I detta dokument föreslår vi en metod för uppdelning av danssekvenser i flera perioder och rörelsemönster. Den föreslagna metoden använder funktioner i form av en skelettrepresentation av dansaren observerad genom tiden med hjälp av flera djupsensorer. Denna representation är fusionen av skelettfunktioner som fångas upp med hjälp av flera sensorer och kombineras till en enda, mer robust, skelettrepresentation. Med hjälp av denna information, först delar vi in danssekvensen i perioder och därefter i rörelsemönster. Partitionering i perioder baseras på att observera den horisontella förskjutningen av dansaren medan varje period därefter delas in i rörelsemönster genom att använda en exemplar-baserad Hidden Markov modell som klassificerar varje ram i ett exemplar som representerar ett dolt tillstånd av HMM. Den föreslagna metoden testades på danssekvenser bestående av flera perioder och rörelsemönster som gav lovande resultat.
I REF får man återigen en skelettrepresentation av dansaren genom att använda data från flera djupsensorer.
Unsupervised Dance Motion Patterns Classification from Fused Skeletal Data Using Exemplar-Based HMMs:
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Heritage in the Digital Era', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}