机构名称：
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摘要：模仿人类行为是发展人工智力的有效方法之一。人类舞者站在镜子前，总是对自己的舞蹈动作进行自主美学评估，这是从镜子中观察到的。同时，在视觉美学认识人的大脑中，空间和形状是从动作中感知到的两个重要的视觉元素。受上述事实的启发，本文提出了一种基于多个视觉特征集成的机器人舞蹈动作的自动美学评估的新型机制。在机制中，将机器人舞蹈运动的视频首先转换为几种运动历史记录图像，然后将空间特征（波纹空间编码）和形状特征（Zernike Moment和基于曲率的傅立叶描述符）从优化的运动历史记录图像中提取。基于特征集成，使用三个不同的随机森林的均质集合分类器被部署以构建机器美学模型，旨在使机器具有人类的美学能力。通过模拟实验验证了所提出机制的可行性，实验结果表明，我们的整体分类器可以实现高度正确的美学评估比例为75％。我们机制的性能优于现有方法的性能。
基于多个视觉特征集成基于机器人舞蹈动作的自动美学评估
主要关键词
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