Процесс не прошел так, как планировалось, и компьютерный алгоритм смог правильно определить правильный жанр менее чем в 30% случаев.

Хотя процесс не прошел так, как планировалось, исследователи обнаружили, что компьютер смог правильно определить человека из группы из 73 участников на основе его движений. Точность составила 94%, по сравнению с 2% точностью, если бы это было оставлено на случай или если бы компьютер угадал без какой-либо данной информации.

“Кажется, что движения человека при танце – это своего рода отпечаток пальца”, – говорит доктор Паси Саари, соавтор исследования и аналитик данных. “У каждого человека есть уникальная подпись движения, которая остается одинаковой, независимо от того, какой музыки играет”.

Было обнаружено усиление индивидуальных движений при танце в зависимости от жанра музыки, который играл. Когда люди танцевали под металлическую музыку, компьютер был менее точен в определении, кто это был.

“Существует сильная культурная связь между металлом и определенным типом движения, таким как головокружение”, – говорит Эмили Карлсон. “Вероятно, металл заставил больше танцоров двигаться одинаково, что сделало его труднее различить их”.

Эти новые разработки могут привести к чему-то такому, как программное обеспечение для распознавания танца.

“Нас больше интересуют применения, которые рассказывают нам о человеческой музыкальности, чем такие вещи, как системы слежения”, – объясняет Карлсон. “У нас есть много новых вопросов, на которые нужно ответить, таких как остаются ли наши подписи движения одинаковыми на протяжении всей нашей жизни, можем ли мы обнаружить различия между культурами на основе этих подписей движения и насколько хорошо люди могут распознавать отдельных людей по их движениям при танце по сравнению с компьютерами. Большинство исследований вызывает больше вопросов, чем ответов, и это исследование не является исключением”.