舞蹈机器人中音乐节拍的识别

音乐节拍是音乐的重要特征之一,对音乐节拍的提取是音乐识别的重要研究内容。小波变换方法可以实现对音乐节拍特征进行有效的提取与识别。文中对音乐节拍的分析采用双尺度小波变换(DWT)方法,即离散小波变换,提取音乐信号的自相关包络,对自相关包络信息进行分析,从而实现对音乐节拍信息的识别。实验证明,文中提出的方法可以有效地对音乐信号的节拍信息进行识别。     

TI推ZigBee无线网络处理器新概念 CC2480前所未有地简化设计并加速产品上市进程

ZigBee这个词起源于蜜蜂采蜜时的一种Z字型舞蹈,这项技术首先被运用到军事领域,之后逐步被应用到民用领域,如数字家庭、楼宇控制、医疗电子等.2007年,全球802.15.4和ZigBee芯片组收入约2500万美元,2008年随着消费市场的崛起,预计收入可突破5000万美元.     

圣诞节的流行风潮 月亮照耀下的青春

编舞才华+跳舞天份+演唱实力=三大艺能宠集一身魔鬼身材+纯美外型+时尚气质=迷人元素天造融合她以《超级女声》和《快乐男声》的舞蹈老师身份进入大众视野她以个人专辑唱片《不能停下的节奏》正式宣布踏入歌坛她以激情火爆的歌舞绝学上位中国新派艺能女星,并迅速征服万千年轻歌迷     

电磁舞蹈机器人

我们设计了流行的遥控机器人Keepon,用于研究以及给孩子们玩耍,此机器人由高端组件和自定义金属零件制作而成。2011年推出的玩具版本——MyKeepon,一部分捐赠给了自闭症治疗医生作为研究机器人。     

基于轮廓图像空频域特征的舞蹈翻腾姿态识别模型

文中旨在研究基于轮廓图像空频域特征的舞蹈翻腾姿态识别模型。该模型先将待识别舞蹈视频图像实施腐蚀、膨胀、中心归一化等预处理,利用处理后图像提取舞蹈翻腾姿态能量图,通过离散余弦变换提取舞蹈翻腾姿态能量图频域特征,利用Contourlet变换提取舞蹈翻腾姿态能量图空域轮廓特征,采用特征级融合方法融合以上特征获取舞蹈轮廓图像的空频域特征向量集,再将待识别舞蹈视频序列候选姿态利用Baum-Welch算法训练为隐马尔可夫模型,利用舞蹈轮廓图像的空频域特征向量集将隐马尔可夫模型量化至观察序列,通过前向后向算法获取观察序列姿态概率,观察序列概率值最大的隐马尔可夫模型对应姿态即为所需识别舞蹈翻腾姿态。实验结果表明,该模型可较好地提取具有空频域特征的舞蹈轮廓图像,有效识别舞蹈视频中舞蹈翻腾姿态,且识别100帧有阴影舞蹈视频图像中舞蹈翻腾姿态识别准确率高于96%。     

汤加丽《魅》剧将公演 通过手机可看直播

由中国人体艺术第一人，国内著名舞蹈演员、影视明星汤加丽担纲主演的大型舞蹈音乐剧《魅》将于5月13—14日在北京保利剧院隆重上演．届时国内观众除了在剧院欣赏该剧之外，也可以通过手机收看到此次演出的同步直播。     

林赛·罗韩 一个人的舞蹈

她生来就注定要成为巨星,三岁就开始接拍60多支广告、代言知名服饰童装;她俨然是好莱坞＂坏女孩＂的代言人,吸毒、酗酒、醉驾、同性恋等等这些放荡的私生活将其推到了各大八卦杂志的封面,所有她狼狈、猥琐不堪的照片都是记者们所津津乐道的;她每一次出庭受审,其穿衣造型都能掀起一次时尚的高潮……据说,在这个充满娱乐味道的世界上,讨厌和喜欢她的人一样多。不说你也知道,她就是好莱坞少年成名的典型个案、负面新闻不断的＂问题女孩＂林赛·罗韩（Lindsay Lohan）。     

基于轮廓模型和AdaBoost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术研究

为了提高对民族地区舞蹈人员的指导能力,提出基于轮廓模型和AdaBoost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术。构建民族地区舞蹈人员的视频跟踪扫描成像模型,检测民族地区舞蹈人员的视频图像边缘轮廓模型,根据初始轮廓分布进行民族地区舞蹈人员视频图像的增强处理,建立民族地区舞蹈人员跟踪图像的视觉感知模型,通过区域像素特征重构方法进行民族地区舞蹈人员图像跟踪的三维信息重建,采用AdaBoost算法完成民族地区舞蹈人员的轮廓检测和像素跟踪,提高民族地区舞蹈人员的像素跟踪和识别能力。仿真结果表明,采用该方法跟踪民族地区舞蹈人员的信息融合度及识别率较高,能有效提高民族地区舞蹈的训练指导能力。     

基于序列多尺度特征融合表示的层级舞蹈动作姿态估计方法

人体姿态估计是计算机视觉研究领域的热点研究问题之一,但其在传统民间舞蹈动作姿态估计方面的应用研究尚处于起步阶段.由于舞蹈图像中人体动作复杂多变、舞蹈动作连贯性强、舞蹈者存在严重遮挡不易检测等特点,传统人体姿态估计方法难以准确估计舞蹈者的动作变化,导致舞蹈动作姿态估计准确率较低.针对此问题,本文提出一种基于序列多尺度特征...     

潜在好看的电影之下

王全安,1965年出生于延安,12岁到歌舞团当了一名舞蹈演员。1983年开始,他随歌舞团游历了一些国家,看了很多“大片”,冥冥中他感到自己这辈子注定是要跟电影结缘的。