| 研究課題/領域番号 |
22K20519
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0403:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
Shen Keli 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 産総研特別研究員 (80965179)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | Dance adpative skills / Motor coordination / Sports biomechanics / Beat detection / Complexity analysis / Deep RL / Computational modeling / Beat-aligned synergies / TD-PCA / Motion complexity / Motor synergy / Motor injury prevention / Latent behavior / Adaptive motor skills / Dance motion Imitation / DRL / Motor Synergy |
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| 研究開始時の研究の概要 |
In this project, advanced model-free DRL methods will be applied to reproduce natural street dance motions in AIST Dance DB, combining some efficient tricks for robustness improvement, and the adaptive dance motor skills will be analyzed.
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| 研究成果の概要 |
我々は、ストリートダンスのデータセットからビートを整列させた運動シナジーを抽出するTD-PCAアプローチを開発し、最初のシナジーを活用することで、運動学的ビート検出を向上させ、音楽との正確なビート整列を可能にした。この強化はクロスバリデーションにより検証された。我々は、ダンススキルを再現する深層強化学習モデルをシミュレートし、それらを運動学的／動力学的に分析することで、AIが生成するダンス動作の研究に我々の手法が有効であることを実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
我々の計算フレームワークは、複雑なダンスモーションを分析し、ダンスジャンルの運動メカニズムを理解し、動きのダイナミクスと音楽の関係についての洞察を提供し、ダンス研究、パフォーマンス分析、トレーニング、怪我の予防に応用できる。
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