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虚拟现实技术支持下的舞蹈教育研究
摘要 本研究论文深入探讨了虚拟现实（VR）技术在舞蹈领域的融合。研究首先考察虚拟表演环境，阐明塑造舞者虚拟化身的方法以及编舞过程中所需的叙事思维。本文进一步揭示了虚拟现实体育舞蹈教学平台的架构，强调其对舞蹈教育的创新方法。本文详细介绍了舞蹈三维模型的构建，采用了动态采样射线投影算法和纹理映射等技术。本文还分析了人体特征提取，重点关注舞蹈动作中人体姿势的动态特征。本文最后进行了案例分析，包括对反映环境问题的舞蹈表演的描述。本研究的结果有助于理解技术与艺术的交汇，为数字时代的舞蹈创作、表演和教育提供了新的视角。
舞蹈计划的学习课程准备了...
Additional Electives: Select at least 2 units from the following: DANCE 2 Dance in American Culture 3 DANCE 6 20 th and 21 st Century Dance History 3 DANCE 7 Music for Dance 3 DANCE 9 Dance Productions 3 DANCE 10 Fundamentals of Dance Technique 2 DANCE 11 Beginning Hip Hop Dance 2 DANCE 12 Intermediate Hip Hop Dance 2 DANCE 13 Advanced Hip Hop Dance 2 DANCE 14 Beginning Jazz 2 DANCE 15 Intermediate Jazz 2 DANCE 16 Advanced Jazz 2 DANCE 17 Beginning Tap 2 DANCE 18 Intermediate Tap 2 DANCE 19A开始宴会厅舞蹈（美国风格）2舞蹈20世界舞蹈调查2舞2 21A开始亚洲太平洋舞蹈（以前是舞蹈21）2舞蹈21B中级亚洲太平洋舞蹈2舞2 22A开始墨西哥舞蹈（以前是舞蹈22）2舞22B中级墨西哥舞蹈22B中级墨西哥舞蹈（以前是舞蹈（以前是舞蹈23） Dance 2 DANCE 27 Brazilian Dance 2 DANCE 27B Intermediate Brazilian Dance 2 DANCE 29 Middle Eastern/North African Dance 2 DANCE 31A Ballet 1A (formerly Dance 31) 2 DANCE 32A Ballet 2A (formerly Dance 32) 2 DANCE 37 Beginning Pointe 2 DANCE 41 Contemporary Modern Dance 1 2 DANCE 42 Contemporary Modern Dance 2 1 - 2 DANCE 55B Dance Repertory – Modern 1 DANCE 57B Repertory World Dance 1 DANCE 59A舞蹈表演 - 芭蕾舞3舞62个编舞基础：作曲2 2舞63舞的基础知识：特殊主题2舞蹈70舞蹈舞台技术1舞蹈75舞蹈75儿童舞蹈：在Pre-k和基本教室中的创意舞蹈（与ECE 75相同）
Dance Battersbee 诉 Barts NHS Trust 及另一方
2. 最初，诉讼由巴茨健康 NHS 信托发起，寻求高等法院的宣告。这些诉讼发展为向 Arbuthnot J 提出的申请，后者在 2022 年 5 月 13 日的判决中下令进行脑干测试，并指示进行进一步的 MRI 扫描。在她面前的听证会上，焦点在于法院是否可以并且会宣布 Archie 脑干死亡，从而允许信托（如果做出宣告）撤回治疗。2022 年 6 月 13 日，Arbuthnot J 做出了这个决定，并做出了所要求的宣告。2022 年 6 月 29 日，在上诉法院，卷宗主审官、我本人和金女法官允许对该决定提出上诉，并指示应将此事交回高等法院。该判决于 2022 年 7 月 6 日作出。该案随后被分配给 Hayden J，他是保护法院副院长兼家庭部门法官。 2022 年 7 月 11 日，该法官进行了一整天的听证会，并于 2022 年 7 月 15 日作出判决。最终，他得出结论，继续维持生命的治疗不符合阿奇的最佳利益，并宣布撤回该治疗是合法的。
与人工智能共舞 - 一个互动的舞蹈学习平台
表 1 显示了基于某些参数的不同姿势估计技术之间的比较。我们可以看到，OpenPose 算法获得的准确度最高，但由于其 CNN 模型较重，获得的 fps 相当低，而对于 Posenet 算法，我们获得了良好的 fps，因为它 x 没有 x 多阶段架构，x 还使用轻量级 x CNN 模型。BlazePose 是另一种很好的姿势估计算法，因为它在姿势估计期间获得了准确度和 fps 的良好平衡。我们决定在这三个中选择 Blazepose，因为 Openpose 没有给我们提供良好的 fps，而 Posenet 仅考虑 17 个身体关键点进行检测，而 Blazepose 有 33 个，并且在我们的应用中，我们需要一种可以为单人姿势估计提供良好结果的算法，Blazepose 主要关注这一点，它还给出规范化坐标作为输出，而在其他算法中，我们明确需要对它们进行规范化以进行进一步处理。
人工智能系统的舞蹈教育框架
简介在过去几年中，生成模型和姿势估计方法的发展取得了重大进展（Goodfellow 等人 2014 年）、（G¨uler、Neverova 和 Kokkinos 2018 年）、（Cao 等人 2019 年）。这些方法已进一步发展为基于人工智能的舞蹈生成方法，同时旨在实现高质量的输出、逼真的身体动作、多种多样的舞蹈风格以及音乐与舞蹈之间的适当同步（Chan 等人 2019 年）、（Li 等人 2020 年）。对于大多数这些工作，目标要么是通过使用视频到视频的转换将动作从经验丰富的舞者转移到缺乏经验的舞者，要么是创建一系列新的舞蹈动作。从这个角度来看，舞蹈被认为是动作的选择，有时是在音乐下表演的。舞蹈界认为舞蹈不仅仅是动作的选择。舞蹈是一种通过动作传达思想的艺术形式，必须有逻辑发展的基础（Smith-Autard 2010）。创作舞蹈就是创作一件艺术品。根据（Robinson 2009）的说法，“它涉及发挥你的想象力来创造新事物，想出解决问题的新方法”。（Redfern 1973）描述道，“当舞蹈被设计成一个整体或结构化的东西时，它就可以被视为艺术，其中组成部分的关系和连贯性增加了趣味性和重要性”。创作者创作的舞蹈意在传达一种思想或情感，例如，可以是关于人、事件、情绪，甚至是动作本身（Smith-Autard 2010）。动作内容选择如下：
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
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。
Plan2Dance：基于音乐的舞蹈编排
舞蹈机器人领域吸引了众多领域的关注。例如，索尼推出了一款名为 QRIO 的人形机器人（Geppert 2004），它可以通过模仿人类的舞蹈以高度协调的方式与多个单元一起跳舞。Nakaoka 等人探索了一种动作捕捉系统来教机器人 HRP-2 跳日本传统民间舞蹈（Nakaoka 等人 2005）。尽管之前的系统取得了成功，但它们通常要么局限于一组预先定义的动作（伴随着音乐），要么根据外部刺激表现出很小的变化。为了提高舞蹈的变化性，Bi 等人提出让有腿的机器人以多样化的方式与音乐同步跳舞（Bi 等人 2018）。他们根据音乐的节拍从舞蹈动作库中挑选动作，创作了一种舞蹈编排。舞蹈动作包括各种踏步和基本动作。从库中挑选动作的过程由马尔可夫链定义，它取决于先前挑选的舞蹈动作和当前音乐节奏。在那些基于概率图模型的方法中，由于概率模型在表示舞蹈动作之间的逻辑关系方面的局限性，通常会选择与先前动作不合理的动作。在本演示中，我们设计了一个名为 Plan2Dance 的系统，以基于音乐创作舞蹈编排。通过考虑动作的时间要求，基于基本舞蹈动作的关系构建了一组动作模型（以 PDDL（Fox and Long 2003）语言的形式）。
