Η μηχανική μάθηση στην ηχοποίηση εκφραστικής χειρονομίας με τη χρήση στοχαστικών μοντέλων

Περίληψη

Ευρύτερο αντικείμενο της παρούσας διδακτορικής διατριβής αποτελεί η διερεύνηση της χειρονομιακής τεχνογνωσίας του μουσικού και συγκεκριμένα του πιανίστα, η οποία περιλαμβάνει την απόκτηση όχι μόνο θεωρητικών γνώσεων αλλά και πρακτικών δεξιοτήτων. Στη συγκεκριμένη διατριβή, έμφαση δίνεται κυρίως στην εκφραστική χειρονομία και στις διακυμάνσεις της. Η αναγνώριση της χειρονομίας επιτυγχάνεται με τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και τεχνολογιών αναγνώρισης της κίνησης. Σύμφωνα με τη βιβλιογραφική επισκόπηση, αρκετές έρευνες που έχουν διεξαχθεί στοχεύουν όχι μόνο στην αναγνώριση της χειρονομίας που εκτελείται από το χρήστη αλλά και στην ηχοποίηση αυτής. Μια αδυναμία όμως που αναδύεται, έγκειται στο ότι οι υπάρχουσες μεθοδολογίες αδυνατούν να λάβουν υπόψη τους πιθανές εκφραστικές διακυμάνσεις και μεταβολές που μπορεί να συμβούν κατά τη διάρκεια εκτέλεσης της εισερχόμενης χειρονομίας του χρήστη σε σχέση με τη χειρονομία πρότυπο του ειδικού. Αυτό έχει ως συνέπεια η αναγνώριση να μην είναι ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

A wider scope of this thesis is to investigate the gestural know-how of a musician and specifically of a pianist, which includes not only the acquisition of theoretical knowledge but also that of practical skills. Emphasis is given, in this thesis, in the expressive gesture and its variations. The gesture recognition is accomplished by using machine-learning algorithms and motion capture technologies. According to the literature review, several research approaches have been conducted aiming not only at the recognition of the performed gesture but also at the sonification of the gesture. However, a weakness that emerges is that the existing methodologies fail to take into account expressive variations that may occur during the performance of the incoming gesture with respect to the template gesture. This results in the recognition not being correct throughout the performance of the expressive gesture and in overlaps occurring between the different classes of classification. As a consequ ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

DOI
10.12681/eadd/42382
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/42382
ND
42382
Εναλλακτικός τίτλος
Machine learning in sonification of expressive gesture with the use of stochastic models
Συγγραφέας
Βολιώτη, Χριστίνα (Πατρώνυμο: Αριστείδης)
Ημερομηνία
2016
Ίδρυμα
Πανεπιστήμιο Μακεδονίας. Σχολή Επιστημών Πληροφορίας. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής
Εξεταστική επιτροπή
Μανιτσάρης Αθανάσιος
Χατζηλεοντιάδης Λεόντιος
Γραμμαλίδης Νικόλαος
Παπανικολάου Γεώργιος
Καμπουρόπουλος Αιμίλιος
Χατζηγεωργίου Αλέξανδρος
Τσαγκάρης Απόστολος
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές Επιστήμες
Επιστήμη Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορική
Κοινωνικές Επιστήμες
Εκπαίδευση
Λέξεις-κλειδιά
Χειρονομιακή τεχνογνωσία; Αναγνώριση χειρονομιών; Λειτουργικό μοντέλο ειδικού; Όρια εμπιστοσύνης; Φίλτρο σωματιδίων
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Ελληνικά
Άλλα στοιχεία
160 σ., εικ., πιν., σχημ., γραφ.
Ειδικοί όροι χρήσης/διάθεσης
Το έργο παρέχεται υπό τους όρους της δημόσιας άδειας του νομικού προσώπου Creative Commons Corporation:
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στους συνδεδεμένους στο σύστημα χρήστες οι οποίοι έχουν αλληλεπιδράσει με τη διδακτορική διατριβή. Ως επί το πλείστον, αφορά τις μεταφορτώσεις.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)