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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 685 - 693 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.3.685
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최근 숏폼 동영상의 유행으로 자신의 댄스 동영상을 업로드하거나 다른 사용자의 댄스 동영상을 보며 즐길 수 있는 플랫폼의 인기가 높아지고 있지만, 여전히 직접 참여하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 제약을 해결하기 위해 누구나, 언제, 어디서든, 참여할 수 있는 온라인 랜덤 플레이 댄스 플랫폼을 제안한다. 사용자가 제안하는 댄스 플랫폼에 접속하고 모바일 카메라 앞에 서서 랜덤하게 선택된 음악에 맞춰 댄스를 추면, 플랫폼은 실시간으로 사용자의 관절을 검출하고 댄스 동작을 분석하여 해당 음악의 참조 댄스 동작과의 유사도를 계산한다. 실시간 플레이를 위해 프론트엔드는 추출한 관절을 서버로 전송하고 서버가 동작벡터 생성 및 유사도 계산을 함으로써 프론트엔드의 부하를 분산시킨다. 또한 빠르게 변하는 데이터는 데이터 캐싱으로 빠른 처리가 가능하게 한다. 댄스 동작 유사도 계산을 위해 사전학습된 동작 유사도 계산 신경망을 미세조정 학습시켰고 몸통을 제외하고 팔과 다리만 사용하여 최대-최소 정규화를 적용한 경우에 동작 유사도 오차를 줄여 더 좋은 정확도를 획득했다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 동작 관련 연구
Ⅲ. 미세조정을 이용한 댄스 동작 유사도 계산
Ⅳ. 제안하는 실시간 온라인 랜덤 플레이 댄스 플랫폼
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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